En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser una nueva tecnología a ser un término muy conocido, integrándose en diversas industrias. De hecho, un estudio de Capgemini
predicho Esta adopción explosiva de GenAI continuará, y tres de cada cinco organizaciones verán el trabajo innovador como el mayor beneficio de la tecnología.
A medida que la IA se convierte en un elemento permanente, corresponde a los propietarios de empresas y profesionales determinar cómo integrarla en sus operaciones diarias. Los asesores financieros, en particular, enfrentan una oportunidad y un desafío únicos al aprovechar estas herramientas para administrar sus negocios y ayudar a sus clientes.
¿Cuáles son los principales casos de uso de la IA para los asesores financieros?
Una de las principales aplicaciones de la inteligencia artificial es la automatización de tareas rutinarias, y la industria de la asesoría financiera no es una excepción. Esta automatización libera tiempo, lo que permite a los empleados centrarse en aspectos más complejos y personalizados del servicio al cliente.
La IA también se puede utilizar para brindar recomendaciones financieras con un enfoque personalizado. Al analizar grandes cantidades de datos, los algoritmos de IA pueden identificar tendencias y conocimientos que los asesores pueden aprovechar para brindar asesoramiento personalizado que coincida con los objetivos financieros únicos y la tolerancia al riesgo de cada cliente.
Además, los chatbots basados en IA se pueden utilizar para brindar recomendaciones y consultas a los clientes, quienes, a su vez, pueden recibir asistencia inmediata y respuestas a preguntas comunes en cualquier momento, lo que genera una mayor satisfacción del cliente. Además, el uso de chatbots basados en IA permite la disponibilidad las 24 horas del día, los 7 días de la semana para recibir asesoramiento básico.
Las herramientas de inteligencia artificial también pueden resultar muy útiles cuando se trata de análisis y previsión de mercado. Pueden procesar y analizar grandes conjuntos de datos a alta velocidad, lo que ayuda a los asesores a realizar predicciones informadas sobre los movimientos del mercado y las oportunidades de inversión. Esto mejora la capacidad de los asesores para desarrollar planes de inversión para sus clientes.
Finalmente, está el análisis de riesgos. La IA puede evaluar riesgos potenciales de forma más rápida y precisa que los métodos tradicionales. Esto incluye, entre otras cosas, la calificación crediticia, donde la IA puede proporcionar una evaluación rápida y precisa, ayudando a los asesores a tomar decisiones de préstamo e inversión más informadas.
Posibilidad de mejorar. ¿Cómo superar las limitaciones de la IA?
Una de las principales limitaciones de la IA es su falta de ética y empatía. A diferencia de los asesores humanos, ella no puede comprender el contexto emocional de la situación de un cliente, lo que puede ser crucial en la toma de decisiones y la ejecución de un deber fiduciario. Esta falta de calidad humana puede llevar a recomendaciones técnicamente correctas que no se alinean con los valores y necesidades más amplios del cliente.
Este problema puede resolverse mediante un modelo híbrido, en el que la IA y los asesores humanos trabajen juntos. En tal modelo, la IA puede manejar tareas rutinarias, análisis de datos y recomendaciones preliminares, mientras los asesores humanos revisan y aprueban estas acciones, asegurándose de que cumplan con los estándares éticos y la situación personal del cliente.
La transparencia de los algoritmos de IA también es clave para generar confianza en los clientes. Las instituciones financieras deben comunicar abiertamente cómo funcionan sus sistemas de inteligencia artificial, qué datos se utilizan y cómo se toman las decisiones. De esta manera, los clientes pueden comprender mejor el papel de la IA en su planificación financiera y sentirse más seguros de que sus intereses están protegidos.
Alinear la IA con los estándares éticos humanos actuales es una cuestión compleja, y los investigadores y entusiastas de la IA todavía tienen mucho trabajo por delante para lograrlo.
