Inteligencia artificial (IA) en el mercado de BFSI: tamaño de la industria global, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico, segmentado por componente (soluciones, servicios), por tecnología (aprendizaje automático, lenguaje de procesamiento natural, visión artificial y otros), por aplicación (back office, servicio al cliente, asesoría financiera, gestión de riesgos y cumplimiento, y

Se prevé que la inteligencia artificial (IA) global en el mercado BFSI crezca a un ritmo sólido durante el período de pronóstico.

Los algoritmos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos para evaluar el riesgo crediticio, suscribir pólizas de seguro y tomar decisiones crediticias. Al considerar varios factores y datos históricos, los modelos de IA brindan evaluaciones de riesgo precisas, lo que conduce a mejores procesos de toma de decisiones. Los algoritmos de IA analizan los datos y el comportamiento de los clientes para ofrecer experiencias bancarias personalizadas. Estos sistemas pueden proporcionar recomendaciones de inversión personalizadas, sugerir productos financieros adecuados y ofrecer ofertas y descuentos personalizados. Los asesores robot aprovechan la IA y el aprendizaje automático para brindar asesoramiento de inversión automatizado y servicios de gestión de cartera. Utilizan algoritmos para evaluar los perfiles de los inversores, la tolerancia al riesgo y las tendencias del mercado, creando carteras de inversión optimizadas para los clientes. La IA ayuda a las instituciones BFSI a cumplir con varias regulaciones al automatizar los procesos de cumplimiento y monitorear las transacciones para detectar actividades sospechosas. Los sistemas basados en IA pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar posibles problemas de cumplimiento e informarlos a las autoridades pertinentes. Las plataformas de análisis impulsadas por IA procesan y analizan cantidades masivas de datos financieros, extrayendo información y tendencias valiosas. Esta información ayuda a tomar decisiones comerciales informadas, optimizar las operaciones e identificar nuevas oportunidades.

Los algoritmos de IA y los modelos de aprendizaje automático se utilizan para el comercio algorítmico, lo que permite una ejecución rápida y precisa de las operaciones. Estos sistemas pueden analizar datos del mercado, identificar patrones y ejecutar operaciones automáticamente, mejorando la eficiencia y reduciendo el error humano. La IA desempeña un papel vital en la mejora de las medidas de ciberseguridad en el sector BFSI. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden detectar y responder a las amenazas de ciberseguridad en tiempo real, evitando violaciones de datos, robo de identidad y acceso no autorizado a información confidencial. La IA y la automatización de procesos robóticos (RPA) se utilizan para automatizar tareas repetitivas y manuales, como la entrada de datos, el procesamiento de documentos y la incorporación de clientes. Esto conduce a una mayor eficiencia operativa, menores costos y mejores experiencias del cliente.

La implementación de IA en BFSI tiene el potencial de revolucionar la industria, ofreciendo mejores experiencias del cliente, mejor gestión de riesgos, ahorro de costos y mayor eficiencia operativa. Sin embargo, es esencial abordar consideraciones éticas, preocupaciones de privacidad de datos y garantizar una regulación y supervisión adecuadas para aprovechar todos los beneficios de la IA en el sector.

Digitalización de servicios financieros para impulsar la adopción de soluciones de IA en todo el sector BFSI

La digitalización de los servicios financieros ha desempeñado un papel importante en la facilitación de la adopción y utilización de soluciones de IA en todo el sector BFSI. La digitalización ha llevado a la generación de grandes cantidades de datos en el sector BFSI. Esto incluye datos de transacciones de clientes, datos de mercado, interacciones en redes sociales y más. Los algoritmos de IA prosperan con big data, ya que requieren cantidades sustanciales de información para entrenar y mejorar sus capacidades predictivas. La disponibilidad de dichos conjuntos de datos ha acelerado el desarrollo y la implementación de soluciones de IA en BFSI. La llegada de la computación en la nube ha proporcionado a las organizaciones BFSI una infraestructura escalable y rentable para procesar y almacenar grandes volúmenes de datos. Los algoritmos de IA a menudo requieren una potencia computacional significativa, y las plataformas de computación en la nube ofrecen los recursos necesarios para entrenar y ejecutar estos algoritmos de manera eficiente. La escalabilidad y flexibilidad de la nube han facilitado que las instituciones BFSI implementen soluciones de IA sin inversiones iniciales significativas en hardware e infraestructura.

La digitalización ha permitido la integración de capacidades analíticas avanzadas en los sistemas financieros. Los métodos tradicionales de análisis de datos tenían una capacidad limitada para extraer información significativa de conjuntos de datos complejos y no estructurados. Sin embargo, las técnicas de IA, como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, ahora pueden analizar los datos de manera más exhaustiva, descubriendo patrones y relaciones ocultos. Esto ha abierto nuevas oportunidades para soluciones impulsadas por IA en áreas como la evaluación de riesgos, la detección de fraudes y el análisis del comportamiento del cliente. La digitalización ha redefinido las expectativas de los clientes en el sector BFSI. Los clientes ahora exigen experiencias personalizadas, fluidas y convenientes en varios canales. Las tecnologías impulsadas por IA, como los chatbots, los asistentes virtuales y los motores de recomendación, permiten a las organizaciones BFSI ofrecer servicios personalizados a gran escala. Estas tecnologías aprovechan los datos y los algoritmos de IA para comprender las preferencias de los clientes, brindar asistencia en tiempo real y ofrecer recomendaciones personalizadas. Al satisfacer estas expectativas cambiantes de los clientes, las instituciones BFSI pueden mejorar la satisfacción y la lealtad de los clientes. La digitalización ha allanado el camino para la automatización y optimización de procesos en BFSI.

