Un neologismo ha aparecido en el ámbito de la tecnología con intención de consolidarse: Fintech, que surge de la fusión de finanzas y tecnología.

No es que el mundo del dinero haya crecido al margen de la técnica (el uso de los ordenadores en bancos y empresas de valores fue pionero en el mundo comercial) sino que, según los expertos, estamos en el umbral de un nuevo modelo del negocio financiero al que sólo puede accederse a través de la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA).

Como suele pasar, el término se acuña después de que la actividad que le da nombre se haya consolidado en el sector. ¿Ejemplos de fintech que podamos conocer a nivel usuario? La banca móvil, el mercado de divisas, los préstamos P2P y las criptomonedas como el bitcoin, por citar cuatro ejemplos. Lo cierto es que las empresas que hacen negocio en el mundo de las finanzas llevan años, décadas, tratando de aplicar la inteligencia artificial a sus actividades. A mediados de los 50 del pasado siglo, al tiempo que Alan Turing presentaba al mundo la inteligencia artificial, los bancos lanzaban un novedoso producto en forma de tarjetas personalizadas con las que pagar a crédito en la propia tienda con el respaldo de una entidad bancaria. Unos años después se pusieron en marcha los sistemas de cajeros automáticos, en los que podía disponerse de efectivo con esas mismas tarjetas. Después vino el software aplicado a las transacciones bursátiles y los cambios de divisas. Y hace escasos 20 años se inauguraban los sistemas de banca a distancia y las operaciones por Internet.

En todos esos procesos, en cada uno con un crecimiento exponencial respecto a sus predecesores, la gestión de millones de datos hacía posible que el sistema funcionase y que los nuevos productos y servicios fueran un éxito. Pero ha llegado un momento en el que los sistemas de computación tradicionales no son capaces de organizar esa información, o lo hacen de forma muy costosa y poco eficiente. Y, por otra parte, las empresas del sector necesitan un valor añadido a todos esos datos. Ahora esperan analizarlos a gran velocidad y de manera automática para poder tomar decisiones de compra, venta, cambio o análisis de riesgos, entre otros.

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Factores principales

Hay varios factores que se han complementado para llegar a esta situación. Por un lado, el aumento de la potencia de análisis y gestión de procesos de datos. Por otro, no menos importante, la caída del precio de los equipos de computación. Y, por supuesto, la explosión de los dispositivos móviles, que hacen posible que cada vez más operaciones no se cierren en los despachos, sino en plena calle, a través de los teléfonos móviles. Desde el punto de vista de las empresas, se trata de conseguir generar sistemas inteligentes que sean capaces de tomar decisiones en función de los datos que manejan y, muy importante, de su capacidad para conectar esa información con su experiencia. Nada distinto de lo que puede hacer un analista, claro, pero con la ventaja de que el conocimiento reside en el sistema, de forma que no se esfuma cuando la persona deja la empresa.

Podemos usar la algoritmos inteligentes para mejorar las finanzas a nivel personal, por ejemplo recomendando operaciones de compra y venta bursátiles, comparando las distintas comisiones bancarias, o mediante el uso de las smart wallets, que permiten el pago a través del móvil con propuestas para ahorrar en virtud de lo que la Inteligencia Artificial ha aprendido de compras anteriores.

Para las empresas, la aplicación de la IA permite llevar a cabo operaciones complejas, como el trading, el cambio de divisas y la gestión de criptomonedas, valiéndose de los sistemas de redes neuronales que utiliza la inteligencia artificial. En el caso de las administraciones, las posibilidades más relevantes apuntan al control del fraude: el uso de la IA permite ser más efectivos en la lucha contra el lavado de dinero, que según el Fondo Monetario Internacional equivale a entre el 3 y 5% del PIB mundial.

Interés de los bancos

Por eso no resulta extraño comprobar el interés de los bancos en dirigir y llevar el timón de los cambios metodológicos que la tecnología está introduciendo en su negocio. Hace tiempo que en los consejos de administración de las entidades bancarias manejan la posibilidad real de tener que repartir parte del pastel de los beneficios con firmas como Google, Apple, Amazon o las plataformas de telecomunicaciones móviles, que están desarrollando sus propios sistemas de pago. ¿Cómo no van a ponerse al frente de la investigación? Se está generando un nuevo modelo de negocio que afecta de manera estructural a la relación entre los usuarios y las entidades bancarias, y entre estas, las empresas y las administraciones. Pero no todo se juega en el tablero de las grandes multinacionales, y estamos conociendo diariamente casos de startups que desarrollan aplicaciones y software fintech que logran un gran éxito a nivel internacional.

Hay un aspecto de este nuevo modelo de gestión que preocupa a los ciudadanos y que es común a otros sectores. Es la incertidumbre sobre si la aplicación masiva de la IA y el uso de robots van a suponer la desaparición de cientos de miles de puestos de trabajo. La respuesta, que no es sencilla, trataré de ofrecerla en un nuevo post más adelante.

Mientras tanto, os dejo esta entrevista que sobre el uso de la IA me hicieron hace unos días en Blogthinking.

Escrito por Juan M. Corchado

Catedrático en el Área de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Salamanca. Director del Grupo de Investigación BISITE // Full Professor in Area of Computer Science and Artificial Intelligence at University of Salamanca. Director of the BISITE Research Group

Un comentario

  1. […] la aplicación de la inteligencia artificial destapa necesidades en el terreno del derecho, de la seguridad y no digamos del marketing que deben ser resueltas por otros […]

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