Esta publicación fue escrita originalmente por MELISSA LIN – FINANCE EDITOR @ TOPTAL
Inteligencia Artificial: ¿Qué es la IA?
La inteligencia artificial es un área de la informática centrada en la creación de máquinas inteligentes que funcionan como seres humanos. Las computadoras de IA están diseñadas para realizar funciones humanas incluyendo aprendizaje, toma de decisiones, planificación y reconocimiento de voz.
La inteligencia artificial permite a las máquinas mejorar continuamente su rendimiento sin que los seres humanos proporcionen instrucciones prescriptivas sobre cómo hacerlo.
Tecnologías de la Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial abarca una multitud de capacidades y tecnologías. A continuación se presentan algunas de las áreas más populares de la IA:
Aprendizaje de Máquina es un método de análisis de data que automatiza el modelo de construcción analítico, usando algoritmos que aprenden iterativamente de la data, el aprendizaje automático permite a las computadoras encontrar ideas ocultas sin tener, explícitamente, programado donde mirar.
Aprendizaje profundo es un subconjunto de aprendizaje de máquina. Ha facilitado el reconocimiento de objetos en imágenes, etiquetado de video, reconocimiento de actividad y ha avanzado en la percepción (incluyendo audio y habla).
Proceso de Lenguaje Natural es la capacidad de un programa de computadora de entender el habla humana en tiempo real. La investigación y el desarrollo están cambiando hacia sistemas capaces de interactuar con las personas a través del diálogo, no sólo reaccionar a las peticiones estilizadas.
La internet de las cosas (IoT) se dedica a la idea de que una amplia gama de dispositivos, incluyendo aparatos, vehículos y edificios pueden ser interconectados. – El Internet de las cosas: hogar inteligente-
Por supuesto, esta lista no es exhaustiva.
Tamaño del Mercado de la Inteligencia Artificial
Con la adopción generalizada de la IA en todas las industrias se predice que maneje ganancias globales de 12.5 billones de dólares en 2017 y 47 billones en 2020, con una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) de 55.1% a partir de 2016 a 2020.
Específicamente, las industrias que más invertirán en la tecnología son la banca y el comercio minorista, seguidos por la industria de la salud y la manufactura. En conjunto, estas cuatro industrias comprenden más de la mitad de los ingresos mundiales de la IA en 2016, y los sectores: bancario y minorista entregarán casi 1.5 billones.
Aplicaciones Presentes y Futuras de la Inteligencia Artificial en Finanzas
La inteligencia artificial podría generar eficiencias operativas en áreas que van desde la gestión de riesgos y el comercio, hasta la suscripción de seguros y los reclamos.
Gestión de Riesgo
La inteligencia artificial ha demostrado ser muy valiosa cuando se trata de seguridad y detección de fraudes. Los métodos tradicionales de detección de fraude incluyen computadoras que analizan data estructurada contra un conjunto de reglas. Con algoritmos de aprendizaje avanzados como los de aprendizaje profundo, se pueden agregar nuevas características al sistema para un ajuste dinámico.
Comercio de Inteligencia Artificial
Transición de los Modelos Construidos por el Hombre a la Verdadera IA
Durante años, las empresas de gestión de inversiones han confiado en las computadoras para encargarse del comercio. Alrededor de 1.360 fondos de cobertura, que representan el 9% de todos los fondos, dependen de grandes modelos estadísticos construidos por científicos de data que suelen tener doctorados en matemáticas (también conocidos como “cuánticos”). Sin embargo, estos modelos sólo utilizan data histórica, son a menudo estáticos, requieren intervención humana, y no funcionan tan bien cuando el mercado cambia. En consecuencia, los fondos están migrando hacia modelos verdaderos de inteligencia artificial cada vez más, los cuales no sólo pueden analizar grandes volúmenes de data, sino que también continúan mejorándose a sí mismos.
Implicaciones para los Comerciantes y Analistas Cuánticos
Será interesante observar cómo la IA afectará el mercado de trabajo comercial. Sus efectos ya son evidentes en algunas de las principales instituciones bancarias. En el año 2000, la oficina de operaciones de renta fija estadounidense de Goldman Sach en su sede de Nueva York empleó a 600 comerciantes comprando y vendiendo acciones. Hoy en día tiene dos operadores de acciones con máquinas que hacen el resto del trabajo.
