Así es como el riesgo cognitivo ayuda al sector financiero
La Inteligencia Artificial (IA) está avanzando a pasos agigantados, convirtiéndose en una pieza clave en el desarrollo de avances tecnológicos y cambiando nuestra forma de vivir y trabajar. Desde el teclado predictivo de nuestro celular, hasta su presencia en los agentes virtuales para mejorar la atención al cliente, esta tecnología ha logrado entrar en nuestras vidas.
Como todas las soluciones tecnológicas que utilizan herramientas de Machine Learning y gracias a la mejora continua de los algoritmos, la IA ha logrado evolucionar y es utilizada para tener un mejor conocimiento de los hábitos de consumo de los clientes, así como ayudarlos con sus problemas a través de chatbots, entre otras soluciones. La IA se ha desarrollado tanto que se ha implementado en los procesos de toma de decisiones y en la medición de riesgos en el sector financiero.
Esta tecnología es capaz de predecir el comportamiento de acciones en la Bolsa, realizar evaluaciones de riesgo financiero y de clientes, con el fin de mitigar factores de riesgo que hay para empresas de esta industria.
En México, 80% de los bancos ya utilizan IA para aumentar la eficiencia a través de chatbots y software para detección de fraude, 50% de las empresas están en proceso de transformación digital y otro 30% lo está implementando, de acuerdo con la empresa CloudCo. Como prueba de ello, tenemos las herramientas de Riesgo Cognitivo, plataforma desarrollada por NDS Cognitive Labs. Esta herramienta se desarrolló para aquellas organizaciones que necesitan gestionar el riesgo inherente de personas y empresas.
“La plataforma consiste en la automatización de análisis y evaluación de riesgo, lo que permite a inversionistas y evaluadores de riesgo tomar decisiones a partir de información estructurada y no estructurada para agregarla a sus propias metodologías”, comenta Gustavo Parés, director general de la empresa especializada en cómputo cognitivo, NDS Cognitive Labs. “A través del tiempo hemos mejorado la capacidad de integrar a más medios de comunicación y redes sociales, con el fin de poder analizar una mayor cantidad de datos y mejorar la eficiencia de la plataforma”, explica.