La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) están generando un impacto significativo en la vida cotidiana, y las fintech están particularmente bien posicionadas debido a sus sólidos ecosistemas digitales. Estas empresas pueden aprovechar la IA para el análisis de datos, proporcionar servicios personalizados y resolver desafíos inesperados.

A pesar de los costos iniciales a menudo elevados, la fintech se esfuerza por optimizar los servicios financieros a través de innovaciones como la inteligencia artificial y la tecnología de cadena de bloques. Este impacto se extiende a diversos sectores, incluyendo banca, seguros, finanzas personales, pagos electrónicos, préstamos, capital de riesgo, gestión de patrimonios, entre otros.

Transformación Económica por la IA

Antes de explorar las cinco formas en que la IA está impulsando el cambio, echemos un vistazo a cómo la IA está revolucionando el sector:

- En 2030, se espera que el 45% de las ganancias económicas provengan de mejoras en productos impulsadas por la IA, generando una mayor demanda de productos personalizados.

- La IA podría generar un impacto económico total de 15.7 billones de dólares para 2030, superando la producción combinada de China e India. De esta cifra, 6.6 billones estarían relacionados con la productividad, mientras que 9.1 billones serían resultado de efectos secundarios en el consumo.

- A pesar de la variabilidad en la adopción de la IA, existen oportunidades para que los mercados emergentes superen a los desarrollados, y tanto startups como empresas aún no fundadas podrían liderar la revolución de la IA en diversos sectores.

Según Insider Intelligence, se proyecta que los bancos minoristas destinarán 4.900 millones de dólares a sistemas de inteligencia artificial para el año 2024. Además, en el primer trimestre de 2023, las consultas sobre inteligencia artificial en el sector bancario aumentaron cinco veces en comparación con el año anterior.

La demanda de servicios financieros en línea está en aumento, y la adopción de IA y ML es clave para el crecimiento y sostenibilidad de la industria fintech. Estas son cinco formas en las que las empresas fintech pueden implementar la inteligencia artificial para innovar y prosperar en el competitivo mundo financiero.

1. Mejora de la Detección de Fraude:

La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta poderosa en el sector financiero, transformando la forma en que se aborda la detección de fraude

- La IA permite el análisis en tiempo real de grandes volúmenes de datos financieros, mejorando la detección y prevención del fraude al identificar actividades sospechosas o ilegales.

- Un ejemplo destacado es ChatGPT, un avanzado modelo de lenguaje que extrae información relevante de datos financieros, verifica la legalidad y veracidad de las operaciones, y detecta anomalías, proporcionando informes a reguladores y clientes.

- Refuerza la seguridad en la banca digital mediante tecnologías como el reconocimiento facial y escáneres de huellas dactilares.

- Predice el comportamiento de los clientes para ofrecer experiencias personalizadas y detectar actividades inusuales que podrían indicar fraude.

- Facilita a los bancos evaluar la solvencia de los clientes y facturar con precisión, evitando cobros excesivos.

Beneficios del Aprendizaje Automático para la Detección de Fraudes:

- Detección Automatizada: Identificación rápida de actividades fraudulentas mediante la identificación de patrones.

- Mayor precisión: Precisión mejorada al utilizar machine learning junto con inteligencia artificial.

- Escalabilidad: Manejo efectivo de grandes volúmenes de transacciones sin comprometer la eficacia.

- Adaptable a Amenazas Emergentes: Capacidad para adaptarse y mejorar continuamente ante nuevas amenazas.

Tipos de Modelos de Aprendizaje Automático para la Detección de Fraudes:

- Aprendizaje Supervisado: Basado en datos previamente etiquetados, con alta precisión pero limitado en nuevas amenazas.

- Aprendizaje No Supervisado: Opera sin límites predefinidos, detecta anomalías y patrones atípicos de forma independiente.

- Aprendizaje Semi-Supervisado: Enfoque híbrido que utiliza datos etiquetados y no etiquetados durante el entrenamiento para mayor adaptabilidad.

- Aprendizaje por Reforzamiento: Aprende mediante la acción y ajuste continuo, destacando por su dinamismo.