Robo-Advisory
¿Qué es un Robo-Advisor y Cómo Funciona?
Robo-advisors son plataformas digitales que proporcionan servicios de planificación financiera automatizada basadas en algoritmos con supervisión mínima por parte de los seres humanos. Hoy en día, los robo-advisors permiten a los clientes acceder directamente al servicio. A diferencia de sus homólogos humanos, los robo-advisors monitorean los mercados sin parar y están disponibles 24/7. Robo-advisors le pueden ofrecer a los inversionistas hasta un 70% en ahorros de costos y, normalmente, no requieren un mínimos para participar.
Robo-advisory puede tener un impacto importante en los sectores de finanzas personales y gestión de riqueza. Mientras que los activos totales bajo gestión (AUM) actuales del robo-advisor sólo representan 10 billones de dólares de los 4 trillones de la industria de gestión de riqueza (menos del 1% de todos los activos de cuentas administradas), un estudio de Business Insider estima que esta cifra aumentará al 10% en 2020. Esto equivale a alrededor de 8 trillones de dólares en activos bajo gestión (AUM).
Robo-Advisors vs. Asesores Financieros: ¿Los Humanos Serán Reemplazados?
El consenso general entre los expertos es que los seres humanos seguirán siendo indispensables. El toque humano seguirá siendo crítico ya que los asesores todavía tendrán que tranquilizar a los clientes durante los tiempos financieros difíciles y persuadirlos con soluciones útiles. Un estudio realizado por la consultora Accenture reveló que el 77% de los clientes de gestión de riqueza confían en sus asesores financieros, mientras que el 81% indica que la interacción cara a cara es importante. Para los clientes con decisiones de inversión complejas, el modelo de asesoramiento híbrido, que acopla servicios computarizados con asesores humanos, está ganando terreno.
Inteligencia Artificial en Suscripción de Seguros y Reclamos
El seguro depende del equilibrio de riesgo entre grupos de personas; los aseguradores agrupan personas similares, y algunas personas necesitarán pagos, mientras que otras no. La industria se basa en la evaluación de riesgos; las compañías de seguros no son ajenas al análisis de data. Sin embargo, la IA puede expandir la cantidad de data analizada, así como las formas en que puede ser utilizada, lo cual resulta en precios más precisos y otras eficiencias operacionales.
Inteligencia Artificial y Suscripción de Seguros
Un informe de PWC predice que la IA automatizará una cantidad considerable de suscripción de seguros antes de 2020, especialmente en mercados maduros donde se dispone de data. A corto plazo, la IA puede ayudar a automatizar grandes volúmenes de suscripción de seguros automotores, residenciales, comerciales, de vida y de grupo. Es también predicho que la IA avanzada permitirá la suscripción de seguros personalizada por empresa o individuo, teniendo en cuenta comportamientos y circunstancias únicas.
Inteligencia Artificial y Reclamos de Seguros
Los Reclamos de Seguros son las solicitudes formales de pago enviadas a las compañías de seguros. Las compañías de seguros luego revisan la demanda de validez y pagan al asegurado, una vez aprobado. Así es como la inteligencia artificial puede mejorar el proceso: con la mejora de la exactitud de los datos de los clientes y recomendaciones de pago más rápido.
Últimas Reflexiones
Como mencionó Haruhiko Kuroda, Gobernador del Banco de Japón en una conferencia de IA y Servicios Financieros de 2017, “Es esencial que consideremos constructivamente las maneras deseables en las que los seres humanos y la IA se complementan, en lugar de confrontarse entre sí. Por ejemplo, el juicio humano no está completamente libre de los paradigmas existentes y, es a veces, negligente a los cambios, la IA podría ajustar nuestro sesgo mediante el análisis neutral y encontrar, de igual manera, nuevas correlaciones entre una miríada de datos, mientras que los humanos podrían compensar la debilidad de la IA con su intuición, sentido común e imaginación.”
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Natalia Ospina
Editado Por: Grupo D&P SAS en colaboración y bajo autorización de TOPTAL
Imagen por: Matthew Guay on Unsplash