16 Sep Vinculando el análisis predictivo con AI en el día a día del CFO de la Industria Financiera
El director financiero (CFO) nunca ha estado bajo tanta presión para entregar pronósticos de efectivo más precisos: los ingresos anticipados, los gastos y los datos de liquidez que actúan como eje central en las decisiones. Esto posiciona hoy al CFO en un lugar único para llevar la inteligencia artificial al negocio.
¿Cuáles predicciones puede ofrecer como CFO al negocio?
Imagine esto: Como director financiero, iniciar su día y consultar en un tablero de control todas las métricas relevantes de su negocio, con datos fiables y listos para evaluar, agendar una reunión de seguimiento con su equipo y preparar la reunión de junta con una presentación de alto valor para la toma de decisiones, esto, ya es una realidad para los Bancos que implementan la inteligencia artificial en sus operaciones financieras.
Algunas de las capacidades que adquieren los CFO con AI son:
- Realización de predicciones de inversión
El AI brinda conocimientos avanzados del mercado que permite a los directores y administradores de fondos identificar cambios relevantes y específicos en torno al comportamiento de los activos y así poder desarrollar una estrategia de inversión basada en el poder transformador de la IA.
- Transacciones seguras
El AI permite el desarrollo de modelos basados en el comportamiento del cliente en Internet y el historial de transacciones con la capacidad de detectar el comportamiento fraudulento con alta precisión, identificando el comportamiento sospecho de la cuenta y prevenir el fraude en tiempo real en lugar de detectarlo una vez que el delito ya se ha cometido.
- Gestión de riesgos
Mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático el banco puede reducir significativamente los niveles de riesgo al analizar un volumen masivo de fuentes de datos. A diferencia de los métodos tradicionales que generalmente se limitan a información esencial como el puntaje crediticio, la IA puede analizar volúmenes significativos de información personal para reducir su riesgo.
Un ejemplo de esto podrían ser los programas de aprendizaje automático que aprovechan diferentes fuentes de datos para los clientes que solicitan préstamos y les asignan puntajes de riesgo
- Trading algorítmico
Las soluciones y modelos basados en AI permiten al Director Financiero conocer y tomar mejores decisiones al monitorear de cerca los resultados comerciales y las noticias en tiempo real para detectar patrones que pueden permitir que los precios de las acciones suban o bajen.
Los modelos también pueden analizar cientos de fuentes de datos simultáneamente, lo que brinda al Banco una clara ventaja en el mercado.
- Patrón de gastos
Los modelos potenciados con Inteligencia Artificial no solo permiten al CFO realizar un seguimiento de los gastos a diario en diferentes rubros del negocio sino que también entrega la capacidad de analizar estos datos para identificar sus patrones de gasto, y luego identificar las áreas en las que pueden ahorrar.
- Predecir los inactivos: previsión y gestión de deudas incobrables
La inteligencia artificial pone al CFO en posición de predecir qué clientes pagarán, se retrasarán en el pago o no pagarán en absoluto. Un análisis con múltiples variantes de los datos de los clientes B2B, como el tipo de industria, la calificación crediticia, la compra de productos y el vendedor, puede proporcionar un pronóstico de la probabilidad de que una empresa pague sus facturas, y se le debe otorgar crédito. Alternativamente, la identificación de los posibles no pagadores ayuda en la calificación del cliente y las aprobaciones crediticias.
Evolucione su Rol
El director financiero se encuentra en una posición histórica para llevar la inteligencia artificial al Banco y convertirse una vez más en un asesor estratégico para impulsar las mejores decisiones.
Desde On Business hemos trabajado de la mano con diferentes Directores Ejecutivos en la industria de Banca para integrar la Inteligencia Artificial a sus operaciones.
Nuestros expertos están listos para acompañarlo en su estrategia de implementación de Inteligencia artificial.
Fuente: Marutitechlabs
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