El sector financiero se basa fundamentalmente en el uso intensivo de datos.
Cada día genera grandes cantidades de:
Precios de mercado
Datos de transacciones
Información financiera corporativa
Datos de clientes
Datos macroeconómicos
Noticias
Informes de investigación
Documentos normativos
y:
Otra información no estructurada.
Los sistemas tradicionales pueden procesar datos financieros estructurados y claramente definidos con gran eficacia.
Sin embargo, a medida que aumenta el volumen de datos y se vuelven más complejas las relaciones entre variables, la eficiencia del análisis manual y de los sistemas basados en reglas fijas puede verse limitada.
Una de las ventajas más importantes de la IA es su capacidad para ayudar a los sistemas financieros a:
Procesar más datos simultáneamente
Identificar relaciones complejas
Detectar patrones inusuales
Analizar información textual
Automatizar ciertos procesos repetitivos
Por tanto:
El verdadero valor de la IA en las finanzas no reside simplemente en sustituir a las personas, sino en ampliar el alcance de la información que los sistemas financieros pueden procesar y comprender.
¿Qué tecnologías clave se utilizan en la IA financiera?
La IA financiera no es una tecnología única.
Por lo general, combina varios campos tecnológicos importantes.
Aprendizaje automático (Machine Learning)
El aprendizaje automático es una de las tecnologías más importantes en la IA financiera.
Los modelos de aprendizaje automático pueden utilizar datos históricos para estudiar las relaciones estadísticas entre diferentes variables.
Por ejemplo:
Un modelo puede analizar:
El comportamiento de las transacciones de los clientes.
Datos financieros corporativos.
La volatilidad del mercado.
Los precios de los activos.
El historial crediticio.
e intentar identificar:
Patrones de riesgo o cambios inusuales.
El aprendizaje automático puede aplicarse a:
Evaluación crediticia
Clasificación de riesgos
Detección de fraudes
Investigación de mercado
Análisis de carteras
y muchas otras áreas financieras.
Sin embargo, el valor de los modelos de aprendizaje automático depende en gran medida de:
La calidad de los datos y los métodos de validación.
Es posible que las relaciones halladas en los datos históricos no se mantengan en el futuro.
¿Cómo se utiliza el procesamiento del lenguaje natural en las finanzas?
Una gran cantidad de información importante en el ámbito financiero no es numérica.
Se presenta en forma de:
Texto.
Algunos ejemplos son:
Informes de resultados corporativos.
Noticias financieras.
Anuncios de empresas.
Declaraciones de bancos centrales.
Documentos de políticas.
Informes de analistas.
Los sistemas informáticos tradicionales tienen dificultades para comprender realmente este tipo de información.
El procesamiento del lenguaje natural (PLN o NLP, por sus siglas en inglés) puede ayudar a los ordenadores a extraer:
Nombres de empresas
Eventos
Temas del sector
Palabras clave
Sentimiento del mercado
y otra información estructurada a partir del texto. Esto significa que la información financiera, que antes dependía principalmente de la lectura humana, puede integrarse cada vez más en los flujos de trabajo de análisis de datos.
¿Cómo está transformando la IA generativa los servicios financieros?
El desarrollo de la IA generativa está ampliando el alcance de la IA financiera:
de analizar cifras
hacia:
comprender conocimientos y contenidos.
Los grandes modelos de lenguaje pueden ayudar a los profesionales financieros a:
resumir informes de investigación;
organizar anuncios corporativos;
buscar en bases de conocimiento internas;
analizar grandes volúmenes de documentos financieros;
extraer información clave;
generar resúmenes preliminares de investigación.
Por ejemplo:
En el pasado, un analista podía necesitar leer numerosos documentos corporativos para encontrar un dato específico.
En el futuro, un sistema de IA debidamente autorizado podría ayudar a localizar información relevante con mayor rapidez.
Por tanto, una de las principales ventajas de la IA generativa en el sector financiero es:
mejorar la eficiencia en la recuperación y el procesamiento de conocimientos financieros.
Sin embargo, esto no significa que:
los grandes modelos de lenguaje puedan predecir los mercados financieros de forma automática y precisa.
Las conclusiones financieras importantes siguen requiriendo:
validación de datos + análisis profesional + revisión humana.
¿Cómo se utiliza la IA en la evaluación de la solvencia crediticia?
La evaluación crediticia ha sido durante mucho tiempo una parte fundamental del sector financiero.
Los sistemas tradicionales de calificación crediticia suelen analizar:
ingresos;
deuda;
historial de pagos;
historial crediticio;
y otra información financiera.
El aprendizaje automático (*machine learning*) permite a los sistemas analizar más variables simultáneamente e identificar relaciones más complejas dentro de los datos.
Esto puede facilitar una evaluación más detallada del:
riesgo crediticio.
No obstante, la evaluación crediticia basada en IA también conlleva riesgos elevados.
Si los datos históricos contienen sesgos:
el modelo puede aprender y amplificar dichos problemas.
Por ello, las instituciones financieras deben prestar especial atención a:
la equidad;
la transparencia del modelo;
el uso legal de los datos;
la explicabilidad;
y:
la supervisión humana.
¿Cómo se utiliza la IA en la detección de fraudes?
La detección de fraudes es una de las aplicaciones más comunes de la IA en el ámbito financiero.
Los sistemas financieros pueden procesar una enorme cantidad de transacciones a diario.
Solo un porcentaje muy reducido de estas transacciones resulta verdaderamente inusual.
La revisión manual de cada transacción es ineficiente.
La IA puede ayudar a analizar:
importes de las transacciones;
frecuencia de las transacciones;
información del dispositivo;
comportamiento de la cuenta;
ubicación de inicio de sesión;
patrones temporales;
y:
combinaciones de múltiples variables. Cuando el comportamiento se desvía significativamente de los patrones normales:
El sistema puede generar una alerta de riesgo.
Esto se conoce a menudo como:
Detección de anomalías.
Sin embargo:
Una anomalía no implica necesariamente fraude.