Inteligencia Artificial y cómo aplicarla

Webinar: Inteligencia Artificial y cómo aplicarla

Descubre los puntos más importantes para tener en cuenta al iniciar con un proyecto de IA, cómo identificar una problemática a solucionar y cuánto tiempo puede tardar una implementación en distintos escenarios.


¿Cómo puedes adaptar los servicios en la nube a los requerimientos de tu empresa?

Los servicios en la nube son el futuro de la administración de datos empresariales. Cualquier negocio emergente que logre entender esa premisa, podrá tener éxito en la gestión estratégica de su información para convertirla en acuerdos, negociaciones, inversiones, ingresos y mucha rentabilidad neta.

Ten siempre en cuenta que manejar los datos de manera correcta garantizará un flujo de datos con capacidad de captar clientes y de incrementar la demanda agregada de clientes.

La tecnología Cloud o servicios en la nube es uno de los principales recursos para la transformación digital de una empresa. Sin duda, se constituye como el activo más importante que una compañía puede tener, más allá de las inversiones, sus reservas de capital y el patrimonio neto.

Sus prestaciones proporcionan la flexibilidad y la accesibilidad necesaria para una mayor fluidez de los procesos y, además, con un coste mínimo de inversión inicial. Es poco lo que el CEO deberá colocar como inversión para obtener retornos y rendimientos de alto volumen gracias a la efectividad de la tecnología de datos y a la tecnología de la información.

Los recursos proporcionados por la nube como servidores, aplicaciones, almacenamiento, redes o servicios, pueden ser utilizados a demanda de manera rápida y eficaz, minimizando los tiempos de gestión. De esta forma, se reducen las cargas de trabajo, se optimiza la gestión del negocio colectivamente y se incrementa la eficacia de los asesores especializados en la gestión de esos datos que entran como elementos clave al proceso de organización de la gama de servicios de la empresa.

Es importante tener una visión 360º del entorno Cloud para obtener todo el beneficio que este modelo puede ofrecer a tu empresa. Entender cómo funciona la gestión de servicios en la nube es apostar por el futuro de la optimización de los procesos tecnológicos del negocio. Es fundamental conocer el enorme catálogo de aplicaciones y soluciones cloud que hoy existen en el mercado.

El cloud computing o servicios en la nube cobra cada vez más relevancia en las empresas debido, principalmente, a la ventaja de no tener que hacer grandes inversiones en infraestructuras que mantengan aplicaciones, plataformas o servidores propios. Infraestructura como Servicio, Plataforma como Servicio y Software como Servicio, es el futuro, y cada vez más el presente de las empresas modernas. Lograr

el equilibrio entre esos elementos del servicio digitalizado permitirá crear un ecosistema eficaz de organización de los activos tecnológicos dentro de la compañía.


6 aplicaciones de la inteligencia artificial en el sector financiero

La tecnología ha resultado ser una gran aliada para las empresas de distintos sectores, y entre ellos, el financiero es uno de los que más ha sabido beneficiarse con sus ventajas, implementando varias de las aplicaciones de la inteligencia artificial en distintas áreas, tanto a nivel externo como interno.

Una de las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en la industria financiera está enfocada en mejorar la relación entre cliente e institución. Un ejemplo es el uso de chatbots y asistentes virtuales para optimizar la respuesta ante problemáticas específicas.

La integración de Inteligencia Artificial se está abriendo un camino cada vez más prolijo dentro del sector financiero, gracias al carácter de automatización e industrialización de tareas que antes se creían exclusivas del ser humano. Hoy en día, la IA está revolucionando la industria, a pesar de las dificultades y en México sigue habiendo un potencial enorme para su desarrollo.

Aplicaciones de Inteligencia Artificial ya integradas en la banca:

1. Asistentes virtuales

Ayuda al cliente a tomar decisiones financieras y facilitar la realización de transferencias y pagos, además provee información rápida sobre saldos y movimientos recientes sin tener que instalar aplicaciones.

