Finanzas
IA como herramienta de control
Las finanzas suponen el núcleo de las compañías, ya sea para su gestión interna o como servicio. Esto hace que, tradicionalmente, se haya trabajado con métodos matemáticos, estadísticos y econométricos con el fin de prevenir fraudes, gestionar el riesgo financiero o prever la rentabilidad de una inversión. A medida que la capacidad computacional ha ido evolucionando, estas técnicas clásicas han sido complementadas e incluso sustituídas por modelos de Inteligencia Artificial que, con menor intervención humana, logran resultados nunca antes imaginados.
Relevancia
La inteligencia artificial en las finanzas abarca todo tipo de aplicaciones, desde asistentes de chatbot hasta la detección de fraudes y la automatización de tareas. Son muchas las entidades financieras como bancos o fondos de inversión que son muy conscientes de los beneficios potenciales y efectivos que presenta la IA en el sector.
La IA es particularmente útil en las finanzas corporativas ya que puede predecir y evaluar mejor los riesgos de los préstamos. Para las empresas que buscan aumentar su valor, las tecnologías de IA como el aprendizaje automático, pueden ayudar a mejorar la prevención y anticipación frente a potenciales impagos por parte de clientes o de préstamos, reduciéndose el riesgo financiero. La IA también puede disminuir los delitos financieros mediante la detección avanzada de fraudes y detectar actividades anómalas a medida que los contables, analistas, tesoreros e inversores de las empresas trabajan para lograr un crecimiento a largo plazo.
Soluciones
Aplicaciones
- Clasificación y scoring de riesgo
- Detección de fraudes
- Admisiones de créditos
- Trading y toma de decisiones basadas en datos
Detalle
Entre las soluciones más frecuentes se encuentra el seguimiento y la prevención del fraude analizando comportamientos anómalos en las operaciones. Un ejemplo es su uso como herramienta para cubrir las exigencias impuestas por organismos regulatorios como la Comisión Nacional del Mercado de Valores sobre las operaciones que se llevan a cabo a través de plataformas de una entidad financiera, pudiendo así detectar y reportar operaciones sospechosas de abuso de mercado (información privilegiada, manipulación de precios, …).
Para entidades de carácter no financiero, una aplicación de gran importancia es aquella relacionada con la prevención de impagos por parte de clientes. Consiste en el uso de modelos no supervisados que permitan generar perfiles de clientes con comportamiento similar en términos de solvencia e intencionalidad de pago.
