Aprovechar el poder de la IA para mejorar la gestión de riesgos en las empresas

La integración de la IA en la gestión de riesgos está transformando la forma en que las empresas predicen, analizan y mitigan diversas incertidumbres. Con la aplicación de la inteligencia artificial a la gestión de riesgos, las empresas no sólo están mejorando la eficiencia sino también la precisión de sus estrategias de evaluación de riesgos.

Según estudios de mercado recientes, el mercado de gestión de confianza, riesgos y seguridad de la IA estaba valorado en 1.700 millones de dólares en 2022 y se prevé que alcance los 7.400 millones de dólares en 2032, con un crecimiento compuesto del 16,2%. Este crecimiento significativo subraya el valor que la IA aporta a la identificación y gestión de riesgos comerciales.

Las empresas que emplean estrategias de gestión de riesgos basadas en IA pueden obtener una ventaja competitiva al prever y mitigar amenazas potenciales, mejorar la precisión de la toma de decisiones y salvaguardar sus activos y operaciones. Esta tecnología transformadora se está convirtiendo en un componente vital en el desarrollo de sólidas estrategias de gestión de riesgos en todas las industrias.

En este blog, exploraremos los efectos transformadores de la IA en las estrategias de riesgo corporativo. Entonces, sin más preámbulos, vayamos directamente a los detalles.

Dado que se prevé que el mercado de gestión de riesgos de IA alcance los 7.400 millones de dólares en 2032, ¡asegúrese de que su empresa se mantenga a la vanguardia!

¿Cuál es la necesidad de la IA en la gestión de riesgos?

Los sistemas de gestión de riesgos impulsados ​​por IA ofrecen beneficios incomparables, dando paso a una mayor eficiencia y precisión. Estas sofisticadas herramientas, impulsadas por inteligencia artificial para la gestión de riesgos, son cruciales para las organizaciones que buscan identificar amenazas potenciales y tomar decisiones informadas rápidamente. El análisis predictivo y la información basada en datos de la IA permiten a las empresas prever y prepararse para una variedad de escenarios de riesgo, lo que reduce significativamente la probabilidad de contratiempos inesperados.

Además, la automatización de tareas complejas de evaluación de riesgos libera valiosos recursos humanos, lo que permite a los equipos centrarse en la toma de decisiones estratégicas y la innovación. Al adoptar la IA, las empresas no sólo están mitigando los riesgos de manera más efectiva, sino que también están estableciendo nuevos puntos de referencia en las prácticas de gestión de riesgos, manteniéndose a la vanguardia en un mundo donde la incertidumbre es una constante.

La integración de la IA en los procesos de gestión de riesgos representa un cambio significativo hacia un enfoque proactivo. Permite a las empresas anticipar y manejar los riesgos de manera eficiente, contribuyendo a la resiliencia operativa, la planificación estratégica y el crecimiento sostenido. Los avances continuos en los sistemas de gestión de riesgos impulsados ​​por IA prometen revolucionar la forma en que las empresas enfrentan los desafíos, creando un panorama operativo estable y seguro para el futuro.

Casos de uso de IA en la gestión de riesgos

A continuación se muestran las aplicaciones prácticas que ilustran la versatilidad de la inteligencia artificial para la gestión de riesgos. Estos casos de uso ejemplifican cómo la IA puede transformar la evaluación y el control de riesgos tradicionales.

Detección y prevención de fraude en la banca

La IA en la gestión de riesgos se ha convertido en una herramienta esencial para que los bancos combatan el fraude. Al implementar soluciones de gestión de riesgos impulsadas por IA, las instituciones financieras pueden monitorear y analizar cada transacción con meticulosa precisión. Consideremos un escenario en el que los algoritmos de IA detectan gastos irregulares en la tarjeta de crédito de un cliente: un fuerte aumento del gasto o una compra en un lugar inusual.

El sistema marca esto como posible fraude y alerta instantáneamente al equipo de seguridad, quien luego puede tomar las medidas necesarias para verificar la legitimidad de la transacción y proteger los activos del cliente. La ventaja de la IA radica en su capacidad de aprender de cada interacción, actualizando continuamente sus algoritmos para identificar patrones fraudulentos emergentes.

Como resultado, los bancos pueden adelantarse a los estafadores, reduciendo no sólo la incidencia del fraude sino también mejorando la confianza de los clientes y la seguridad financiera. Este enfoque proactivo ha remodelado fundamentalmente el panorama de la gestión de riesgos financieros.

Calificación y evaluación crediticia para desembolsos de préstamos

La IA en la gestión de riesgos se ha convertido en un punto de inflexión en el ámbito de la calificación crediticia para los desembolsos de préstamos. Las instituciones financieras dependen cada vez más de la gestión de riesgos impulsada por la inteligencia artificial para evaluar las solicitudes de préstamos con mayor precisión. Estos sistemas de inteligencia artificial profundizan en una gran cantidad de datos, examinando historiales de transacciones, patrones de ahorro y comportamientos financieros más amplios. Por ejemplo, una IA podría examinar la estabilidad del flujo de efectivo de un individuo, destacando los ahorros constantes como un signo de salud financiera.