Entre los beneficios que se tienen al implementar una asistente visual están:

  • Provee diversos servicios especializados.
  • Aumenta la satisfacción e incrementa la confianza del cliente.
  • Reduce los tiempos de respuesta y aumenta la productividad de la empresa.
  • Permite conocer mejor a los clientes.

2. Credit Scoring

Permite mayor precisión, automatización y rapidez, mediante la combinación de algoritmos y ‘big data’ para promocionar créditos más seguros.

Estos son otros de sus beneficios:

  • Reduce costos al limitar el contacto cara a cara entre el banco y el cliente.
  • Incrementa la automatización del proceso de otorgamiento de créditos, lo que puede aumentar el volumen de créditos otorgados.
  • El uso de información histórica reduce los tiempos de revisión de las solicitudes.
  • Introduce mayor objetividad y transparencia en la asignación de créditos.

3. Control del fraude

Posibilita el reconocimiento de patrones para evitar delitos como fraudes o lavado de dinero; mitiga los crecientes riesgos cibernéticos como el uso indebido y la filtración de información de alta confidencialidad.

Otros de los beneficios son:

  • Ayuda a analizar una gran cantidad de datos desestructurados en tiempo real.
  • Aprende por si sola y crea modelos que ayudan a detectar fraudes de manera automática.
  • Analiza el comportamiento de los usuarios y detecta actividad sospechosa.
  • Detecta falsas alarmas.
  • Con ayuda de Big Data, puede detectar y evitar el ingreso de recursos de procedencia ilícita.

4. Fondos de inversión automatizados

Por medio de IA y el análisis de ‘big data’, el sector financiero es capaz de analizar toda la información disponible para elaborar predicciones y decidir o recomendar en dónde y cuánto invertir.

Más beneficios de la IA en los fondos de inversión son:

  • Es capaz de procesar grandes cantidad de información durante 24 horas, los 365 días del año.
  • Es capaz de tomar por sí solo una decisión de compra o venta.
  • Elimina el error humano y el sesgo del proceso.
  • Analiza y comprende información proveniente de distintas fuentes para basar su predicciones.
  • Utilizan la IA y el análisis de ‘big data’ para analizar toda la información disponible, elaborar predicciones y decidir en qué invertir.

5. Asesoría robotizada

Utiliza la automatización para dar asesoraría financiera personalizada, interactuando tanto con los clientes como con los empleados del banco, para guiar el proceso del usuario, de acuerdo a las necesidades particulares de cada uno.

Entre sus beneficios se encuentra:

  • Disminuye considerablemente los tiempos al momento de informar y tomar decisiones.
  • Ayuda a los clientes a hacer un estimación de las finanzas.
  • Ofrecer a los clientes una visión exhaustiva y precisa sin necesidad de cansadas tareas manuales.
  • Rápido acceso a informes y predicciones actualizados y precisos.

6. Seguros inteligentes

Se basa en el análisis de datos para expandir la cantidad de información que se analiza, así como las formas en las que puede ser utilizada, afinando la precisión y reduciendo los costos y riesgos.

Otros de sus beneficios en el sector de las aseguradoras son:

  • Mejora la experiencia de los clientes y mejora el servicio.
  • Obtiene un perfilamiento de cliente más granular.
  • Permite evaluar el riesgo de manera más precisa, debido a la gran cantidad de datos de los que dispone.
  • Minimiza tiempos durante el análisis de imágenes para reclamo de siniestros.
  • Acelera la evaluación de cualquier siniestro y los reclamos fraudulentos se filtran de manera eficaz.

El inicio de una transformación exitosa

De acuerdo con cifras del World Economic Forum, para 2020, la inversión global en inteligencia artificial por parte de las instituciones financieras alcanzará los 10,000 millones de dólares, una inversión significativa en términos de implementación de tecnología para las empresas.

