IA en tecnología financiera Volumen del mercado

IA en el análisis del mercado Fintech

El tamaño del mercado de IA en Fintech se estima en 44,08 mil millones de dólares en 2024, y se espera que alcance los 50,87 mil millones de dólares en 2029, creciendo a una tasa compuesta anual del 2,91% durante el período previsto (2024-2029)

El brote de la pandemia de COVID-19 ha acelerado el cambio en la forma en que las personas interactúan con los servicios financieros. Las empresas de tecnología financiera centradas en los pagos y la riqueza se han centrado en reforzar su infraestructura existente invirtiendo en nuevos recursos o ampliando la capacidad para resistir la tensión que sufren sus sistemas debido a mayores volúmenes de transacciones. Aunque parecía un desafío para las empresas de tecnología financiera, tales acciones han generado una necesidad significativa de soluciones de inteligencia artificial, ya que estas empresas dependen de los volúmenes de transacciones para obtener ingresos. Se espera que estos factores encabecen la demanda de soluciones de inteligencia artificial en el mercado fintech

• Las empresas financieras han sido las primeras en adoptar la computadora central y la base de datos relacional. Esperaron ansiosamente el siguiente nivel de potencia computacional. La Inteligencia Artificial (IA) mejora los resultados aplicando métodos derivados de aspectos de la inteligencia humana a una escala más amplia. La carrera armamentista computacional de los últimos años ha revolucionado a las empresas de tecnología financiera. Tecnologías como el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, las redes neuronales, el análisis de big data, los algoritmos evolutivos y mucho más han permitido a las computadoras procesar conjuntos de datos enormes, variados, diversos y profundos como nunca antes.
• Además, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático han beneficiado a los bancos y las fintech, ya que pueden procesar grandes cantidades de información sobre los clientes. Estos datos e información luego se comparan para obtener resultados sobre los servicios/productos oportunos que los clientes desean, lo que ha ayudado, esencialmente, a desarrollar las relaciones con los clientes.
• Además, el aprendizaje automático se está adoptando a un ritmo sin precedentes, específicamente para crear modelos de propensión. Los bancos y las compañías de seguros están introduciendo soluciones basadas en aprendizaje automático para aplicaciones web y móviles. Esto ha mejorado aún más el marketing objetivo en tiempo real al predecir la propensión al producto de los clientes en función de datos de comportamiento en tiempo real.
• Varios actores del mercado están estableciendo un nicho al ofrecer explícitamente soluciones, como AI Chatbots para banca. Por ejemplo, en junio de 2021, Talisma y Active.Ai se asociaron para permitir una mejor experiencia del cliente en BFSI utilizando Chatbot con conversación habilitada para IA.
• Además, varias compañías de tarjetas de crédito implementan análisis predictivos en sus flujos de trabajo de detección de fraude existentes para reducir los falsos positivos. El mercado estudiado gana terreno aún más con varios actores que ofrecen soluciones de detección de fraude y antilavado de dinero (AML) basadas en inteligencia artificial para compañías de tarjetas de crédito y otras instituciones financieras.
• Por ejemplo, en junio de 2022, Lucinity, un desarrollador de software contra el lavado de dinero (AML) impulsado por inteligencia artificial, se asoció con la empresa de gestión de fraude SEON para incluir capacidades de prevención de fraude en tiempo real en el software de cumplimiento AML. La solución de prevención de fraude de SEON estará disponible a través de la plataforma de Lucinity, brindando a los clientes servicios de riesgo de cumplimiento, desde monitoreo de transacciones hasta detección y prevención de fraude en tiempo real.
• Además, la infraestructura preparada para la IA debe ser capaz de realizar una gestión eficiente de los datos, tener suficiente potencia de procesamiento, ser ágil, flexible y escalable, y tener la capacidad de acomodar diferentes volúmenes de datos. Por lo tanto, sería más difícil para las pequeñas empresas fintech reunir los elementos de hardware y software necesarios para respaldar la IA. Además, a medida que se expande la democratización de la IA y las aplicaciones de aprendizaje profundo, no sólo para los gigantes tecnológicos sino que ahora es viable para las pequeñas y medianas empresas. La demanda de profesionales de IA para hacer el trabajo también se ha disparado, y la escasez de recursos capacitados es el principal desafío para la IA en fintech.