En las últimas décadas, y más específicamente en los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una fuerza importante y disruptiva que está revolucionando varios sectores de la economía. Tal esta siendo el impacto de la inteligencia artificial que es posible que altere el mundo en todos o gran mayoría de los ámbitos, desde el marketing, la navegación por internet, la publicidad, la generación de contenidos artísticos etc, y la industria financiera no es una excepción. Con su capacidad para procesar grandes cantidades de datos, reconocer patrones y hacer predicciones precisas, la IA se ha convertido en una herramienta indispensable para las instituciones financieras. La aplicación de IA en finanzas puede ser extremadamente poderosa y diversa. Desde mejorar las experiencias de los clientes hasta mejorar la gestión de riesgos y la detección de fraudes, la IA está remodelando el panorama de las finanzas. En este artículo, exploraremos el impacto multifacético de la IA en la industria financiera y los cambios significativos que trae a las prácticas tradicionales.

El estado actual de la inteligencia artificial puede tener un gran impacto en las siguientes áreas de las finanzas:

Una de las contribuciones más significativas de la IA en finanzas radica en su capacidad para analizar conjuntos de datos masivos a velocidades nunca antes vistas. Con algoritmos avanzados y modelos de aprendizaje automático, las instituciones financieras pueden extraer información valiosa y conclusiones de conjuntos de datos complejos que serían casi imposibles de procesar manualmente para los humanos e incluso por la tecnología en un periodo anterior al de la existencia de la inteligencia artificial. Los análisis impulsados por IA permiten una comprensión más profunda del comportamiento del cliente, las tendencias del mercado y los indicadores macroeconómicos.

Estos conocimientos basados en datos permiten a los profesionales financieros tomar decisiones más informadas. Desde estrategias de inversión hasta evaluaciones de riesgo y aprobaciones de préstamos, la IA facilita la toma de decisiones precisas, reduce el sesgo humano y mejora la eficiencia general. En consecuencia, este proceso mejorado de toma de decisiones conduce a una gestión optimizada de la cartera y mejores rendimientos de las inversiones, concesión de préstamos etc. La IA en finanzas tiene todas las papeletas para cambiar la manera en la cual actualmente las empresas y profesionales financieros operan.

La IA en finanzas está cambiando la forma en que las instituciones financieras y cualquier otra empresa interactúa con sus clientes. Los chatbots y los asistentes virtuales con tecnología de inteligencia artificial integrados en los sitios web se han convertido en una parte integral del servicio al cliente y la adquisición de clientes, brindando respuestas y asistencia en tiempo real. Estos asistentes virtuales pueden manejar una amplia gama de consultas, desde información básica de la cuenta hasta consejos de inversión complejos.

Además, los algoritmos de IA permiten recomendaciones financieras personalizadas basadas en preferencias individuales y situaciones financieras. Al analizar un historial completo de transacciones y el comportamiento del cliente, las instituciones financieras pueden ofrecer productos y servicios personalizados, mejorando la satisfacción y la lealtad del cliente.

En la industria financiera, la gestión de riesgos es un aspecto crítico que puede determinar la supervivencia de una institución. La IA en finanzas está demostrando suponer un cambio fundamental en esta área, ya que puede evaluar el riesgo con mayor precisión y velocidad que los modelos tradicionales. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar datos históricos, identificar patrones y predecir riesgos potenciales, lo que ayuda en las estrategias proactivas de gestión de riesgos.

Además, los sistemas de detección de fraude impulsados por IA se han vuelto indispensables para combatir los delitos financieros. Al monitorear transacciones en tiempo real e identificar actividades sospechosas, la IA puede ayudar a las instituciones financieras a prevenir el fraude antes de que ocurra, protegiendo tanto a la institución como a sus clientes. Hecho de gran importancia si tenemos en cuenta que cada vez ejecutamos mas operaciones y transacciones en nuestro día a día, y en tiempo real, y desde cualquier dispositivo y localización lo que origina una mayor necesidad de luchar contra el fraude y monitorear transacciones.

La IA ha transformado el mundo de la inversión. La inversión algorítmica, a menudo denominado “inversión cuantitativa” o “inversión de caja negra”, se basa en algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para ejecutar operaciones a velocidades y frecuencias que superan las capacidades humanas. Estos algoritmos analizan los datos del mercado, el sentimiento de las noticias y otra información relevante para identificar oportunidades comerciales y ejecutar operaciones con una intervención humana mínima.