Además, la IA puede incorporar datos no tradicionales, como historiales de pago de facturas o comportamientos de compra en línea, proporcionando una imagen más completa de la solvencia crediticia. Esta profundidad de análisis permite a los prestamistas identificar a prestatarios responsables que pueden haber sido desatendidos por los modelos de puntuación convencionales. Al capturar estos matices, la IA ayuda a los prestamistas a mitigar el riesgo y tomar decisiones informadas sobre la aprobación de préstamos.

El impacto de la IA se extiende a los prestatarios potenciales, ofreciendo una evaluación más justa para aquellos con historiales financieros menos convencionales. Es un paso hacia servicios financieros más inclusivos, ampliando el alcance de quién puede recibir préstamos.

Análisis de riesgo de mercado

La gestión de riesgos impulsada por la IA está remodelando el análisis de riesgos de mercado. Al emplear la IA en la gestión de riesgos, los analistas financieros pueden predecir la volatilidad del mercado con mayor precisión. Los algoritmos de IA procesan una gran cantidad de datos del mercado y detectan patrones sutiles que los humanos pueden pasar por alto.

Por ejemplo, la IA puede analizar las tendencias de las redes sociales para pronosticar cambios en el mercado. Esto puede alertar a los inversores sobre posibles recesiones u oportunidades, influyendo en las estrategias comerciales. Con la gestión de riesgos mediante IA, las empresas pueden responder rápidamente a los cambios del mercado, reduciendo pérdidas potenciales.

La capacidad de la IA para procesar grandes conjuntos de datos se traduce en una comprensión más profunda de la dinámica del mercado. Las empresas de inversión se benefician de los conocimientos de la IA y obtienen una ventaja competitiva. Pueden anticipar riesgos y adaptar las estrategias de cartera en consecuencia. El análisis en tiempo real de la IA significa decisiones más rápidas y mejor informadas, lo cual es clave en mercados volátiles. Esta tecnología es indispensable para las estrategias modernas de gestión de riesgos financieros.

Cumplimiento contra el lavado de dinero (AML)

La aplicación de la IA en la gestión de riesgos ha mejorado significativamente los esfuerzos contra el lavado de dinero (AML). Las instituciones financieras utilizan la IA para examinar los patrones de transacciones en busca de actividades sospechosas. Un ejemplo es la IA que identifica grandes transferencias irregulares desde jurisdicciones de alto riesgo como paraísos fiscales. Dicha detección genera una investigación inmediata, en consonancia con los requisitos reglamentarios ALD.

El papel de la IA en la gestión de riesgos, especialmente en AML, es mejorar la precisión y la velocidad de detección. Evalúa los perfiles de los clientes comparándolos con bases de datos globales para detectar posibles indicadores de riesgo. Los sistemas de inteligencia artificial también aprenden y se adaptan continuamente a nuevos métodos de lavado de dinero. Esta adaptabilidad es clave para adelantarse a las sofisticadas tácticas de blanqueo.

La IA en la gestión de riesgos empresariales para la lucha contra el lavado de dinero se extiende a la diligencia debida del cliente. Automatiza las verificaciones de antecedentes, lo que reduce el tiempo de incorporación y garantiza el cumplimiento. El monitoreo en tiempo real de la IA respalda la debida diligencia continua, que es vital para el cumplimiento ALD. De este modo, las empresas mantienen la integridad y evitan fuertes multas regulatorias. En esencia, la IA actúa como un centinela incansable, protegiendo a las instituciones financieras contra los riesgos de lavado de dinero.

Detección de amenazas de ciberseguridad

El uso de la IA en la gestión de riesgos tiene un impacto particular en la detección de amenazas a la ciberseguridad. Los sistemas de inteligencia artificial están capacitados para monitorear el tráfico de la red y detectar patrones inusuales que puedan indicar una infracción. Por ejemplo, una IA podría detectar múltiples intentos fallidos de inicio de sesión desde una dirección IP extranjera, lo que indica una posible amenaza a la seguridad.

Con la IA en la gestión de riesgos, las empresas pueden aislar y neutralizar rápidamente dichas amenazas. El sistema de inteligencia artificial puede activar automáticamente protocolos defensivos, como bloquear la dirección IP sospechosa. Esta respuesta rápida es crucial para prevenir violaciones de datos o una mayor infiltración.

Las herramientas de inteligencia artificial también son expertas en reconocer firmas de malware y ransomware. Comparan las actividades de la red con bases de datos de amenazas conocidas para una identificación instantánea. Esta vigilancia proactiva es esencial para mantener la ciberseguridad en un panorama de amenazas en constante evolución.

Al aprovechar la IA, las empresas pueden proteger sus activos digitales de manera más eficaz. La capacidad de aprendizaje continuo de la IA significa que se vuelve más inteligente con cada amenaza detectada, lo que mejora las medidas de seguridad futuras.

