Las empresas de todos los sectores están avanzando hacia la creación de una empresa basada en datos, en la que todas las decisiones de la empresa se toman en base a datos, y no necesariamente por el instinto de sus equipos. Tienen la misión de recopilar datos valiosos y utilizarlos eficazmente para automatizar los procesos y ahorrar tiempo.
La industria de servicios financieros genera enormes cantidades de datos. El valor de estos datos depende en gran medida de la forma en que se recogen, interpretan, analizan y almacenan. Las organizaciones financieras han comenzado a adoptar tecnologías y soluciones emergentes para aprovechar las capacidades de los datos e impulsar nuevas oportunidades de negocio.
Tecnologías como RPA, AI, Machine Learning y Big Data Analytics ayudan a monitorear grandes trozos de datos generados, a descubrir patrones y a establecer predicciones a partir de ellos. Estas tecnologías utilizan los datos para aumentar la eficiencia operativa, mejorar la seguridad y prestar mejores servicios.
Generación de Lenguaje Natural (NLG) es una de esas tecnologías de inteligencia artificial que se utiliza para interpretar datos y derivar de ellos conocimientos y comprensión útiles. El NLG interpreta datos estructurados y los convierte en lenguaje escrito o hablado, tal y como lo haría un humano. Puede estudiar los datos de entrada y generar resúmenes y percepciones a partir de ellos en forma de narraciones, explicaciones y sugerencias. Permite la narración de datos en un lenguaje sencillo, que hace que los datos sean penetrables para todos en la organización.
NLG para empresas de servicios financieros
Las instituciones financieras tienen que lidiar con muchos datos estructurados y no estructurados. Mientras que los datos estructurados proporcionan a las organizaciones conocimientos clave para la toma de decisiones, los datos no estructurados ofrecen notables oportunidades analíticas.
El Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL) es una tecnología de IA que convierte los datos textuales en predicciones y clasificaciones en forma de números. La Generación de Lenguaje Natural (NLG) es una parte de la PNL que convierte los datos estructurados en lenguaje escrito o hablado. Ambas tecnologías, cuando se combinan, tienen la capacidad de analizar los datos recopilados, interactuar con estos datos y extraer el significado subyacente y las percepciones para describirlos en forma de narraciones escritas.
Dado que cada área de los servicios financieros tiene que analizar y reportar algún tipo de datos, el NLG puede ponerse a trabajar para automatizar los flujos de trabajo repetitivos y que consumen mucho tiempo, y aumentar la calidad, la velocidad y la consistencia de los análisis y los informes. Las narrativas generadas por NLG pueden ser utilizadas por los CIOs, analistas de datos, gerentes de cartera y equipos de cumplimiento para obtener una ventaja sobre sus competidores. De esta manera, los analistas de datos y los ejecutivos pueden dedicar su tiempo a otras tareas de valor añadido que afectan a los resultados de la empresa.
Según una investigación reciente, el mercado mundial de generación de lenguaje natural estaba valorado en más de 336 millones de dólares de los EE.UU. en 2018 y se espera que aumente a una tasa anual del 19,8% entre el año 2019 y 2025. Del total de la cuota de mercado, los sectores de servicios financieros, seguros y banca representaron casi el 22% del mercado en 2018. En el informe también se afirma que, para 2025, se espera que los segmentos de servicios bancarios y financieros dominen en cuanto a la cuota de mercado total del NLG.
Casos de uso de la LGN en los servicios financieros
El despliegue de la solución de NLG puede aportar beneficios a corto y largo plazo a las instituciones financieras y permitirles que lo hagan:
Generar decisiones estratégicas en tiempo real basadas en datos
La industria de los servicios financieros genera constantemente datos en forma de alimentación de datos en vivo. Las compañías gastan millones de dólares para analizar los datos y medir su comprensión. NLG ayuda a las empresas financieras a explicar los datos analizados en un lenguaje sencillo, que se guarda en forma de informes escritos en las herramientas internas de la empresa o en los tableros. Los usuarios internos de la empresa, como comerciantes, analistas y gestores de fondos, pueden utilizar la información generada para tomar decisiones informadas en tiempo real.
Reducción del tiempo de generación de informes
NLG permite la narración de datos, que permite a las empresas crear informes personalizados para cada cliente. Automatiza la generación de información como las fuerzas que llevaron a la empresa a su posición actual, lo que significa para las partes interesadas y cuál debe ser el próximo curso de acción. Por ejemplo, puede utilizarse para generar información automatizada y personalizada sobre el rendimiento de la cartera de las personas. Esto ahorra mucho tiempo a los equipos que trabajan horas en la producción de informes e insights mensuales. Reduce el tiempo de generación de informes de días a segundos.
Prevenir los fraudes basados en datos
Dado que los delincuentes financieros están utilizando tecnologías avanzadas para llevar a cabo ataques más sofisticados, se ha vuelto crucial que las empresas de servicios financieros adopten medidas para prevenir el blanqueo de dinero y el fraude. Las herramientas de generación de lenguaje natural, con la ayuda de la tecnología de la IA, pueden ayudar a los equipos de cumplimiento a comprender mejor los datos grandes y complejos, destacando las alertas y las posibles disparidades y anomalías en forma de lenguaje humano. De este modo, puede ayudarles a analizar de manera eficiente los datos confidenciales y la información extraída de diversos intermediarios.
Aparte de esto, el NLG también ha demostrado que ayuda a gestionar los cálculos de pérdidas y ganancias, los informes de liquidez, el flujo de caja, los balances, el KYC, la gestión de casos y mucho más para las empresas financieras.
Llaves para llevar
La adopción del NLG está aumentando en la industria de los servicios financieros, principalmente debido a la naturaleza de los datos de los que se ocupa. La transición al NLG puede beneficiar a los actores de los servicios financieros mejorando la calidad de los informes, ahorrando costes y tiempo, generando análisis personalizados y atractivos, y permitiendo la estandarización de los datos.
Existe una enorme oportunidad de automatizar los procesos recurrentes y al mismo tiempo igualar el nivel de sofisticación de la presentación y el análisis de los datos. Las narrativas generadas por las herramientas del NLG también tienen la capacidad de señalar errores e identificar problemas incluso antes de que ocurran, ahorrando así mucho tiempo, esfuerzo y dinero a los actores financieros.
Todos estos factores han impulsado la adopción del NLG en el sector de los servicios financieros. Sin embargo, para las empresas que aún no han aprovechado el potencial de esta tecnología, ya es hora de empezar a utilizarla para ampliar el análisis de los datos y la presentación de informes.
Sobre el autor
Neerav Parekh es el fundador y director general de vPhrase- una compañía impulsada por la IA que utiliza la inteligencia empresarial y la automatización de los informes para proporcionar información a partir de datos utilizando narrativas. Phrazor, una herramienta de BI de autoservicio de vPhrase utiliza la generación de lenguaje natural para transformar datos complejos en narraciones sencillas.
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