En MBGE nos apasiona la innovación, en esta ocasión te compartimos las tecnologías avanzadas en el Sector Financiero: como IoT, ML y AI.
El internet uno de los inventos más importantes de la historia, desde su creación en los 70´s hasta la actualidad podemos hacer casi cualquier cosa a través de ella: trabajar estudiar, jugar, comprar, vender entre muchas otras actividades.
Esto sumado a la interacción entre las cosas de ahí surge el Internet de las Cosas o el IoT “Internet of Things” se vienen a la mente un sinfín de oportunidades para mejorar la vida de las personas en diferentes ámbitos, desde el reloj inteligente que mide nuestros pasos y calorías en una sesión de ejercicio, también el caso de que el refrigerador nos envíe un mensaje cuando ya no tenemos leche o huevos.
El Cisco Annual Internet Report, menciona que en 2023 habrá más de 29.300 millones de dispositivos conectados, de los cuales un gran porcentaje estará relacionado con el hogar y el transporte. Para entender la magnitud de ese número de ‘cosas’ conectadas a internet basta con recordar que en el mundo hay 7.900 millones de personas, es decir, habrá más del triple de dispositivos conectados que de humanos en la Tierra.
¿Qué es el Banking of Things?
El futuro cercano por la cantidad de dispositivos con capacidad para conectarse a internet, gestionar y ofrecer datos no dejará de crecer. En este contexto aparece el concepto de Banco de las Cosas (Banking of Things, BoT, en inglés), una infraestructura que aprovecha la información de los dispositivos para ofrecer más y mejores servicios financieros a las personas y empresas.
Los bancos pioneros en IoT, usaron el internet para recuperar datos desde cualquier parte y de forma masiva. Las terminales Punto de Venta usaban líneas telefónicas, pero ahora van con tarjeta “SIM”, en este sentido los bancos ya empleaban internet para comunicarse con los terminales de venta en cualquier parte del mundo.
En el caso de las tarjetas de crédito están siendo sustituidas en la actualidad por dispositivos como los ‘smartphones’ y “wearables” como relojes, pulseras o incluso anillos inteligentes, lo que añade otra gran capa de dispositivos que están enviando datos bancarios y haciendo uso de internet. En el estudio” La revolución global de la tecnología sin contacto” realizado por Gemalto, se afirma que “una transacción sin contacto puede ser hasta dos veces más rápida que una transacción con tarjeta de crédito tradicional y drásticamente más rápida que el uso de dinero en efectivo”.
El abanico de oportunidad con este crecimiento, da un número interesante en que el sector financiero multiplique sus operaciones por toda esta demanda de la interacción con los objetos cotidianos que se conectan a internet, que son capaces de enviar y recibir datos, y que cualquiera de estos dispositivos podría convertirse en un Punto de Venta, tal como el refrigerador, lavadoras, pulseras, móviles, computadoras, Tv, etc. También en la industria la banca utiliza la tecnología de RFID Identificación por Radiofrecuencia en las tarjetas de crédito, donde actualmente se pone sobre la terminal de punto de venta, la detecta y ejecuta la transacción, de la misma forma utiliza dispositivos biométricos, que también se suman a que la interacción sea más sencilla y eficiente con el cliente.
El IoT también contribuye a temas de mejorar productos y servicios, por ejemplo, de un Seguro de auto derivado del comportamiento en datos ofrecer uno adecuado a las necesidades de cada cliente, en temas de Seguridad con Geolocalización detectar posibles delitos como la Suplantación de Identidad, en Sucursales también se pueden conectar cámaras y detectar imágenes de personas que traigan incluso armas para alertar y prevenir asaltos a las mismas.
“El ‘machine learning’ es un maestro del reconocimiento de patrones”.
Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender a realizar tareas por sí solas gracias a los datos. Esta tecnología ya está presente en las respuestas automáticas de correos electrónicos, asistentes virtuales, sistemas de reconocimiento facial o coches autónomos; y su avance también está teniendo un impacto en la industria de servicios financieros.
Gracias a este reconocimiento de patrones aportado por el Machine Learning se puede:
- Crear servicios a la medida: antes eran segmentos de clientes muy amplios, ahora con estos avances se puede perfilar a los clientes, conocer sus preferencias e intereses, así como crear productos y servicios personalizados derivado del estudio de patrones.
- Reducción de riesgos: el enfoque es unificar la información en un solo lugar para los gestores bancarios, visualizar los datos del comportamiento del cliente para ofrecer productos personalizados de acuerdo a sus necesidades, así como brindar tiempos de atención óptimos o adecuados.
- Detección de fraude: un gran reto para las empresas, se crean modelos de reconocimiento de patrones para identificar anomalías, se han desarrollado modelos que puede reducir en un 54% el nivel de falsos positivos en la detección de operaciones fraudulentas con tarjeta, gracias a algoritmos basados en ‘machine learning’.
En MBGE vamos un paso más adelante de Machine Learning, con Process Mining, una vez que se identifican patrones, el sistema registra resultados; estos se formulan de tal manera que pueden ser interpretados por humanos de las siguientes maneras:
- Identificar, extraer y resumir datos.
- Hacer predicciones.
- Calcular probabilidades de ocurrencia de eventos.
- Adaptar el sistema de forma independiente a diferentes circunstancias y desarrollos.
- Utilice los datos para optimizar los procesos.
- Detectar cuellos de botella.
Nuestro propósito es “Evolucionar con nuestros clientes hacia un futuro mejor”, con nuestra oferta de valor a través de soluciones de Automatización Digital, te ayudamos a implementar tecnologías avanzadas como IoT, ML y AI, realizamos un discovery en conjunto para proponer la mejor solución para ti, que se adapte a tus procesos y objetivo de negocio, con la orquestación de tecnología poderosa como Appian, AWS, Blueprism y UIpath.
¡Charlemos!