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.

Metodología

Con la metodología Ágil como estándar interno, siempre nos adaptamos a los requerimientos y disponibilidad del Cliente.

Puesto que los servicios ofrecidos son personalizados, consideramos la comunicación y el contacto frecuente y cercano condiciones indispensables para maximizar la eficiencia y continuidad de los proyectos. Es por ello que las reuniones de feedback y presentación de avances tienen una periodicidad media de una semana.

FAQ

¿Cómo puedo incorporar IA a mis procesos?

Respuesta Todas nuestras colaboraciones giran en torno al acompañamiento desde la fase de conceptualización hasta la puesta en producción de las soluciones. El primer paso es contactarnos y, sin ningún compromiso, buscar la manera óptima de aplicar las herramientas que mejor se adapten a tu negocio.

¿Necesito un equipo de Data Scientists y una arquitectura de datos especial?

Respuesta No es necesario, puesto que disponemos de un completo equipo de expertos y de los recursos computacionales necesarios para el desarrollo de prácticamente cualquier tipo de solución basada en datos y Machine Learning. La flexibilidad en cuanto a la naturaleza de los datos es completa (datos no estructurados, bases de datos SQL, datos en Excel, …)

¿Cómo puedo medir el valor que aporta a mi negocio?

Respuesta El cálculo de la rentabilidad se puede obtener de manera cuantitativa al igual que en los proyectos más tradicionales. Además, el respaldo de los casos de éxito y la fuerte inversión llevada a cabo por compañías de todo el mundo es fiel reflejo de la realidad sobre estos proyectos y cómo el riesgo asociado a ellos es, año a año, cada vez menor.