La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un concepto futurista para convertirse en una herramienta esencial en la transformación de diversos sectores, especialmente en el sistema financiero. Sin embargo, la discusión en torno a la IA generativa a menudo se limita a la fama de modelos como ChatGPT. Es hora de profundizar y explorar cómo esta tecnología está siendo implementada en la práctica por empresas líderes y cuál es su impacto real en los resultados financieros.
La Realidad Detrás de la IA en Finanzas

Las redes sociales están repletas de publicaciones sobre IA y sus grandes beneficios al implementarla. Sin embargo, existen ejemplos concretos que demuestran la efectividad de IA en la industria financiera. Compañías como nuestros partners H2O.ai están a la vanguardia, colaborando con bancos de renombre como JPMorgan Chase, Wells Fargo y Bank of America para implementar soluciones de IA que realmente marcan la diferencia.

La Inteligencia Artificial interviene en diferentes rubros y sectores de la industria.

Casos de Éxito: ¿Cómo se implementa la Inteligencia Artificial en el sector financiero?

La Inteligencia artificial ha demostrado ser ideal para manejar el volumen y la velocidad de los datos y aplicaciones en el sector financiero. Sin embargo, para su implementación es necesario equilibrar precisión, velocidad y escalabilidad con los requisitos regulatorios y mandatos de transparencia. La experiencia y liderazgo de H2O.ai en el aprendizaje automático automatizado ayuda a las organizaciones a cumplir eficazmente con los requisitos de la industria, al tiempo que ofrece soluciones de alto valor que incrementan los ingresos, optimizan las operaciones, mitigan riesgos y personalizan las experiencias de los clientes.

Un ejemplo concreto obtenido con la implementación de H2O.ai con un grupo financiero en México que utilizó técnicas de IA generativa para mejorar su capacidad de ventas cruzadas. A partir de un análisis de una base de datos de 800,000 clientes con seguros de vida, se descubrió que solo 300,000 poseían productos adicionales. Aplicando modelos de predicción de IA, lograron identificar con una efectividad del 97% a los clientes que podrían estar interesados en nuevos productos, generando más de 1.5 millones de contratos adicionales. Este enfoque no solo optimizó la oferta de productos, sino que también impulsó significativamente sus ganancias.

Otro caso proviene de un banco en Brasil que implementó modelos de IA para predecir la tasa de abandono de clientes. A través de técnicas de hipersegmentación y la personalización de ofertas, lograron mejorar la retención de clientes en un impresionante 87% en un periodo de tres meses, además de reducir drásticamente los tiempos de desarrollo de sus modelos analíticos.