Cómo la Inteligencia artificial está transformando las finanzas corporativas

Raro es encontrar a alguien que no haya escuchado hablar sobre la inteligencia artificial. Y es que este tipo de tecnología podemos encontrarlo en numerosos campos: desde la educación, salud o incluso finanzas. En este último campo, la inteligencia artificial emplea algoritmos avanzados y modelos computacionales para realizar tareas como el análisis de datos, la toma de decisiones y la automatización de procesos, tareas que tradicionalmente requerían intervención humana​​​​ y que son muy útiles en el campo, por ejemplo, del Business Analytics.

Importancia y beneficios de la IA en el sector financiero

La importancia de la IA en el sector financiero radica en sus múltiples beneficios. Permite realizar análisis predictivos con mayor precisión, ayudando a las empresas a anticipar tendencias y tomar decisiones más informadas​​. Además, la automatización de procesos rutinarios reduce errores humanos y aumenta la eficiencia operativa​​. La IA también mejora la gestión de riesgos al identificar patrones y anomalías en grandes volúmenes de datos, lo que incrementa la seguridad y el cumplimiento normativo​​. En este contexto, surge la pregunta de cómo los departamentos financieros deben adaptarse, ¿hasta qué punto es importante esta conformación? Te lo contamos.

Aplicaciones de la IA en finanzas

Respondiendo a la pregunta, cada vez son más los expertos que aseguran que la inteligencia artificial sí se ha convertido en una herramienta esencial en los departamentos financieros corporativos pero, ¿cómo se puede lograr? Según José Fernández Tamames, director del Grado en Ingeniería Informática online de UNIE Universidad, "la mejor manera para que los departamentos financieros se adapten a la IA generativa es organizar hackatones y ofrecer formación especializada”. Los hackatones son eventos en el que desarrolladores de software, diseñadores y otros profesionales del ámbito tecnológico, se reúnen para trabajar de manera intensiva en proyectos colaborativos. Estos fomentan la innovación y la colaboración, permitiendo a los equipos financieros explorar nuevas aplicaciones de la IA. 

Análisis predictivo y modelado financiero

Utilizando algoritmos avanzados, las empresas pueden prever tendencias del mercado y comportamiento del cliente, lo que permite una mejor toma de decisiones estratégicas. Por ejemplo, los modelos predictivos pueden anticipar movimientos en el mercado de valores o predecir el riesgo de crédito de los clientes​​.

Automatización de procesos financieros

La automatización de procesos financieros es otra área donde la IA está teniendo un impacto significativo. Por ejemplo, el procesamiento de facturas y pagos puede ser gestionado por sistemas de IA que automatizan tareas repetitivas, reduciendo errores y ahorrando tiempo. Esto no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también libera a los empleados para que se enfoquen en tareas de mayor valor​​.

Además, la IA juega un papel crucial en la gestión de riesgos y el cumplimiento normativo. Los sistemas basados en IA pueden analizar grandes volúmenes de datos para detectar patrones y anomalías, ayudando a identificar posibles fraudes y asegurar que las operaciones cumplan con las regulaciones vigentes​​.

Asistentes virtuales y chatbots para atención al cliente

Los asistentes virtuales y chatbots son aplicaciones de IA cada vez más comunes en la atención al cliente del sector financiero. Estas herramientas pueden manejar consultas rutinarias de los clientes, proporcionar asistencia las 24 horas y mejorar la experiencia del usuario al ofrecer respuestas rápidas y precisas. Además, al manejar interacciones básicas, los chatbots permiten que los empleados humanos se concentren en problemas más complejos y en brindar un servicio personalizado​​.

Plataformas de nube para soluciones financieras basadas en IA

Estas plataformas permiten a las empresas gestionar grandes volúmenes de datos y ejecutar modelos de IA de manera eficiente y segura.

Google Cloud AI

Google Cloud AI ofrece una amplia gama de herramientas y servicios que facilitan el desarrollo y la implementación de soluciones de inteligencia artificial. Con Google Cloud AI, las empresas pueden aprovechar potentes capacidades de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora. Esta plataforma permite a los equipos financieros analizar grandes conjuntos de datos, identificar patrones y realizar predicciones precisas​​.

IBM Watson

IBM Watson es otra plataforma destacada en el ámbito de la inteligencia artificial aplicada a las finanzas. Watson ofrece capacidades avanzadas de procesamiento de lenguaje natural y análisis de datos, lo que permite a las empresas extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos no estructurados, como documentos financieros y correos electrónicos​​.

Oracle ERP Cloud

Oracle ERP Cloud es una plataforma integral que ofrece soluciones de gestión empresarial basadas en la nube, incluyendo potentes herramientas de inteligencia artificial. Esta plataforma ayuda a las empresas a automatizar procesos financieros, gestionar riesgos y tomar decisiones informadas basadas en datos en tiempo real​​.

Desafíos y consideraciones éticas

Privacidad y seguridad de los datos financieros

La privacidad y la seguridad de los datos financieros son dos de los desafíos más importantes que enfrentan las empresas al implementar soluciones de inteligencia artificial (IA). Con el aumento del uso de IA, también se incrementa la cantidad de datos personales y financieros que se recopilan y analizan. Proteger esta información es crucial para mantener la confianza de los clientes y cumplir con las regulaciones vigentes​​​​. En UNIE Universidad ofrecemos un máster universitario en Ciberseguridad  donde aprenderás técnicas como el pentesting, protección de sistemas informáticos y seguridad en redes, técnicas que precisamente ayudan a proteger la información anteriormente mencionada.

Las empresas deben asegurarse de que sus sistemas de IA cumplan con las leyes de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa. Esto implica implementar medidas de seguridad robustas, como la encriptación de datos y el uso de algoritmos seguros, para prevenir accesos no autorizados y posibles ciberataques​​.

Además, es esencial que las empresas sean transparentes sobre cómo utilizan los datos de los clientes y obtengan el consentimiento explícito antes de recopilar y procesar esta información. La educación y la formación del personal también juegan un papel fundamental en la gestión de la privacidad y la seguridad de los datos, asegurando que todos entiendan las mejores prácticas y las políticas de la empresa​​.

Futuro de la IA en finanzas

La IA seguirá transformando el sector financiero, mejorando la eficiencia, precisión y seguridad de las operaciones. A medida que la tecnología avance, se integrará más en áreas como la gestión de riesgos y la atención al cliente. Sin embargo, las empresas deben abordar los desafíos éticos y de privacidad, manteniendo un equilibrio entre la innovación y la protección de datos. La transparencia, educación y cumplimiento normativo serán esenciales para el éxito a largo plazo.