Si bien, anteriormente hemos puesto foco en las aplicaciones de marketing, que, por cierto, atraviesan todos los verticales. Veamos algunas aplicaciones de la IA por cada tipo de Industria. Hoy, pondremos foco en el sector financiero.
Más adelante, podremos analizar otros sectores como: Retail, Industria, Agro, Energía, Salud, etc.
1. Detección de fraude
Una de las aplicaciones más comunes del aprendizaje automático en el sector financiero es la detección de fraudes. Los algoritmos de detección de fraude se pueden usar para analizar múltiples puntos de datos de miles de registros de transacciones en segundos, como los datos de identificación del titular de la tarjeta, dónde se emitió la tarjeta, el momento en que se realizó la transacción, la ubicación de la transacción y el monto de la transacción. Para implementar un modelo de detección de fraude, ya deberían existir varias instancias de fraude etiquetadas con precisión en un conjunto de datos para capacitar adecuadamente a los modelos. Una vez que el modelo detecta una anomalía entre los datos de la transacción, se puede programar un sistema de notificación para alertar a los servicios de detección de fraude en el momento en que el modelo identifica una transacción sospechosa.
La detección de fraude es un tipo de algoritmo de detección de anomalías. Estos algoritmos también se pueden aplicar a conjuntos de datos en otras áreas de la empresa para servir a diferentes propósitos, como la detección de intrusos en la red. Esta es una de las razones por las cuales algunas empresas encuentran más valor en invertir en una plataforma de ciencia de datos empresariales, en lugar de comprar modelos listos para usar o soluciones analíticas puntuales.
2. Calificación crediticia
Mediante la implementación de algoritmos de calificación crediticia, las instituciones financieras no tienen que depender de puntajes genéricos de las tres principales empresas de informes de puntaje en los EE. UU. El riesgo u oportunidad de extender una nueva línea de crédito. Al hacerlo, pueden reducir los costos de morosidad que provienen de las cancelaciones de préstamos, los ingresos por intereses retrasados y el costo de los servicios de tratar de cobrar los pagos atrasados.
Para mantener la calificación crediticia más precisa, los clientes son revaluados continuamente a medida que se obtienen nuevos datos sobre pagos atrasados o nuevas deudas. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para actualizar estos puntajes a medida que se incorporan nuevos datos. Los algoritmos de calificación crediticia son esencialmente algoritmos predictivos que se deben entrenar utilizando datos de préstamos anteriores, siempre que haya suficientes datos de préstamos buenos y malos para capacitarlos de manera efectiva. Estos algoritmos predictivos también se pueden utilizar a nivel macro para evaluar el riesgo y predecir el movimiento del mercado.
3. Procesamiento de lenguaje natural para contratos
Muchos algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (PNL) se han desarrollado utilizando Python en los últimos años. Para las instituciones financieras, los algoritmos de PNL pueden ser entrenados para leer y analizar contratos, reduciendo las horas de trabajo redundante. JPMorgan desarrolló una solución de minería de texto a la que se refieren como COIN (Contract Intelligence). COIN ayuda a analizar contratos de préstamos comerciales analizando el documento para ciertas palabras y frases, ahorrando a la compañía 360,000 horas por año.
4. Procesamiento de lenguaje natural para comentarios de los clientes
Los modelos de PNL se crean y implementan las comunicaciones de los clientes en las redes sociales, las transcripciones telefónicas y las plataformas de chat de servicio al cliente. PNL puede utilizar para analizar comentarios en busca de sentimientos e intenciones. Con PNL, las máquinas pueden clasificar los comentarios de los clientes para ayudar a los bancos y las instituciones financieras a comprender mejor el sentimiento general de los clientes, de qué se trata la mayoría de las quejas y recoger patrones para reconocer áreas de mejora. También podemos recibir capacitación para identificar patrones en los problemas antes de que se conviertan en problemas a gran escala que afectan a un número mayor de clientes.
