Inteligencia Artificial y aprendizaje automático en las finanzas digitales

La inteligencia artificial está dominando todas las áreas de la tecnología actualmente, eso incluye las finanzas digitales y la banca en línea. Los usuarios han preferido realizar todos sus movimientos y transacciones bancarias desde la comodidad de su computadora personal o teléfono celular, por lo que se hace lógico que estos procesos se renueven y actualicen a las tendencias del momento.

Además de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático también está siendo aplicado en los procesos financieros en línea. “El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA) y la informática que se centra en el uso de datos y algoritmos para imitar la forma en que los humanos aprenden, mejorando gradualmente su precisión” explican en IBM.

Usos del aprendizaje automático en las finanzas digitales

El aprendizaje automático, una rama directa de la inteligencia artificial, puede ser utilizado de varias formas dentro de la banca en línea y las Fintech. Entre las más populares están:

Chatbots

En palabras sencillas: un chatbot es un programa computarizado que simula una conversación con otro humano, con la que ayuda a solucionar varios problemas de los usuarios antes de decidir si deben tener interacción con servicio al cliente.

Puntuación de crédito

Los algoritmos de aprendizaje automático analizan una amplia gama de datos para evaluar la solvencia con mayor precisión que los modelos tradicionales de calificación crediticia. Esto incluye no sólo datos financieros históricos sino también fuentes de datos no tradicionales, como la actividad en las redes sociales y el comportamiento en línea.

Detección de fraude

El ML se emplea para detectar patrones inusuales o anomalías en los datos de las transacciones que pueden indicar una actividad fraudulenta. Al aprender de los casos históricos de fraude, los algoritmos pueden adaptarse y mejorar continuamente su capacidad para identificar patrones de fraude nuevos y sofisticados.

Comercio algorítmico

Los algoritmos de aprendizaje automático analizan datos históricos del mercado para identificar patrones y tendencias, lo que ayuda a los operadores a tomar decisiones de inversión más informadas. Algunos algoritmos comerciales también utilizan el aprendizaje por refuerzo para adaptar y optimizar estrategias a lo largo del tiempo.

Cumplimiento normativo

Los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a las instituciones financieras a cumplir con los requisitos reglamentarios al automatizar el seguimiento y la presentación de informes de las transacciones. Esto ayuda a identificar y prevenir actividades fraudulentas o ilícitas.

Análisis predictivo para préstamos

Los modelos de aprendizaje automático analizan datos históricos para predecir la probabilidad de incumplimiento de los préstamos, lo que ayuda a los prestamistas a tomar decisiones más informadas al aprobar o rechazar solicitudes de préstamos. Esto mejora la precisión de las evaluaciones de riesgos.

Análisis de mercado

Las técnicas de aprendizaje automático se utilizan para analizar artículos de noticias, redes sociales y otras fuentes de información para medir el sentimiento del mercado. Esta información puede ser valiosa para tomar decisiones de inversión y comprender la dinámica del mercado.

Ciberseguridad

Los algoritmos de aprendizaje automático mejoran la ciberseguridad al detectar y prevenir ciberamenazas, incluidos ataques de phishing y otras formas de fraude en línea. Pueden aprender de datos históricos para identificar amenazas de seguridad nuevas y en evolución.

La aplicación del aprendizaje automático en las finanzas digitales continúa evolucionando, ofreciendo soluciones innovadoras a los desafíos financieros tradicionales y mejorando la eficiencia y eficacia general de los servicios financieros.

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