Tan pronto como la IA comenzó a salir del campo de la investigación, el sector bancario se convirtió en un eje de desarrollo especialmente favorable. La banca aceleró también la implementación de varias aplicaciones relacionadas con la IA: sistemas expertos, riesgos bancarios, Data Management, regulación bancaria…
Mayor automatización de procesos gracias al « Machine Learning »
Gracias al « Machine Learning », las máquinas pueden aprender y gestionar tareas para las que no estaban programadas inicialmente. Esto permite a la máquina tomar decisiones y escoger opciones sin intervención humana. Y esto permite una amplia cobertura de los procesos automatizados.
Estamos bien posicionados para participar en este eje de desarrollo. Hemos integrado en el sistema de concesión de financiación de varios clientes bancarios una IA con Machine Learning. El objetivo es ayudar al ser humano a responder con rapidez a las solicitudes de financiación.
Mejora del servicio y de la experiencia de usuario gracias a los « Chatbots »
Los chatbots ayudan a mejorar varias funciones en el mundo bancario: asistencia y asesoría al cliente, asistencia a los administradores.
Mayor control de la gestión de riesgos
El riesgo está presente en el mundo bancario en diferentes formas. Gracias a la implementación de la IA, la gestión de riesgo se controla mejor en varios ámbitos:
Gestión de datos y mejora del KYC
En los últimos años, el volumen de las bases de datos (datos estructurados o no estructurados) no han dejado de aumentar, con fuentes muy heterogéneas: datos, voz, imágenes, videos…).
Gracias a la IA y la Datascience, los bancos consiguen explotar y valorizar los datos de Big Data principalmente para mejorar la relación con el cliente y para las estrategias de marketing.
¿Cuáles son los inconvenientes de la utilización de la IA en el ‘Trading de Alta Frecuencia’? Los algoritmos de Trading, y especialmente el ‘Trading de Alta Frecuencia’ – HFT han causado varias pequeñas caídas de la Bolsa.
El Trading de Alta Frecuencia representa una parte significativa de las operaciones bursátiles, y, en condiciones normales, ayuda a traer volumen en los mercados. Sin embargo, en tiempos turbulentos de crisis, los algoritmos amplifican las tendencias y pueden causar daños considerables.
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