Cómo la IA lleva la experiencia financiera al siguiente nivel (III): Potencial de la IA semántica aplicada a compañías financieras

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Firma: cedidas (MMG Ai).

COLABORACIÓN de Omar Larios, COO, y Fernando Bayón, CTO, MMG Ai.

A medida que el sector financiero continúa evolucionando, las organizaciones están adoptando tecnologías de vanguardia para mantenerse competitivas e impulsar la innovación. Una de estas tecnologías es la IA semántica, una poderosa combinación de grafos de conocimiento, ontologías, procesamiento de lenguaje natural (PLN), comprensión de lenguaje natural (NLU) y generación de lenguaje natural (NLG). Al permitir que las máquinas comprendan, interpreten y generen lenguaje similar al humano, la IA semántica está transformando la forma en que las organizaciones financieras abordan la inversión, la experiencia del cliente, la gestión de riesgos y el cumplimiento.

Knowledge graphs y ontologías

En el núcleo de la IA semántica se encuentran los grafos de conocimiento y las ontologías, que permiten a las organizaciones modelar relaciones complejas entre puntos de datos. Los grafos de conocimiento proporcionan una representación estructurada de datos que pueden ser fácilmente entendidos y accedidos tanto por humanos como por máquinas. Al conectar puntos de datos de una manera que refleje la comprensión humana, las organizaciones financieras pueden mejorar los procesos de toma de decisiones, identificar patrones ocultos y descubrir nuevos conocimientos.

PLN, NLU y NLG

El procesamiento, la comprensión y la generación del lenguaje natural son componentes críticos de la IA semántica. El PLN permite que las máquinas lean e interpreten grandes volúmenes de texto no estructurado, mientras que el NLU se centra en extraer significado del lenguaje. Finalmente, el NLG implica la generación de lenguaje similar al humano basado en datos y conocimientos. Juntas, estas tecnologías permiten a las organizaciones financieras automatizar tareas, mejorar la experiencia del cliente e impulsar la innovación en diversos casos de uso.

1. Inversión

La IA semántica está revolucionando las estrategias de inversión al permitir una toma de decisiones más informada. Con la ayuda de gráfos de conocimiento y PLN, los profesionales de la inversión pueden acceder y analizar fácilmente grandes cantidades de datos, como tendencias del mercado, estados financieros y artículos de noticias. Además, el NLU y el NLG pueden ayudar a generar informes de inversión o modelos predictivos, ahorrando tiempo valioso y mejorando los resultados generales de las estrategias de inversión.

2. Experiencia del cliente

Al aprovechar la IA semántica, las instituciones financieras pueden mejorar la experiencia del cliente a través de servicios y recomendaciones personalizadas. La tecnología permite el análisis de las preferencias, comportamiento e historial financiero del cliente para proporcionar soluciones a medida. Además, los chatbots impulsados por NLU pueden manejar consultas complejas de los clientes, proporcionando respuestas rápidas y precisas, mientras que el NLG puede ayudar a generar informes financieros y estados personalizados.

3. Gestión de riesgos

La IA semántica juega un papel crucial en la gestión de riesgos, ya que puede identificar y predecir posibles amenazas. Los grafos de conocimiento permiten a las organizaciones modelar factores de riesgo complejos y sus interdependencias, mientras que el PLN puede analizar fuentes de datos no estructurados para identificar señales de advertencia tempranas. En consecuencia, las organizaciones financieras pueden gestionar proactivamente los riesgos y minimizar las pérdidas.

4. Cumplimiento normativo

El cumplimiento normativo es un desafío significativo para las instituciones financieras. La IA semántica simplifica los procesos de cumplimiento mediante la automatización de la extracción, análisis y generación de informes de datos. El PLN puede analizar documentos regulatorios complejos, mientras que los grafos de conocimiento facilitan la asignación de regulaciones a procesos empresariales específicos. Además, el NLG puede generar informes de cumplimiento, reduciendo el esfuerzo manual y mejorando la eficiencia general.

Conclusión

En definitiva, la IA semántica es un factor de cambio para las organizaciones financieras, ya que les permite aprovechar el poder de los datos y tomar decisiones informadas. Al emplear grafos de conocimiento, ontologías, PLN, NLU y NLG, las instituciones financieras pueden descubrir nuevas oportunidades en inversión, experiencia del cliente, gestión de riesgos y cumplimiento normativo, impulsando la innovación y la ventaja competitiva en un panorama industrial en constante cambio.