Cómo el aprendizaje automático está mejorando los servicios de banca digital

Más que simplemente traducir texto o recomendar el video que verás a continuación, el aprendizaje automático (un subconjunto de la inteligencia artificial) ha tenido un impacto significativo en los lugares más destacados, como la atención médica, la banca y más.

Si bien la atención médica se ha limitado a unos pocos escenarios, los modelos de aprendizaje automático en la banca han ayudado a resolver las mayores preocupaciones y han facilitado nuestra actividad bancaria diaria. En esta guía, aprenderá sobre el impacto del aprendizaje automático en el sector bancario y cómo está mejorando los servicios de banca digital.

¿Qué es el aprendizaje automático (ML)?

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender y tomar decisiones por sí solos utilizando datos sin estar programados explícitamente para hacerlo. Analiza enormes cantidades de datos para identificar diferentes patrones y predecir resultados basándose en los datos. Hay tres tipos principales de aprendizaje automático.

• Aprendizaje automático supervisado: en el aprendizaje automático supervisado, el modelo se entrena utilizando datos etiquetados para predecir resultados basados ​​en datos anteriores.
• Aprendizaje automático no supervisado: por otro lado, en el aprendizaje no supervisado, el modelo se entrena utilizando datos no etiquetados y predice la salida por sí solo en función de patrones ocultos.
• Aprendizaje reforzado: el modelo aprende en tiempo real basándose en la retroalimentación.

Por ejemplo, imagina que quieres una computadora que pueda reconocer imágenes de un gato. En el aprendizaje supervisado, se entrena una computadora con imágenes etiquetadas como "gato" y "no un gato", y el modelo aprende sobre los gatos para poder predecir la imagen del gato en los datos.

Mientras tanto, en el aprendizaje no supervisado, se entrena un modelo utilizando datos no etiquetados. Aquí no mencionas explícitamente que era un gato; sin embargo, basándose en el patrón oculto o la estructura, el modelo identifica un patrón y predice gatos en el futuro.

Finalmente, en el aprendizaje reforzado, se premia al modelo si identifica correctamente al gato o se lo penaliza si no lo hace, y aprende en base a la retroalimentación.

El aprendizaje automático es enorme. Se necesitan años para aprender y comprender cómo funciona. Sin embargo, no es necesario aprender todo sobre el aprendizaje automático para saber cómo está impactando nuestras vidas, especialmente en la banca digital; El aprendizaje automático se ha vuelto esencial para brindar servicios más rápidos, más eficientes y más seguros.

Personalización de los servicios bancarios

Los bancos pueden ofrecer servicios más personalizados utilizando el aprendizaje automático. Al analizar las transacciones de los clientes y la actividad de las cuentas, los bancos pueden crear ofertas personalizadas basadas en los objetivos financieros de los clientes. Además, los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a analizar los gastos de los clientes, los hábitos de ahorro y el historial de transacciones y ofrecer recomendaciones personalizadas.

Por ejemplo, si gasta dinero constantemente en comidas o entretenimiento, el banco podría sugerirle una tarjeta de crédito con beneficios adaptados a esas categorías exactas.

Calificación crediticia dinámica

Los puntajes crediticios tradicionales se basan en un conjunto limitado de factores, como los ingresos, los niveles de deuda y el historial crediticio de un individuo. Sin embargo, estos factores no representan toda la situación financiera del usuario.

Además de los factores estándar, utilizando el aprendizaje automático, los bancos pueden evaluar el comportamiento de gasto de los clientes, el historial de transacciones e incluso indicadores sociales como el historial educativo y laboral, la elección de estilo de vida y otras transacciones financieras informativas para ofrecer puntajes crediticios.

Esto ayuda a los bancos a realizar evaluaciones más precisas y evitar errores, además de ayudar a los usuarios, especialmente aquellos con un historial crediticio limitado. También permite a los bancos otorgar crédito a más personas, incluidas aquellas que los métodos tradicionales podrían haber pasado por alto.

Mejora de la detección de fraude y la seguridad

La seguridad es una de las mayores preocupaciones en la banca digital. Teniendo en cuenta el aumento de los fraudes bancarios, los bancos necesitan sistemas eficientes para salvaguardar la información financiera confidencial de sus clientes. Aquí es donde el aprendizaje automático puede desempeñar un papel importante en la detección y prevención del fraude.

Utilizando el aprendizaje automático, los bancos pueden identificar transacciones sospechosas en tiempo real y evitar transacciones no autorizadas. Además, estos modelos aprenden y se adaptan a nuevos tipos de fraude y ayudan a prevenirlos. Por ejemplo, si un cliente realiza un retiro importante desde un lugar desconocido, un sistema de aprendizaje automático puede señalar este comportamiento y alertar al cliente o simplemente bloquear la transacción.

