El 77% de las direcciones financieras utilizan la inteligencia artificial. Ya sea para acelerar los procesos, identificar oportunidades, reducir riesgos o mejorar la toma de decisiones, la IA se ha convertido rápidamente en un aliado clave para los profesionales de las finanzas.
La adopción de la inteligencia artificial por los servicios financieros
Adoptada por más de ¾ de las direcciones financieras, la inteligencia artificial (IA) y el Machine Learning (ML) permiten tomar mejores decisiones en todos los niveles: procesos financieros, servicios al cliente, gestión de riesgos, predicción de presupuestos, mejoramiento de la contratación, racionalización de las compras, detección de fraudes, identificación de oportunidades, etc.
Finalmente, todas las decisiones tomadas por las instituciones financieras pueden ser facilitadas por la inteligencia artificial. Pero además, estas tecnologías también permiten ahorrar un tiempo precioso en algunas tareas que consumen mucho tiempo. Lo que sugiere un aumento del papel de la IA en el sector financiero.
Es lo que sugiere el informe elaborado por Workday con estas cifras:
- El 39% de los responsables financieros piensan que la IA va a revolucionar el sector financiero.
- El 40% ven en la IA un medio para aportar más valor estratégico.
- El 30% de ellos piensan que esta tecnología podría aumentar los ingresos y beneficios de su empresa.
- El 26% de los CFO se quejan de la pesadez y la cantidad de tareas administrativas a realizar
- El 33% no están satisfechos con la percepción de su rol dentro de su empresa.
Los beneficios de la IA para el sector financiero
A menudo percibido como conservador, el sector financiero ha demostrado ser innovador al adaptar la inteligencia artificial a gran escala. Y con razón, esta tecnología ofrece multitud de ventajas.
1 - Tomar decisiones más informadas
Fraude, especulación, pérdida de ingresos, estimaciones falsas,… El sector financiero presenta una multitud de riesgos. Cada decisión tomada puede llevar consecuencias monetarias dramáticas. De ahí la importancia de basarse en información confiable y relevante. Eso supone un trabajo de preparación de datos muy significativo. La IA puede precisamente tratar, limpiar y transformar grandes volúmenes de datos financieros en muy poco tiempo. Leer más sobre el análisis de datos en la industria financiera.
De igual manera, el análisis predictivo permite anticipar diferentes escenarios basándose en eventos actuales. A partir de estos análisos, es más fácil prevenir los riesgos y/o detectar oportunidades.
Los responsables financieros pueden así tomar decisiones más informadas y adoptar una estrategia más coherente.
2 - Mejorar la eficiencia operativa
Para limitar los riesgos financieros, se implantan numerosos procedimientos. Pero estos procedimientos aumentan significativamente la carga de trabajo de los profesionales de finanzas. La IA permite aligerar esta carga automatizando las tareas más tediosas. Es el caso en contabilidad para el procesamiento de facturas y presupuestos. En lugar de ingresar cada factura manualmente, la IA puede encargarse en unos segundos. El algoritmo es capaz de analizar una foto de la factura, extraer la información importante (nombre del proveedor, material vendido, costo, …) y transcribirla automáticamente en el software contable.
Esta delegación de algunas tareas repetitivas representa un ahorro de tiempo considerable para los equipos. Pueden centrarse en su core business para aportar aún más valor a la empresa.
Según una encuesta de OneStream, el 80% de los líderes financieros piensan que la IA aumentará la productividad y la eficiencia de los servicios.
3 - Fidelizar a los clientes
IA y finanzas - 3 ejemplos de aplicación
Hoy en día, la inteligencia artificial se aplica a casi todos los ámbitos del sector financiero. Aquí algunos ejemplos concretos:
- Las trading boxs: son capaces de analizar series temporales para reaccionar más rápidamente a todas las fluctuaciones en los mercados financieros.
- El dispositivo “foncier innovant”: consiste en combinar la IA, la valorización de datos y las tomas de vista aéreas del IGN para los impuestos sobre la propiedad. De esta forma, los servicios de controles fiscales pueden detectar más fácilmente fraudes.
- La lucha contra el lavado de dinero: los algoritmos de clasificación supervisada han sido entrenados sobre ejemplos de transacciones normales y transacciones ilícitas. Son capaces de diferenciarlas y de detectar rápidamente esquemas de lavado.
Si la IA juega un papel cada vez más importante en el sector financiero, su aplicación también requiere competencias técnicas específicas. Los profesionales del sector que utilizan métodos tradicionales pueden ser sobrepasados por estas nuevas tecnologías. De ahí la importancia de recurrir a expertos con conocimientos en IA, machine learning, análisis de datos, visualización, etc. En DataScientest, formamos a estos expertos.
