Artículos técnicos

Inteligencia Artificial, Machine Learning y Big Data: el nuevo paradigma de negocios

Pyxis Comunicación

Pyxis Comunicación

29 de agosto de 2017

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Inteligencia Artificial y Big Data son conceptos que resuenan cada vez más porque atraviesan transversalmente a todas las organizaciones. Estas dos prácticas colocan a los datos en el centro de la escena, como el camino para transformar y optimizar cualquier proceso de negocio.

LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL TIENE UN GRAN POTENCIAL COMO FUENTE DE INFORMACIÓN:

  • Procesa imágenes para detectar objetos, identificar personas y generar metadatos.
  • Procesar el lenguaje hablado y su generación. Y es capaz de comprender el lenguaje natural para evaluar sentimientos y tópicos.
  • Aprende en base a datos históricos para generar conocimiento y predecir el futuro.

La capacidad de optimizar y automatizar decisiones, a partir de la inteligencia de datos en tiempo real, permite una mejora competitiva radical a compañías de todos los sectores de actividad. En especial, en el negocio financiero, en donde se ha ayudado a aplicar el enorme potencial de estas tecnologías y a ponerlas al servicio de cada objetivo.

¿CUÁLES SON LAS VENTAJAS DE APLICAR IA AL NEGOCIO FINANCIERO?

  • Permite reducir el riesgo. Brinda información sobre usuarios para la toma de decisiones: aprobación crediticia, control de las inversiones, detección de fraude, predicción de fuga. Esta información es utilizada también para identificar lavado de activos.
  • Genera valor agregado al personalizar los servicios y optimizar recursos.
  • Mejora la atención al cliente, brindando la posibilidad de incluir un asistente virtual y analizar opiniones y sentimiento.
  • Facilita la detección de nuevos leads, el up sell y cross sell. 

Cada vez más, los datos son el oxígeno de las organizaciones. En ese contexto se vuelve fundamental conocer las diversas fuentes de donde obtener esos datos. En las aplicaciones fintech los datos provienen mayoritariamente de sistemas internos de donde se pueden tomar datos del cliente, transacciones e información, sitios web y aplicaciones móviles que recaban comportamiento, plataformas que permiten la interacción con el cliente como las redes sociales, llamadas y correos electrónicos enviados a servicio al cliente.

¿CÓMO ES EL FLUJO DE TRABAJO?

¿Cuáles son las distintas etapas en un proyecto de estas características? Primero se debe comprender el negocio para definir luego una aproximación analítica que acompañe los resultados que se persiguen.

Una vez definido el proceso, se prosigue a la recolección de los datos, ya sea mediante las redes sociales, sistemas internos o aplicaciones, según resulte conveniente para el proyecto en cuestión.

Una vez recabada la información, se preparan, procesan y modelan los datos desestructurados, evaluándolos para convertirlos en información valiosa para el cliente. Luego se procesan mediante diferentes suites para su utilización.

El potencial de las tecnologías de aprendizaje automático es inagotable, especialmente en entidades financieras porque les permite actualizarse y mantenerse competitivos en un mercado cada vez más diversificado.

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29 de agosto de 2017