Además de esto, utilizando diferentes modelos de ML, los bancos pueden rastrear los comportamientos únicos de los clientes para verificar su identidad como clientes. Esto incluye analizar qué tan rápido escriben los clientes, el momento del mouse o cómo interactúan con sus teléfonos móviles, así como verificar si los patrones actuales son similares a los datos históricos del cliente para confirmar el titular real de la cuenta.

Optimización de los servicios de sobregiro

La protección contra sobregiros es una característica popular que ofrecen muchos bancos para evitar que los clientes incurran en cargos cuando no tienen suficiente dinero en sus cuentas para cubrir una transacción. Al utilizar ML, los bancos gestionan la cobertura de sobregiros de manera más efectiva al analizar el comportamiento de los clientes, los hábitos de gasto, el momento de las transacciones o los saldos de las cuentas y marcar las cuentas con riesgo de sobregiro.

Utilizando estos datos, los bancos pueden enviar notificaciones a los clientes, dándoles la oportunidad de transferir fondos o cancelar un pago pendiente. ML también permite a los bancos ofrecer servicios de protección contra sobregiros más personalizados en lugar de una solución única para todos. Los bancos pueden utilizar el aprendizaje automático para evaluar la situación financiera de un cliente y ofrecer una cobertura de sobregiro que se adapte a sus necesidades.

Por ejemplo, a los clientes que frecuentemente experimentan problemas de saldo bajo se les puede ofrecer un mayor nivel de protección, mientras que aquellos con actividad de cuenta estable pueden recibir una opción diferente. Esto garantiza que solo pagará por el nivel de protección que realmente necesita, sin cargos adicionales.

Mejorar la atención al cliente

La atención al cliente confiable es la parte más importante de la banca digital. La mayoría de los bancos utilizan ahora chatbots inteligentes, asistentes virtuales y diferentes sistemas automatizados para ayudar a los clientes a obtener asistencia. Desde responder preguntas de los clientes hasta soporte personalizado, el aprendizaje automático puede ayudar a los bancos a generar confianza y resolver rápidamente los problemas de los clientes.

Los chatbots de IA pueden ayudar a responder las consultas de los clientes en tiempo real, comprender y responder a una amplia gama de preguntas de los clientes y ofrecer orientación personalizada. De esta manera, los bancos reducen los tiempos de espera y liberan a los agentes humanos para que se centren en cuestiones más complejas.

Asistentes virtuales para soporte personalizado

Al igual que los chatbots, los asistentes virtuales se han vuelto comunes para ofrecer soporte personalizado. Estos asistentes virtuales utilizan el aprendizaje automático para analizar los datos de los clientes y brindar asesoramiento o información personalizados según los datos asociados con las cuentas de los clientes.

Por ejemplo, un asistente virtual podría recomendar una cuenta de ahorros específica en función de los objetivos financieros de un cliente e incluso recordarles sus próximas facturas en función de sus hábitos de gasto habituales. Con el tiempo, a medida que el asistente aprende de interacciones pasadas, puede anticipar mejor sus necesidades y ofrecerle consejos cada vez más relevantes.

Automatización de procesos rutinarios

El aprendizaje automático también permite a los bancos automatizar las tareas más comunes, como los procesos de entrada de datos y verificación de documentos, para ahorrar tiempo y recursos humanos. Esto ayuda a los bancos a acelerar las operaciones y también a reducir el error humano.

Por ejemplo, los sistemas de aprendizaje automático pueden clasificar y clasificar automáticamente documentos financieros, así como verificar la información de los clientes e incluso procesar préstamos o reclamaciones más rápidamente. La automatización también ahorra dinero, lo que permite a los bancos centrar sus recursos en la innovación y brindar mejores servicios a usted y a otros clientes.

Optimización de las decisiones de préstamo

El aprendizaje automático también está transformando la forma en que los bancos otorgan préstamos. Junto con las calificaciones crediticias tradicionales, los bancos pueden analizar los patrones de gasto de los usuarios y tomar decisiones crediticias precisas. De esta manera, tanto el banco como el prestatario pueden beneficiarse del aprendizaje automático.

Conclusión

El aprendizaje automático está desempeñando un papel realmente importante en la remodelación de los servicios bancarios digitales. Está involucrado en mejorar la personalización y mejorar la detección de fraude, además de optimizar la atención al cliente e impulsar el futuro de la banca. A medida que la mayoría de los bancos continúen adoptando estas tecnologías, usted y otros clientes pueden esperar experiencias aún más personalizadas, mejor seguridad y servicios financieros innovadores. El potencial del aprendizaje automático en la banca es enorme y seguirá creciendo a medida que la tecnología evolucione.