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Reconocimiento de patrones: 4 aportes al sector bancario

Reconocimiento de patrones: aportes al sector y ejemplos de uso 

El reconocimiento de patrones es importante en el sector bancario, ya que puede detectar patrones con información clave. Esta tecnología genera seguridad a las entidades bancarias, sobre todo en el análisis de datos personales del usuario. Se trata de una de las tareas más importantes de la inteligencia artificial (IA). Trabaja a base de algoritmos, que son bastante seguros y que funcionan de forma casi automática. Estos utilizan el aprendizaje supervisado, detectan patrones, los analizan y dan respuesta para obtener buenos resultados (RecFaces, 2021; BBVA, 2018). 

Conoce cuatro aportes de esta tecnología al sector bancario y algunos ejemplos usados para optimizar procesos en los bancos. 

1. Gestión de activos a través del reconocimiento de patrones  

Las entidades financieras utilizan los algoritmos de IA para mejorar la gestión de activos financieros. Especialmente, los de detección de patrones e indicios a través de las redes sociales. A través de ellos, es posible la visualización y análisis de datos para mejorar la fiabilidad y la disponibilidad de los activos físicos. Esto minimiza los riesgos y los costos de la operación, para lograr el máximo rendimiento económico de la actividad. A partir del reconocimiento de patrones, las entidades pueden mejorar funciones con (BBVA, 2018; Reche, 2022):  

  • Una visión completa del estado de los activos, combinando así información IT/OT 
  • Contar con analíticas avanzadas que incluyan Big Data y gemelos digitales. 
  • Una gestión de riesgos legales y de compliance. Para lo cual, pueden usar herramientas de monitoreo de parámetros principales que afecten el estado de los activos. 
  • Lograr una gestión estratégica de activos empresariales que integre todos los procedimientos y operaciones para obtener una eficiencia global.  

 

2. Sistemas automatizados de credit- scoring  

Los sistemas automatizados de credit scoring sirven para identificar si la solicitud de crédito que llega a la entidad financiera tiene las suficientes garantías de solvencia. Gracias a la IA, el credit scoring puede tener mayor precisión, automatización y rapidez mediante la combinación de algoritmos y el Big Data (BBVA, 2018).  

Un credit scoring que utiliza inteligencia artificial es mucho más completo y sofisticado. Esto se está haciendo para ayudar a las entidades a distinguir entre cliente con alto riesgo y aquellos que no. La ventaja es que son sistemas DSS objetivos, por lo que existen menor dificultad al tomar decisiones. De esta manera, los bancos digitales y fintech usan el reconocimiento de patrones para obtener información con excelentes resultados. De hecho, 40% de las empresas que usan IA para financiamiento y préstamos obtuvieron una puntuación de 4 puntos en el retorno de inversión (Finerio Connect, S.f.). 

3. Detección del fraude con reconocimiento de patrones  

El 92 % de las entidades bancarias manifiestan que identificaron algún tipo de ataques de seguridad digital en contra de la entidad. Los eventos más identificados fueron: el código malicioso, la violación de políticas, el acceso a sistemas del banco contra sus usuarios de servicios financieros. Se trata de una situación que los usuarios han manifestado como incidentes experimentados (OEA, 2018). 

La inteligencia artificial puede ayudar con esto. El reconocimiento de patrones puede apoyar a las entidades financieras con el cumplimiento de estrictas normas para impedir delitos. Incluso, es efectiva para prevenir fraudes con tarjetas de crédito y otros delitos financieros como lavado de dinero (OEA, 2018). 

4. Asistentes virtuales para atención al cliente 

El reconocimiento de patrones es una tecnología 4.0 base para los robo-advisors y los chatbots. El sector financiero trata de mejorar su atención y asesoramiento al cliente mediante este tipo de inteligencia artificial. Así, prometen mejorar el trato digital al cliente y las recomendaciones que recibe para realizar sus procesos, combinando algoritmos, Big Data y el aprendizaje automático (BBVA, 2018).  

Gracias a esto, brinda nuevos beneficios para los usuarios de la banca, ya que los robots inteligentes proporcionan soluciones inmediatas. También, a través del reconocimiento de la voz se pueden hacer transacciones. Además, consultar balances, programar pagos, monitorear la actividad de cuentas y más (Finerio Connect, S.f.). 

Ejemplos de IA que han usado el reconocimiento de patrones  

Esta tecnología se ha usado para optimizar procesos en los bancos. Es un software para el análisis y generación de patrones que puede fácilmente hacer todo el trabajo algorítmico para detectar información clave. Esta se ha usado, por ejemplo, para (RecFaces, 2021): 

  • El reconocimiento de imágenes para obtener, comprender, procesar y analizar fotos del mundo real.  
  • Reconocimiento de sonido para conocer el comportamiento de este ruido. 
  • El reconocimiento de voz para convertir una señal de voz en información digital. 
  • Reconocimiento de palabras para el análisis de un discurso. Es importante para poder entender la psicología de una persona y saber cómo se va a comportar. 

En conclusión, el reconocimiento de patrones es importante para las entidades bancarias, ya que es de gran relevancia para la defensa de la seguridad de datos de los usuarios. Se trata de uno de los tipos de inteligencia artificial que contribuye a optimizar los procesos financieros como la gestión de activos, la solicitud y riesgos de préstamos, la detección de fraudes y por supuesto, la atención al cliente. ¡Anímate a aplicar con más frecuencia este tipo de tecnología en tu entidad financiera! 

 

Referencias Bibliográficas 

BBVA. (2018, 3 de julio). Cinco aportaciones de la inteligencia artificial al sector financiero. https://www.bbva.com/es/cinco-aportaciones-inteligencia-artificial-sector-financiero/ 

Finerio Connect. (S.f.). La inteligencia artificial ha llegado a los servicios financieros. https://blog.finerioconnect.com/la-inteligencia-artificial-ha-llegado-a-los-servicios-financieros/ 

OEA. (2018). Estado de la Ciberseguridad en el Sector Bancario en América Latina y el Caribe. https://www.oas.org/es/sms/cicte/sectorbancariospa.pdf 

Reche, A. (2022, 29 de marzo). ¿Qué es APM? Introducción a la Gestión de Rendimiento de Activos. Retain. https://retaintechnologies.com/que-es-apm-introduccion-a-la-gestion-de-rendimiento-de-activos/ 

RecFaces. (2021). Reconocimiento de Patrones en 2021. https://recfaces.com/es/articles/reconocimiento-de-patrones 

 

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