Casos de Uso del Aprendizaje Automático en la Detección de Fraudes:

- Tiendas en Línea y Fraude en Transacciones: Identificación rápida de patrones inusuales para mejorar la seguridad.

- Instituciones Financieras y Cumplimiento Normativo: Rastreo de actividades sospechosas en millones de transacciones para cumplir con regulaciones.

- iGaming y Abuso de Bonificaciones o Multi Cuentas: Detección de comportamientos inusuales de jugadores para reducir prácticas fraudulentas.

- Servicios BNPL y Ataques ATO: Identificación de ataques ATO mediante el análisis de patrones de compra y comportamiento del usuario.

- Pasarelas de Pago y Fraude de Contracargos: Detección de patrones de compra atípicos para prevenir pérdidas financieras por contracargos fraudulentos.

En resumen, el Aprendizaje Automático se ha vuelto esencial para fortalecer la seguridad en diversas industrias, proporcionando herramientas efectivas para identificar y prevenir actividades fraudulentas de manera rápida y precisa.
 

2. Atención al Cliente Inteligente

El servicio al cliente basado en IA es ahora la ruta más rápida y efectiva para que las instituciones brinden experiencias personalizadas y proactivas que impulsen la participación del cliente:

- Uso de chatbots impulsados por IA para proporcionar respuestas rápidas y precisas a las consultas de los clientes las 24/7, mejorando la satisfacción del cliente y aliviando la carga de trabajo de los agentes humanos, permitiéndoles concentrarse en casos más complejos.

- La IA analiza el sentimiento del cliente a través de interacciones en línea, identificando posibles problemas y resolviéndolos proactivamente.

Según un informe de Grandview Research, el tamaño del mercado mundial de IA de atención al cliente se estimó en USD 1.16 millones en 2021, y se prevé que aumente a una CAGR del 22.7 % entre 2022 y 2030. Esto se debe a que la IA ofrece múltiples beneficios para las empresas y los clientes, tales como:

-  Reducción de los costos operativos: el 69% de los encuestados dijo que sus costos operativos se redujeron porque usaron chatbots.

-  Aumento de la productividad: más del 60 % de los profesionales de servicio al cliente dijeron que usar IA les ayudó a ahorrar tiempo, y casi el 50 % dijo que les facilitó el trabajo.

-  Mejora de la experiencia del cliente: el 70% de los encuestados dijo que sus experiencias con el chatbot fueron extremadamente útiles para resolver problemas de servicio al cliente. Además, más del 59 % de los clientes dieron al menos un ocho sobre diez por sus experiencias con la atención al cliente de IA.

La inteligencia artificial para atención al cliente ya es una realidad para empresas de todos los tamaños:

De acuerdo con el informe CX Trends 2023 de Zendesk, más del 70% de los clientes cree que las aplicaciones de IA son útiles para realizar tareas sencillas, generar respuestas más rápidas y proporcionar información correcta. Por lo tanto, las empresas que quieran mantenerse competitivas y satisfacer las expectativas de sus clientes deben adoptar la IA como una herramienta estratégica para mejorar sus procesos de atención al cliente.
 

3. Evaluación de Riesgos más Precisa

Las empresas fintech pueden otorgar préstamos más rápido y a tasas más competitivas, lo que atrae a una clientela más amplia. Por ejemplo, según un estudio de McKinsey, el uso de la IA en la evaluación de riesgos puede reducir los costos operativos en un 10-25% y aumentar los ingresos en un 5-15%. Además, la IA puede ayudar a detectar y prevenir el fraude, lo que mejora la seguridad y la confianza de los clientes .

La evaluación de riesgos es fundamental en la industria financiera. La IA puede analizar una gran cantidad de datos históricos y en tiempo real para evaluar el riesgo de un préstamo o una inversión. Esto no solo mejora la precisión en la toma de decisiones, sino que también agiliza el proceso. Las empresas fintech pueden otorgar préstamos más rápido y a tasas más competitivas, lo que atrae a una clientela más amplia.
 

