Cómo aplicar inteligencia artificial en las empresas y sus finanzas

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Inteligencia artificial en las empresas financieras - WORTEV

Las tecnologías de la información duplican cada año su capacidad. La consecuencia es un crecimiento exponencial de inteligencia artificial en las empresas. La amplia disponibilidad de la tecnología y la reducción equivalente en su costo, previsiblemente continuará su evolución en las próximas décadas.

Esta revolución tecnológica está adquiriendo una nueva dimensión en los últimos años. Al aumentar las prestaciones técnicas, también está aumentado la capacidad de generar, almacenar y procesar información.

Este crecimiento exponencial es conocido como el fenómeno big data. De acuerdo con datos de la Comisión Federal de Big Data, algunas evidencias del aumento de  inteligencia artificial en las empresas son:

  • El volumen total de datos en el mundo se duplica cada 18 meses.
  • Más del 90% de los datos que hoy existen han sido creados en los dos últimos años.
  • La capacidad per cápita de almacenar información se ha duplicado cada 40 meses desde 1980.
  • Su costo se ha reducido en más de un 90%.
  • La capacidad de procesamiento se ha multiplicado por 300 desde el año 2000. Permitiendo procesar millones de transacciones por minuto.


Decisiones financieras apoyadas en business intelligence 


Es común pensar en big data y ciencia de datos como disciplinas vinculadas a métodos científicos diseñados para extraer conocimiento. Y con aplicación directa en inteligencia artificial en las empresas y logística, entre muchas otras áreas. 

Sin embargo, su utilización en el terreno de las decisiones financieras y las estrategias de inversión constituye algo más novedoso.

Como resultado el uso de enfoques cuantitativos sistematizados, en combinación con el estudio de fundamentos, ha derivado en lo que hoy conocemos como análisis cuántico. 

Bajo este concepto, se enmarcan los modelos matemáticos que buscan aprovechar grandes cantidades de datos, así como identificar patrones y proveer resultados enriquecidos.

Todo ello a través de técnicas computacionales avanzadas que derivan en nuevos analíticos y estrategias concretas. 

Dichos modelos suelen basarse en distintos factores, como la evolución de precios u otras variables de mercado. Entre estos, su volatilidad y el análisis de tipo emocional en redes sociales y medios, entre otros.


Aplicaciones de inteligencia artificial en las empresas del sector financiero


En los últimos años, hemos visto un aumento masivo en el uso de la ciencia de datos en todo el sector financiero: desde los bancos hasta las compañías de seguros.

Así mismo, la ciencia de datos se está utilizando para tomar mejores decisiones, detectar el fraude y mejorar el servicio al cliente.

Estas son las diez aplicaciones más populares:


 1. Detección del fraude


Para detectar el fraude en las transacciones financieras. Al analizar grandes conjuntos de datos, se pueden identificar patrones que pueden dar indicios sobre probable actividad fraudulenta.


 2. Aprobación de préstamos


Utilizada para automatizar el proceso de aprobación de préstamos. Se puede predecir la probabilidad de que un préstamo sea reembolsado. Esta información es útil para tomar decisiones sobre la aprobación de un préstamo.



3. Predicción del precio de las acciones


Apropiado para predecir los precios futuros de las acciones. Igual que, las anteriores analizando datos previos, es posible desarrollar modelos para identificar patrones. Así mismo, para hacer predicciones sobre los precios de las acciones futuras.


4. Calificación de crédito


Es eficaz para mejorar los procesos en las calificaciones de crédito. De esta forma, es posible identificar patrones y hacer predicciones sobre las puntuaciones de crédito futuras.


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5. Segmentación de clientes


Es posible desarrollar modelos que pueden identificar patrones y hacer predicciones sobre el comportamiento del cliente. Por consiguiente, esta información se puede utilizar para dirigir mensajes de marketing y mejorar la retención de clientes.


6. Planificación financiera


Otro podría ser apto para mejorar la planificación financiera. Através del desarrollo de modelos, es posible identificar patrones y hacer predicciones sobre futuras tendencias financieras. Esta información se puede utilizar para tomar mejores decisiones financieras.


7. Gestión de riesgos


Se trata de un campo ampliamente potenciado por la  inteligencia artificial en las empresas. Al igual que las anteriores, es posible desarollar modelos para identificar patrones y hacer predicciones sobre el riesgo futuro. Por ello, esta información se puede utilizar para tomar mejores decisiones sobre cómo manejar el riesgo en tu emprendimiento.


8. Gestión de carteras


Otra puede ser para identificar patrones y hacer predicciones sobre el rendimiento futuro de la cartera. Por lo tanto, esta información se puede utilizar para tomar mejores decisiones sobre cómo asignar activos para tu empresa.


9. Operación bursátil algorítmica


Es productivo para identificar patrones. De igual forma para hacer predicciones sobre futuros movimientos del mercado. Por ello, esta información se puede utilizar para tomar mejores decisiones sobre cuándo comprar y vender acciones.


 10. Finanzas personales


Al desarrollar modelos que pueden predecir tendencias financieras futuras, esta información es útil para tomar mejores decisiones sobre cómo manejar tus finanzas personales.



Si deseas obtener más información sobre cómo la ciencia de datos te puede ayudar en tu negocio en el campo financiero, contáctanos hoy mismo. En WORTEV estaremos encantados de discutir cómo podemos poner la ciencia de datos a trabajar para tu emprendimiento. 


César Bravo
César Bravo
Gerente de Ciencia de Datos en WORTEV

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