La inversión de alta frecuencia (HFT) es una de las aplicaciones más notables de la IA en finanzas. Permite que las operaciones se ejecuten en microsegundos, aprovechando la IA para explotar pequeñas discrepancias de precios y obtener ganancias rápidas. Si bien HFT ha atraído tanto elogios como críticas, no se puede negar su impacto en la liquidez y la eficiencia del mercado.

La IA en finanzas ha revolucionado el proceso de calificación crediticia, haciéndolo más preciso e inclusivo. Los modelos tradicionales de calificación crediticia a menudo se basan en datos limitados, lo que lleva a decisiones sesgadas y excluye a las personas con antecedentes crediticios limitados. Los modelos de calificación crediticia impulsados por IA, por otro lado, pueden incorporar una amplia gama de fuentes de datos, incluidos datos alternativos como la actividad de las redes sociales, los pagos de alquiler y los pagos de facturas de servicios públicos.

Al aprovechar esta información adicional, los modelos de calificación crediticia basados en IA pueden proporcionar evaluaciones más precisas de la solvencia de un individuo. Esto, a su vez, permite a las instituciones financieras otorgar crédito a una gama más amplia de clientes, incluidos aquellos que antes se consideraban “no financiables”, fomentando la inclusión financiera.

La industria financiera está fuertemente regulada y el cumplimiento de estas regulaciones es un proceso complejo y lento. AI ha intervenido para agilizar los esfuerzos de cumplimiento mediante la automatización de informes normativos y evaluaciones de riesgos. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes cantidades de datos para garantizar el cumplimiento de las normativas en constante cambio, lo que reduce el riesgo de sanciones y mejora la eficiencia general.

La IA ha transformado la gestión de cartera al ofrecer herramientas sofisticadas para la asignación de activos y la gestión de riesgos. Las firmas de gestión de patrimonios y los administradores de activos aprovechan los análisis impulsados por IA para crear carteras óptimas que se alinean con la tolerancia al riesgo y los objetivos de inversión de los clientes individuales.

Al analizar los datos históricos del mercado y los indicadores económicos, la IA puede identificar correlaciones y tendencias que los administradores de cartera humanos pueden pasar por alto. Como resultado, la gestión de cartera impulsada por IA puede proporcionar una mejor diversificación y rendimientos ajustados al riesgo.

El análisis predictivo es una capacidad poderosa de la IA que encuentra un uso significativo en las finanzas. Las instituciones financieras utilizan algoritmos de inteligencia artificial para pronosticar las tendencias del mercado, las tasas de interés y las condiciones económicas. Esto les permite hacer predicciones bien informadas sobre los movimientos futuros del mercado y ajustar sus estrategias en consecuencia. Por otro lado, las pymes y grandes empresas podrán realizar previsiones de ventas, costes y flujo de caja gracias al análisis de datos históricos.

Además, la IA puede anticipar las necesidades y los comportamientos de los clientes, lo que permite a las instituciones financieras ofrecer productos y servicios específicos en el momento adecuado, mejorando aún más la satisfacción y la lealtad del cliente.

Por otro lado, la IA en finanzas para pymes, puede verse beneficiada por estos análisis predictivos, de manera que a través de estos algoritmos las empresas pueden analizar sus movimientos y transacciones bancarias y predecir el flujo de caja futuro y las necesidades que pueda tener una empresa.

En el mundo de la gestión empresarial actual, donde la eficiencia y la toma de decisiones basadas en datos son fundamentales para el éxito, contar con herramientas que simplifiquen y agilicen los procesos financieros es esencial. En este sentido, Snab ofrece una plataforma integral que puede ser un aliado estratégico para optimizar y monitorear en tiempo real la gestión de tesorería y mejorar así las decisiones del área financiera. Pronto, la inteligencia artificial tendrá un gran impacto en ese tipo de servicios y es posible que plataformas como Snab permitan o integren la IA para ofrecer servicios mas customizados y predicciones personalizadas.

Actualmente con Snab, las empresas pueden centralizar sus datos, bancos y tesorería en una sola plataforma digital. La automatización para recibir, aprobar y pagar facturas reduce errores y tiempos, mejorando la eficiencia y control en la gestión de la liquidez. Así, se toman decisiones financieras más ágiles y fundamentadas, esenciales al evaluar el apalancamiento financiero.

Además, Snab ofrece una visibilidad en tiempo real de los flujos de caja y sus previsiones y la sincronización con el ERP para acceder a información actualizada. Esto permite, una vez más, tomar decisiones más informadas y estratégicas.