4. Personalización de Servicios Financieros

La personalización de los servicios financieros es una tendencia que está revolucionando el sector fintech, ya que permite ofrecer experiencias más relevantes y satisfactorias a los clientes. Según un estudio de Statista, el 33% de los especialistas en marketing en Estados Unidos y Reino Unido gastaron más de la mitad de sus fondos de marketing online en la personalización. Los beneficios de esta estrategia son evidentes: según un informe de McKinsey, las empresas que sobresalen en la personalización generan tasas más rápidas de crecimiento de los ingresos que sus pares, y obtienen un 40% más de sus ingresos de la personalización que sus homólogas de crecimiento más lento.

¿Cómo lograr la personalización de los servicios financieros?

La clave está en el uso de datos de comportamiento e intereses de los consumidores, que permiten identificar sus necesidades, preferencias y expectativas en tiempo real. Estos datos se pueden obtener a partir del análisis de las interacciones online de los clientes, como las páginas vistas, las búsquedas, los clics y las acciones. Así, se puede diseñar recorridos personalizados que ofrezcan productos y servicios adecuados a cada perfil y contexto. Algunas fuentes atribuyen el 15% del crecimiento de los ingresos en los servicios financieros solo a la personalización.

- La personalización de los servicios financieros también implica adaptarse a las características y demandas de cada segmento de mercado. Por ejemplo, según la Encuesta Nacional de Inclusión Financiera (ENIF) 2021, realizada por el INEGI y la CNBV, el 63% de la población adulta en México tiene al menos un producto financiero formal, lo que representa un aumento del 6% respecto a 2018. Sin embargo, aún hay un 37% que no tiene acceso a los servicios financieros formales, lo que implica una oportunidad para ofrecer soluciones innovadoras y accesibles que promuevan la inclusión financiera.

Cada cliente es único, y la IA permite a las empresas fintech ofrecer servicios altamente personalizados. Los algoritmos pueden analizar el comportamiento financiero de un cliente y sus preferencias para recomendar productos y servicios que se adapten a sus necesidades. Esto no solo mejora la satisfacción del cliente, sino que también impulsa las ventas cruzadas y aumenta la retención de clientes.
 

5. Automatización de Procesos Internos

La inteligencia artificial está revolucionando la industria fintech al mejorar la seguridad, la eficiencia y la personalización de los servicios financieros. Las empresas fintech que aprovechan la IA estarán mejor posicionadas para competir en el mundo financiero en constante evolución. La adopción de estas cinco estrategias puede ser un punto de partida para una mayor innovación y éxito en el sector.

- La IA no solo beneficia a los clientes, sino que también mejora la eficiencia interna de las empresas fintech. Tareas repetitivas y tediosas, como la entrada de datos y la reconciliación, pueden automatizarse con la IA. Esto libera a los empleados para que se centren en tareas más estratégicas y creativas. La automatización también reduce errores humanos, lo que es crucial en el mundo financiero.

- El sector de la tecnología financiera, mejor conocido como fintech, es una industria en expansión enfocada en el desarrollo de innovaciones para mejorar la prestación de servicios en el área de finanzas y su uso en la vida cotidiana de las personas. Este sector comprende actividades económicas como pagos digitales, big data, inversiones y finanzas alternativas. 

- En 2022, el segmento de pagos digitales fue la actividad económica con mayor número de usuarios de las empresas fintech en América Latina, con más de 238 millones de usuarios. El número de plataformas fintech creció vertiginosamente a una tasa de 112% desde 2018, para llegar a 2482 al cierre de 2021. El número de fintech se relaciona con el tamaño de las economías y su desarrollo regulatorio, entre otros factores: 80% de ellas se concentra en Brasil (31%), y México (21%), Colombia (11%), Argentina (11%) y Chile (7%).

- En Estados Unidos, el sector fintech también ha experimentado un crecimiento significativo en los últimos años. Según Statista, el valor total de las transacciones del sector fintech en Estados Unidos se estimó en más de 4 billones de dólares en 2023, lo que representa un aumento del 23% respecto al año anterior. Los segmentos más populares fueron los pagos digitales, con un valor de mercado de más de 1,6 billones de dólares, y los préstamos alternativos, con un valor de mercado de más de 300 mil millones de dólares. 

- El sector fintech estadounidense también se caracteriza por la presencia de grandes empresas tecnológicas, conocidas como bigtechs, que ofrecen servicios financieros a través de sus plataformas digitales. Algunos ejemplos son Amazon, Apple, Facebook y Google.