La inteligencia artificial aporta seguridad a las transacciones financieras

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Si bien la inteligencia artificial puede aplicarse en una amplia diversidad de industrias, las oportunidades que ofrece al sector financiero son destacables ya que contribuyen al desarrollo confiable y seguro de la banca digital, de gran necesidad en esta época de aislamiento y con las transacciones online en auge.

Detección de fraudes

Para comenzar, una de las aplicaciones más comunes del aprendizaje automático en el sector financiero es la detección de fraudes. Los algoritmos de detección de fraude se pueden usar para analizar múltiples puntos de datos de miles de registros de transacciones en segundos, como los datos de identificación del titular de la tarjeta, dónde se emitió la tarjeta, el momento en el cual se realizó la transacción y su ubicación y monto.

“La detección de fraude es un tipo de algoritmo de detección de anomalías. Estos algoritmos también se pueden aplicar a conjuntos de datos en otras áreas de la empresa para servir a diferentes propósitos, como la detección de intrusos en la red. Esta es una de las razones por la que algunas empresas encuentran más valor en invertir en una plataforma de ciencia de datos empresariales en lugar de comprar modelos listos para usar o soluciones analíticas puntuales”, destacó Cristian Santander, CEO de Cognitive, agencia de marketing integral especializada en desarrollos de inteligencia artificial.

Otros beneficios

Por otra parte, mediante la implementación de algoritmos de calificación crediticia, las instituciones financieras no tienen que depender de puntajes genéricos de las tres principales empresas de informes de puntaje en Estados Unidos para calificar a un posible cliente. Con inteligencia artificial pueden reducir los costos de morosidad que provienen de las cancelaciones de préstamos, los ingresos por intereses atrasados y el costo de los servicios por tratar de cobrar pagos demorados.

A su vez, algo muy utilizado y valorado por las instituciones financieras es el Procesamiento de Lenguaje Natural (PNL), tanto para contratos como para comentarios de clientes. Estos algoritmos pueden ser entrenados para leer y analizar contratos, reduciendo las horas de trabajo de manera notoria, además de monitorear los mensajes de los clientes en redes sociales, transcripciones telefónicas y diálogos en plataformas de chat con el fin de captar sentimientos e intenciones.

“Para mantener la calificación crediticia más precisa, los clientes son evaluados continuamente a medida que se obtienen nuevos datos sobre pagos atrasados o nuevas deudas. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para actualizar estos puntajes a medida que se incorporan nuevos datos. Estos algoritmos son esencialmente predictivos, por lo que se deben entrenar utilizando datos de préstamos anteriores, siempre que haya suficientes datos de préstamos buenos y malos para capacitarlos de manera efectiva. Se pueden usar para clientes y también a nivel macro para evaluar el riesgo y predecir el movimiento del mercado”, explicó Santander.

Nota escrita por Cognitive.

 

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