La digitalización proporciona la base necesaria para implementar soluciones de automatización impulsadas por IA, lo que permite a las organizaciones BFSI lograr ahorros de costos significativos y mejoras operativas. Las tecnologías de IA se integran perfectamente en las aplicaciones de banca móvil y las plataformas en línea para ofrecer banca personalizada, recomendaciones, alertas de detección de fraude y asistencia presupuestaria. Estas funciones impulsadas por IA mejoran la experiencia del usuario, promueven la alfabetización financiera y permiten a los clientes administrar sus finanzas de manera más eficaz. La digitalización de los servicios financieros ha creado el terreno para el crecimiento y la adopción de soluciones de IA en todo el sector BFSI. La combinación de big data, analítica avanzada, computación en la nube y plataformas digitales centradas en el cliente ha proporcionado la infraestructura, los recursos y los incentivos necesarios para que las organizaciones BFSI adopten tecnologías impulsadas por IA.

Descargar informe de muestra gratuito

El sector BFSI maneja información confidencial de los clientes, incluidos datos personales y financieros. La recopilación, el almacenamiento y el procesamiento de estos datos a través de aplicaciones de IA plantea preocupaciones sobre la privacidad y la posibilidad de acceso no autorizado o uso indebido. Garantizar medidas sólidas de privacidad de datos, el cumplimiento de regulaciones como GDPR o CCPA e implementar mecanismos robustos de cifrado y control de acceso son cruciales para abordar estas preocupaciones. La digitalización de los servicios financieros y la mayor dependencia de los sistemas de IA crean nuevas vías para los ciberataques. Los actores maliciosos pueden apuntar a algoritmos de IA, repositorios de datos o canales de comunicación para obtener acceso no autorizado, manipular datos o interrumpir las operaciones. Las medidas de ciberseguridad sólidas, incluidos los sistemas de detección de intrusiones, los protocolos de cifrado y las auditorías de seguridad periódicas, son esenciales para mitigar estos riesgos. Los sistemas de IA en el sector de los seguros, los activos y los servicios financieros dependen en gran medida de datos históricos para tomar decisiones y hacer predicciones. Si los datos históricos reflejan sesgos, como los raciales o de género, los algoritmos de IA pueden perpetuar inadvertidamente estos sesgos y discriminar a determinadas personas o grupos. Garantizar la imparcialidad y mitigar los sesgos en los sistemas de IA es una preocupación fundamental que requiere una cuidadosa conservación de los datos, un diseño de algoritmos y un seguimiento continuo. Algunos algoritmos de IA, como las redes neuronales de aprendizaje profundo, pueden ser complejos y opacos, lo que los convierte en un desafío. El sector de los seguros, los activos y los servicios financieros opera bajo estrictas regulaciones y requisitos de cumplimiento, como KYC (Conozca a su cliente), AML (Antilavado de dinero) y PSD (Directiva de servicios de pago). Implementar soluciones de IA y garantizar el cumplimiento de estas regulaciones puede ser complejo.

Varias empresas del sector BFSI han estado desarrollando e implementando activamente soluciones de IA

• JPMorganChase ha estado invirtiendo fuertemente en tecnologías de IA para mejorar varias áreas de su negocio. Han desarrollado COIN (Contract Intelligence), un sistema de IA que automatiza la revisión de documentos legales, ahorrando tiempo y recursos significativos. JPMorgan Chase utiliza IA para la detección de fraudes, la gestión de riesgos y las aplicaciones de servicio al cliente.
• Bankof America ha estado aprovechando la IA en varios aspectos de sus operaciones. Han desarrollado un asistente virtual impulsado por IA llamado Erica, que ayuda a los clientes con consultas financieras y brinda recomendaciones personalizadas. Bank of America utiliza IA para la detección de fraudes, el análisis del sentimiento del cliente y las recomendaciones de inversión.
• Citigroup ha estado explorando aplicaciones de IA para mejorar las experiencias de los clientes y la eficiencia operativa. Han implementado chatbots y asistentes virtuales para la atención al cliente y han desarrollado modelos de IA para la evaluación del riesgo crediticio y la detección de fraudes. Citigroup utiliza algoritmos de IA para estrategias comerciales y de inversión.

El continuo desarrollo e implementación de tecnologías de IA por parte de estas empresas y otras resalta la creciente importancia de la IA en la industria BFSI.

Segmentación del mercado

La inteligencia artificial (IA) global en el mercado BFSI se puede segmentar en Componente, Tecnología, aplicación y región. Según el componente, el mercado se puede segmentar en soluciones y servicios. Por tecnología, el mercado se puede segmentar en aprendizaje automático, lenguaje de procesamiento natural, visión por computadora y otros. Por aplicación, el mercado se puede segmentar en back office, servicio al cliente, asesoría financiera, gestión de riesgos y cumplimiento, entre otros.

Actores del mercado