Transformando la industria de Medios de Pago con IA

¿Qué será será?… ¿Cómo será el futuro? Y si por futuro hablamos, debemos hablar de IA (creo que eso lo tiene todo el mundo claro) Vamos a ver algunos ejemplos y referencias a la nueva revolución que estamos viviendo dentro del mundo de los medios de pago. ¿Qué pueden aportarnos estas nuevas tecnologías en el momento actual? ¿Están suficientemente maduras? ¿Podrían realmente represenar una mejora con respecto a la inversión necesaria? En esta entrada voy a tratar de responder alguna de estas cuestiones, destacando ejemplos concretos de tecnologías actuales y su aplicación práctica.

1. Detección de fraude y gestión de riesgos; más allá de las clásicas redes bayesianas

En el ámbito de la detección de fraude, tecnologías como TensorFlow y Keras están siendo utilizadas para desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje profundo que identifican patrones de transacciones fraudulentas. Estos modelos utilizan complejas redes neuronales para analizar en tiempo real grandes volúmenes de datos de transacciones, aprendiendo continuamente de nuevos patrones de fraude. La implementación de sistemas basados en estas tecnologías ha permitido a las instituciones financieras detectar y prevenir el fraude con una precisión y velocidad sin precedentes.

2. Personalización de servicios

La deseada bola de cristal del Marketing, por fin sin tablas dinámicas de Excel… 🙂 La solución vendrá dada por la personalización de servicios utiliza algoritmos de aprendizaje automático como XGBoost y algoritmos de clustering, como K-means, para segmentar clientes y personalizar ofertas. Estas tecnologías permiten a las instituciones financieras analizar patrones de consumo y preferencias de sus clientes para ofrecer productos adaptados a sus necesidades específicas. La aplicación de estas técnicas ha transformado la interacción cliente-banco, permitiendo una respuesta más personalizada y dinámica a las demandas del mercado.

3. Procesamiento de pagos automatizado

En la automatización del procesamiento de pagos, herramientas como Apache Kafka y sistemas de RPA (Automatización Robótica de Procesos) están revolucionando la manera en que se procesan las transacciones. Kafka facilita el manejo de flujos de datos en tiempo real a gran escala, mientras que los sistemas de RPA permiten la automatización de tareas repetitivas con alta precisión, reduciendo errores y costos operativos. Estas tecnologías han mejorado significativamente la eficiencia y la velocidad del procesamiento de pagos en las instituciones financieras.
Durante los próximos meses veremos muchas aplicaciones y nuevas herramientas que saldrán al mercado prometiendo este tipo de soluciones… Incluso algo tan disrruptivo como “Agentes” que serán capaces de contratar servicios a humanos.

4. Prevención del Lavado de Dinero (AML)

Aquí está uno de los grandes caballos de batalla de la innovación; ¿Tiene sentido hoy en día estar pendiente de complejos dashboard o la revisión manual de interminables listados de alarmas por parte del personal humano de nuestra empresa? Yo creo que no y es una de las aplicaciones que más prácticas me parecen; Para la prevención del lavado de dinero, tecnologías como IBM Watson y Oracle Financial Crime and Compliance Management utilizan análisis avanzados y aprendizaje automático para detectar actividades sospechosas. Estos sistemas analizan comportamientos atípicos y transacciones no convencionales para identificar posibles casos de lavado de dinero, permitiendo a las instituciones actuar rápidamente y cumplir con las regulaciones internacionales.

5. Chatbots y asistentes virtuales

Interactuar es clave, si es que estamos pensando en la experiencia de usuario; Los chatbots y asistentes virtuales en la industria financiera a menudo utilizan Google Dialogflow y Microsoft Bot Framework, que proporcionan capacidades de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para interpretar y responder a las consultas de los usuarios. Estos asistentes pueden manejar desde preguntas básicas hasta interacciones más complejas, aprendiendo de cada interacción para mejorar su precisión y eficacia en el servicio al cliente.
La palabra clave aquí es: Agente… recuérdalo, será tendencia como concepto en los próximos meses.

6. Análisis predictivo para la concesión de créditos

No es mi especialdiad, pero es toda una realidad y bastante lógica, pues en el análisis predictivo para la concesión de créditos, plataformas como SAS Credit Scoring y FICO Analytic Cloud ofrecen soluciones avanzadas que utilizan modelos predictivos y analíticos para evaluar la solvencia de los solicitantes. Estos sistemas integran datos de múltiples fuentes para proporcionar evaluaciones de riesgo más precisas, ayudando a las instituciones financieras a tomar decisiones más informadas sobre préstamos y créditos.

El futuro

Hay muchos más ejemplos y posibilidades, pero esto es una realidad; La aplicación de la IA en la industria de medios de pago está marcando el inicio de una nueva era en servicios financieros, con tecnologías avanzadas que no solo mejoran la seguridad y eficiencia, sino que también ofrecen una experiencia de usuario revolucionaria y personalizada. A medida que estas tecnologías continúan evolucionando, su impacto en la industria promete ser aún más profundo, redefiniendo lo que es posible en el ámbito de los servicios financieros.
Si bien y la reflexión final, para este concepto sería; dada la velocidad de evolución de estas tecnologías, ¿es un buen momento para invertir y casarse con estas tecnologías? o ¿es el momento de esperar a la llegada de la IA general o modelos más avanzados como Chat GPT5 y las posibilidades derivadas que estos modelos van a suponer?
El ritmo de deprecado de estas tecnologías es tan alto, que cualquier inversión especializada hay que revisarla con lupa y teniendo muy claro el roadmap y time to market, para que la amortización de la inversión no sea letal para nuestro negocio; Esta semana mismo conociamos la llegada de LAMA3 de Meta como modelo Open Source, a la altura en algunas estadisticas claves de Chat GPT4…
¿Mi recomendación? Ir siempre de la mano de expertos en estrategía y tecnología y no dejarse guiar por cantos de sirena, para ello la clave es contar con un socio estratégico líder en Medios de Pago y referente en tecnología y este mercado; lo rápido, bonito y barato puede salir muy caro.