Y es que el mundo de los servicios financieros ve a la AI como una manera de brindar servicios más eficientes y seguros. Entre los avances que podremos ver en los próximos años se espera poder utilizar monitoreos automatizados, informes de excepciones y detección de anomalías.

Para el 2022, 25% de las empresas utilizará tecnología de habla conversacional en aplicaciones relacionadas con la experiencia del cliente, de acuerdo con la consultora IDC y para el 2024, las interfaces de usuario habilitadas por IA y la automatización de procesos reemplazarán un cuarto de las aplicaciones basadas en pantalla actuales. (IDC).

Finalmente, se prevé que para este año la banca se siga beneficiando de tecnologías como el uso de los comandos por voz, la automatización de procesos cognitivos y el Big Data, pues un 76% de los ejecutivos que laboran en banca considera que la adopción de esta tecnología es una prioridad máxima para que sus organizaciones se diferencien en el mercado.


Tomar decisiones de capacitación con Learning Analytics

¿Qué es el Learning Analytics y cómo ayuda a tomar decisiones de capacitación?

La información por si sola no nos dice nada, solo es un cumulo de datos, pero el saber interpretarla es lo que le da valor, esto es lo vuelve atractivo al  Bigdata. Hoy en día generamos con nuestras interacciones miles de millones de Tb de información, ¿pero que hacemos con tanta información? Interpretarla.

El propósito  principal del Learning Analytics se basa en analizar los datos que deja el usuario en los procesos de formación y aprendizaje, teniendo como objetivo el utilizar dicha información para mejorar el propio proceso de aprendizaje.

Los datos se pueden obtener a través de las distintas tecnologías que se utilizan actualmente en la capacitación; Poniendo como el ejemplo mas claro a las Universidades  Corporativas (LMS).

Toma decisiones de capacitación con Learning Analytics

Sobre la información recopilada se aplican procesos basados en la toma de decisiones, construcción de modelos, minería de datos  y aprendizaje automático.

Enseña a distancia

Learning analytics cuenta con funciones muy interesantes, como la evaluación del colaborador en tiempo real, añadiendo notas y controlar el avance con solo acceder a la plataforma y ver su evaluación.

En la enseñanza a distancia esto es de gran valor, ya que previamente puedes analizar y preparar la información y presentarla de forma individual a cada estudiante con base en las necesidades de su perfil en la empresa y los skills que el necesita para cumplir su función de la mejor manera.

Resumiendo un poco esta practica, a mayor interacción del colaborador con la plataforma y los cursos asignados, mayor cantidad de datos y más información, más exactitud y mejor respuesta por parte del departamento de capacitación.

¿Por qué tomar decisiones de capacitación con Learning Analytics?

Todo ello para que el centro, el profesorado y el propio alumnado tengan herramientas que les  ayuden. Al  alumnado, por ejemplo, adaptando recursos o planes de formación; al profesorado, por ejemplo, para conocer el resultado de sus estrategias formativas, atender la diversidad, planes de refuerzo personalizados… y al centro, por ejemplo, para la adaptación de políticas educativas, distribución más eficaz de recursos…

Lo cierto es que los sistemas de análisis de datos existen desde hace tiempo en otras áreas, como lo es la analitica web, utilizando esos datos para la toma de decisiones como: mensaje de la publicidad. Las redes sociales, los buscadores,  las herramientas on-line  de uso masivo, e incluso los supermercados “Walmart” utilizan data analytics para modelizar al cliente y tomar decisiones al respecto.

El problema del Learning Analytics no es la tecnología para recaudar estos datos , sino cómo determinar  qué datos son los relevantes y arrojarlos para la mejora de los procesos de aprendizaje.

De pronto nos puede ayudar a resolver algunos problemas; por ejemplo, la evaluación diagnóstica y la formativa y la adaptabilidad de los recursos de aprendizaje, para mejorar la planificación personalizada.