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Description
Mind Map by Alexa Espinal, updated more than 1 year ago
|
Created by Alexa Espinal
over 1 year ago
|
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Inteligencia Artificial y Machine Learning en la Banca
- El internet cada día se ha vuelto una herramienta
muy importante en todas las gestiones que se
precisan desarrollar, y actualmente la inteligencia
artificial va cobrando más espacios, ya que muchas
tecnologías la aplican para la ejecución de acciones
y resolución de problemas.
- ¿Qué es la inteligencia artificial y para
que se utiliza?
- Es importante saber que la inteligencia artificial sirve para realizar
distintos tipos de análisis, como lo son: los análisis descriptivos; los
cuales se encargan de explicar qué ha pasado, los análisis predictivos
que se dedican a anticipar qué es lo que puede pasar, y los análisis
prescriptivos que recomiendan qué es lo que debe hacerse para lograr
una meta determinada.
- Es importante saber que la inteligencia artificial sirve para realizar
distintos tipos de análisis, como lo son: los análisis descriptivos; los
cuales se encargan de explicar qué ha pasado, los análisis predictivos
que se dedican a anticipar qué es lo que puede pasar, y los análisis
prescriptivos que recomiendan qué es lo que debe hacerse para lograr
una meta determinada.
- ¿Qué es la inteligencia artificial y para
que se utiliza?
- Esta tecnología está presente en asistentes
virtuales, reconocimiento facial y coches
automáticos. Algunas empresas como Netflix o
Amazon ya usan esta tecnología en sus
plataformas.
- ¿De qué formas la inteligencia
artificial ha beneficiado a la banca y
al sector financiero?
- a inteligencia artificial ha beneficiado, y beneficia actualmente al sector
bancario, desde que éste ha implementado la aplicación de tecnologías
que han mejorado significativamente la experiencia del usuario,
aumentando vertiginosamente la eficiencia en los procesos internos y
reforzando adecuadamente la seguridad, entre otros tópicos del
mundo financiero que necesitaban ser reforzados.
- a inteligencia artificial ha beneficiado, y beneficia actualmente al sector
bancario, desde que éste ha implementado la aplicación de tecnologías
que han mejorado significativamente la experiencia del usuario,
aumentando vertiginosamente la eficiencia en los procesos internos y
reforzando adecuadamente la seguridad, entre otros tópicos del
mundo financiero que necesitaban ser reforzados.
- ¿De qué formas la inteligencia
artificial ha beneficiado a la banca y
al sector financiero?
- Machine learning tiene una extensa aplicabilidad en la banca,
debido a que se alimenta de datos y no existe otra industria que
conozca tanto a sus clientes como la financiera. Estos son 5
aplicaciones de Machine Learning en la banca.
- A continuación se describen las formas en las que la inteligencia artificial ha beneficiado a la banca y al
sector financiero.
- Automatización de procesos
- La industria financiera se refiere a la automatización de procesos cuando desean
reducir los costos operativos y aumentar la productividad. Así se hace posible que el
software habilitado con la inteligencia artificial, pueda verificar datos y generar
informes en función de los parámetros dados, pueda revisar documentos y extraer
información de formularios (solicitudes, acuerdos, etc.).
- ¿Qué es el machine learnig y para qué sirve?
- -La detección de rostros: desbloquear teléfonos móviles, filtros de
redes sociales y otras necesidades de identificación.
-Reconocimiento de voz: los asistentes digitales aprenden nuestro
tono, el idioma y hasta son capaces de reconocer órdenes y
preguntas simples. Correo electrónico: muchos sistemas
-Correo electrónico aplican el machine learning para aprender cómo nos
comportamos e identificar cuando un correo es malware o spam.
-Maps: los mapas de Google y Apple indican rutas más eficientes
para llegar al destino. Esto es posible gracias a la combinación de
inteligencia artificial con el análisis de datos obtenidos de
patrones de tráfico, noticias y transporte relacionadas con el
tránsito, y otras apps aplicadas para finanzas.
- ¿Cómo el machine learning impacta en el sector bancario?
- Son muchas las técnicas abordadas mediante el machine learning que han impactado
positivamente el sector bancario. En este sentido se ha reducido el margen de error en
actividades realizadas por humanos, y ha aumentado considerablemente la confianza del
cliente en la institución financiera. A continuación se describen algunas acciones que han
impactado para bien las actividades bancarias desde la aplicación del aprendizaje
automatizado.
