Cómo GenAI está transformando los servicios financieros a través de la 'hiperpersonalización'

Cómo GenAI está transformando los servicios financieros a través de la 'hiperpersonalización'

Marca de tiempo: 2 de febrero de 2024 11:45 p.m.
Cómo GenAI está transformando los servicios financieros a través de la 'hiperpersonalización'
miguel haney, jefe de estrategia de producto en Tecnologías financieras Galileo, dijo que el aprendizaje automático combinado con el auge de la inteligencia artificial generativa marcará el comienzo de una nueva era de productividad administrativa y, en última instancia, transformará la forma en que las organizaciones de servicios financieros utilizan los datos para ofrecer experiencias hiperpersonalizadas.
La conversación entre Haney y PYMNTS es parte de la serie "Qué sigue en pagos: pagos y GenAI".
Todavía estamos en una era en la que las organizaciones de servicios financieros están adoptando el aprendizaje automático (un subconjunto de la IA), afirmó. Pero cada vez más, las organizaciones están recurriendo a la IA generativa y el aprendizaje automático para "potenciar" sus operaciones de back-end y mejorar la productividad, la eficiencia y la calidad.
Si bien el aprendizaje automático a veces requiere intervención manual a medida que los usuarios modifican los modelos y examinan cuáles funcionan mejor, los modelos adquieren la capacidad de aprender y adaptarse más rápido a medida que cambian las condiciones, explicó Haney.
Dentro de esta área del aprendizaje automático existen técnicas llamadas redes neuronales. Las redes neuronales son un "intento de imitar cómo funciona el cerebro humano y, a menudo, tienen múltiples capas", dijo Haney. Cuantas más capas se utilicen, más capacidad, eficiencia, rendimiento y precisión se podrán mejorar.
Los avances en la IA generativa han desarrollado el potencial del aprendizaje automático más allá de los “motores de reglas rígidas e inflexibles” del pasado que se limitaban a tipos específicos de contenido. Los métodos modernos se basan en transformadores, o modelos de aprendizaje profundo, que pueden predecir la siguiente palabra en una oración, o qué imagen, video o música ofrecer, dijo Haney.
"Crea una respuesta humana a niveles que nunca antes habíamos visto", dijo.

Visualización de los datos

Volviendo a centrarse en los pagos, Haney dijo que la IA puede transformar los servicios financieros a través de varios flujos de trabajo e interacciones, entre ellos el servicio al cliente, mejorando y mejorando la productividad de las operaciones. A medida que las instituciones financieras y los procesadores de pagos busquen utilizar esos datos de maneras únicas, la aceptación por parte del consumidor de compartir datos será fundamental, dijo.
"A los equipos operativos les encantan los datos, los informes, los paneles y cosas de esa naturaleza", dijo Haney. "Están empezando a adquirir la capacidad de visualizar datos mediante consultas en lenguaje natural".
Estas consultas en lenguaje natural pueden brindar información valiosa, como información sobre cómo cambian los volúmenes de pagos todos los días. Otras tecnologías generativas impulsadas por IA, como los asistentes virtuales, aportan valor tanto para los clientes como para el personal del banco. Por ejemplo, en lugar de tener que leer detenidamente manuales de cientos de páginas, el personal puede simplemente escribir una pregunta en sus aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial para encontrar la mejor manera de mejorar los tiempos de respuesta y atender a los clientes. Las defensas contra el fraude son otro caso de uso reforzado mediante análisis automatizados.
La IA generativa también puede mejorar la toma de decisiones sobre préstamos y otras interacciones, apoyando la gestión del ciclo de vida de los préstamos desde las solicitudes hasta los cobros de créditos, dijo. En entornos más comerciales, la IA ya está ayudando a los gerentes de tesorería de varios bancos a examinar los cambios en el flujo de efectivo y las tasas de interés y navegar el riesgo de liquidez.
La hiperpersonalización será un subproducto natural de la IA, dijo Haney, aunque advirtió que se deben examinar los modelos para protegerlos contra sesgos. Añadió que tradicionalmente los consumidores han tenido que navegar manualmente a través de una gran cantidad de opciones de pago, que abarcan todo, desde ACH hasta transferencias bancarias y, más recientemente, opciones en tiempo real. Tener un “motor” que los oriente rápidamente a través de las opciones puede resultar valioso.
"Los consumidores a menudo se sienten completamente abrumados por la cantidad de formas diferentes de mover dinero", dijo. "Necesitan que estos motores los guíen a través de ese equilibrio entre velocidad, precio y riesgo, y que les recomienden el mejor tipo de vías de pago que deberían considerar en función de la transacción que están tratando de realizar".
De manera similar, también existe la posibilidad de utilizar datos estructurados y no estructurados y contexto en tiempo real para crear y difundir las mejores ofertas en el punto de venta. También están evolucionando nuevos casos de uso en muchos aspectos de los servicios financieros, incluidas las operaciones de servicio al cliente, las operaciones de marketing y el desarrollo de productos.
La forma en que evoluciona la tecnología abre nuevas posibilidades.
"Una de las cosas que vamos a empezar a ver son grandes modelos de lenguaje nuevos, verticalizados y especializados", dijo Haney, añadiendo que más casos de uso de toma de decisiones serán el sello distintivo de los meses y años venideros.
“Este año sucederán muchas cosas nuevas e interesantes más allá de los modelos en sí”, predijo.

Enlace: https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2024/how-generative-ai-is-transforming-financial-services-through-hyper-personalization/

Fuente: https://www.pymnts.com

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