- Detección de fraudes bancarios
- Mediante el uso del machine learning en bancos, es posible detectar posibles fraudes en tiempo real. Es en
este sentido, se extraen datos y modos de proceder, que permiten identificar comportamientos anómalos o
acciones sospechosas, en cuyo caso se puede solicitar una identificación del usuario extra como medida de
seguridad
- Mediante el uso del machine learning en bancos, es posible detectar posibles fraudes en tiempo real. Es en
este sentido, se extraen datos y modos de proceder, que permiten identificar comportamientos anómalos o
acciones sospechosas, en cuyo caso se puede solicitar una identificación del usuario extra como medida de
seguridad
- Predicción de riesgos crediticios
- El machine learning es capaz de evaluar si un
cliente podrá abonar en el tiempo estimado y con
sus respectivos intereses una solicitud de crédito
generado por la entidad bancaria. Esta compleja
tarea se realiza calculando las variables de
rentabilidad, apalancamiento o liquidez, de manera
rápida y precisa.
- El machine learning es capaz de evaluar si un
cliente podrá abonar en el tiempo estimado y con
sus respectivos intereses una solicitud de crédito
generado por la entidad bancaria. Esta compleja
tarea se realiza calculando las variables de
rentabilidad, apalancamiento o liquidez, de manera
rápida y precisa.
- Motor de recomendaciones
- Mediante los canales digitales como la aplicación de la banca móvil o la página de
la banca online, se pueden establecer interacciones con el cliente en las cuales se
recomiendan productos o servicios financieros en base a su perfil, necesidades,
comportamientos y preferencias.
- Mediante los canales digitales como la aplicación de la banca móvil o la página de
la banca online, se pueden establecer interacciones con el cliente en las cuales se
recomiendan productos o servicios financieros en base a su perfil, necesidades,
comportamientos y preferencias.
- Segmentación de clientes
- Lo más relevante en este aspecto es mejorar la
experiencia del cliente, por eso, el estudio y análisis de
los datos se convirtieron en la mejor forma de conocer
el comportamiento de los clientes, su nivel de afinidad y
patrones de conducta en determinados segmentos, lo
cual da paso al diseño de estrategias o recomendación
de productos específicos mediante campañas de
publicidad personalizadas.
- Lo más relevante en este aspecto es mejorar la
experiencia del cliente, por eso, el estudio y análisis de
los datos se convirtieron en la mejor forma de conocer
el comportamiento de los clientes, su nivel de afinidad y
patrones de conducta en determinados segmentos, lo
cual da paso al diseño de estrategias o recomendación
de productos específicos mediante campañas de
publicidad personalizadas.
- Detección de fraudes bancarios
- Son muchas las técnicas abordadas mediante el machine learning que han impactado
positivamente el sector bancario. En este sentido se ha reducido el margen de error en
actividades realizadas por humanos, y ha aumentado considerablemente la confianza del
cliente en la institución financiera. A continuación se describen algunas acciones que han
impactado para bien las actividades bancarias desde la aplicación del aprendizaje
automatizado.
- ¿Cómo el machine learning impacta en el sector bancario?
- -La detección de rostros: desbloquear teléfonos móviles, filtros de
redes sociales y otras necesidades de identificación.
-Reconocimiento de voz: los asistentes digitales aprenden nuestro
tono, el idioma y hasta son capaces de reconocer órdenes y
preguntas simples. Correo electrónico: muchos sistemas
-Correo electrónico aplican el machine learning para aprender cómo nos
comportamos e identificar cuando un correo es malware o spam.
-Maps: los mapas de Google y Apple indican rutas más eficientes
para llegar al destino. Esto es posible gracias a la combinación de
inteligencia artificial con el análisis de datos obtenidos de
patrones de tráfico, noticias y transporte relacionadas con el
tránsito, y otras apps aplicadas para finanzas.
- ¿Qué es el machine learnig y para qué sirve?
- La industria financiera se refiere a la automatización de procesos cuando desean
reducir los costos operativos y aumentar la productividad. Así se hace posible que el
software habilitado con la inteligencia artificial, pueda verificar datos y generar
informes en función de los parámetros dados, pueda revisar documentos y extraer
información de formularios (solicitudes, acuerdos, etc.).
- Prevención de fraudes y mejoras
en la seguridad
- La inteligencia artificial es capaz de identificar actividades fraudulentas y
controlar efectivamente el blanqueo de capitales. Esto, combinado con la
aplicación del algoritmo machine learning, es capaz de aprender por sí mismo,
y crear modelos que permiten detectar fraudes más complejos de manera
automática.
- La inteligencia artificial es capaz de identificar actividades fraudulentas y
controlar efectivamente el blanqueo de capitales. Esto, combinado con la
aplicación del algoritmo machine learning, es capaz de aprender por sí mismo,
y crear modelos que permiten detectar fraudes más complejos de manera
automática.
- Productos financieros online
- Muchos factores como la pandemia del covid- 19 y el empeño de agilizar y
facilitar ciertos tramites o procedimientos que requieren la inversión de mucho
tiempo, ha permitido que ya no sea necesario acercarse a la sucursal de una
entidad bancaria para abrir una cuenta de ahorro, solicitar una tarjeta o un
crédito, ya que todo esto se puede llevar a cabo por canales digitales como banca
móvil y banca digital.
- Muchos factores como la pandemia del covid- 19 y el empeño de agilizar y
facilitar ciertos tramites o procedimientos que requieren la inversión de mucho
tiempo, ha permitido que ya no sea necesario acercarse a la sucursal de una
entidad bancaria para abrir una cuenta de ahorro, solicitar una tarjeta o un
crédito, ya que todo esto se puede llevar a cabo por canales digitales como banca
móvil y banca digital.
- Automatización de procesos
- A continuación se describen las formas en las que la inteligencia artificial ha beneficiado a la banca y al
sector financiero.
- Usos de la inteligencia artificial en la banca
- Ampliar la atención al cliente.
- on esta opción, la banca garantiza a sus clientes un
canal de atención en cualquier momento y lugar. Así
agiliza la resolución de consultas frecuentes como los
horarios de las oficinas, la ubicación de cajeros o cómo
activar y desactivar tarjetas de crédito.
- on esta opción, la banca garantiza a sus clientes un
canal de atención en cualquier momento y lugar. Así
agiliza la resolución de consultas frecuentes como los
horarios de las oficinas, la ubicación de cajeros o cómo
activar y desactivar tarjetas de crédito.
- Mejorar la seguridad en las operaciones
- A través de la IA se
pueden identificar
algunos hábitos de
consumo de los usuarios
y, ante cualquier
anomalía o transacción
sospechosa, es posible
tomar medidas
automáticamente
- A través de la IA se
pueden identificar
algunos hábitos de
consumo de los usuarios
y, ante cualquier
anomalía o transacción
sospechosa, es posible
tomar medidas
automáticamente
- Reducir la morosidad
- A través de notificaciones en las
aplicaciones de banca digital es posible
avisar a los clientes de transacciones que
estén a punto de realizarse, como el cobro
de un recibo en un par de días o del seguro
del coche dentro de unas semanas.
- A través de notificaciones en las
aplicaciones de banca digital es posible
avisar a los clientes de transacciones que
estén a punto de realizarse, como el cobro
de un recibo en un par de días o del seguro
del coche dentro de unas semanas.
- Optimizar la gestión de créditos
- Con el uso de datos como la edad, ingresos, gastos,
saldo promedio o nivel de deuda, entre otros, existen
programas de IA que sirven para automatizar la toma
de decisiones a la hora de otorgar, o no, productos
bancarios como los créditos o cualquier otra operación
de riesgo
- Con el uso de datos como la edad, ingresos, gastos,
saldo promedio o nivel de deuda, entre otros, existen
programas de IA que sirven para automatizar la toma
de decisiones a la hora de otorgar, o no, productos
bancarios como los créditos o cualquier otra operación
de riesgo
- Ampliar la atención al cliente.
- Formas en que machine learning en la banca es esencial
- Machine learning tiene una extensa aplicabilidad en la banca, debido a que se
alimenta de datos y no existe otra industria que conozca tanto a sus clientes
como la financiera. Estos son 5 aplicaciones de Machine Learning en la banca.
- Machine learning tiene una extensa aplicabilidad en la banca, debido a que se
alimenta de datos y no existe otra industria que conozca tanto a sus clientes
como la financiera. Estos son 5 aplicaciones de Machine Learning en la banca.
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