Predicción de riesgos de la cadena de suministro

En el complejo ámbito de las cadenas de suministro, la gestión de riesgos mediante la IA es una herramienta vital para predecir interrupciones. La IA analiza datos en toda la red de suministro para prever posibles cuellos de botella. Por ejemplo, puede predecir retrasos de un proveedor basándose en datos históricos de desempeño y eventos actuales.

Esta tecnología también puede detectar fluctuaciones en la demanda analizando las tendencias del mercado y los comportamientos de los consumidores. Estos conocimientos permiten a las empresas ajustar su producción e inventario en consecuencia. Por ejemplo, la IA podría anticipar un aumento en la demanda de ciertos productos durante la temporada navideña.

Los modelos de IA también pueden monitorear las tendencias sociales y noticiosas en busca de signos tempranos de disrupción. Esto incluye identificar eventos geopolíticos que podrían afectar la logística. Al hacerlo, las empresas pueden ajustar sus estrategias de forma proactiva para mitigar los riesgos.

El poder predictivo de la IA significa que las empresas pueden gestionar el inventario de manera más eficiente, reduciendo tanto la escasez como el exceso de existencias. Como resultado, las empresas pueden garantizar la continuidad, la satisfacción del cliente y unos resultados sólidos.

Seguridad de los medicamentos

La aplicación de la IA en la gestión de riesgos está revolucionando la seguridad de los medicamentos en la industria farmacéutica. Al analizar conjuntos de datos complejos, la IA identifica posibles reacciones adversas a los medicamentos antes de que alcancen niveles críticos. Por ejemplo, la IA puede examinar los registros de los pacientes para detectar efectos secundarios poco comunes en poblaciones que toman ciertos medicamentos.

Los ejemplos de inteligencia artificial para la gestión de riesgos en el sector farmacéutico incluyen la predicción de la idoneidad del paciente y los resultados de los ensayos. La IA podría predecir qué participantes del ensayo corren riesgo de sufrir reacciones adversas basándose en marcadores genéticos.

Los sistemas de IA pueden rastrear datos del mundo real después de la liberación de medicamentos. Esto garantiza una vigilancia y seguridad continuas, detectando riesgos que no fueron evidentes durante los ensayos clínicos. El análisis predictivo de la IA es crucial para prevenir emergencias médicas y garantizar el bienestar del paciente.

De este modo, las empresas farmacéuticas pueden navegar por la seguridad de los medicamentos con una precisión sin precedentes. Pueden abordar problemas potenciales de forma proactiva, garantizando mejores resultados para los pacientes. El papel de la IA en la gestión del riesgo de drogas representa un paso adelante en la salud y la seguridad públicas.

Diagnóstico del vehículo

La IA en la gestión de riesgos juega un papel fundamental en el diagnóstico de vehículos. Los sistemas de inteligencia artificial analizan datos de los sensores del vehículo para predecir fallas mecánicas antes de que ocurran. Por ejemplo, la IA puede alertar de un posible mal funcionamiento del motor debido a lecturas anormales de temperatura.

Las alertas proactivas que proporciona la inteligencia artificial para la gestión de riesgos previenen accidentes y reducen los costes de mantenimiento. Al predecir el desgaste de los neumáticos a partir de los patrones de conducción, la IA aconseja sobre los tiempos óptimos de reemplazo. Esto ayuda a evitar reventones y mantiene los estándares de seguridad del vehículo.

La IA también monitorea la duración de la batería analizando los ciclos de carga y el uso. Recomienda el mantenimiento de la batería para evitar fallas inesperadas. La precisión de la tecnología en la predicción de fallas de piezas mejora la seguridad vial y la confiabilidad del vehículo.

Con la IA en la gestión de riesgos, los operadores de flotas optimizan los programas de mantenimiento, mejorando el tiempo de actividad de los vehículos. En última instancia, la IA mejora la seguridad y la longevidad de los vehículos a través de diagnósticos más inteligentes basados ​​en datos.

[Lea también: ¿Cómo está transformando la IA el futuro de la industria automotriz? Beneficios y casos de uso]

Gestión de riesgos en seguros

La gestión de riesgos impulsada por la IA está transformando el sector de los seguros al mejorar la suscripción y el procesamiento de reclamaciones. La IA evalúa los riesgos con mayor precisión examinando vastos conjuntos de datos. Identifica patrones que indican perfiles de mayor riesgo, que informan las decisiones de suscripción. Por ejemplo, la IA podría evaluar el riesgo de un conductor analizando su historial de conducción, tipo de vehículo e incluso datos sociales.

En el procesamiento de reclamaciones, la IA acelera la evaluación de los daños mediante el reconocimiento de imágenes. Estima rápidamente los costos de reparación, agilizando la liquidación de reclamos. Este rápido procesamiento beneficia tanto a las aseguradoras como a los asegurados.

La IA también combate las reclamaciones fraudulentas detectando anomalías que los analistas humanos podrían pasar por alto. Puede señalar inconsistencias en los historiales de reclamaciones o patrones sospechosos en los documentos presentados.

A través de estas aplicaciones, la IA está haciendo que los seguros sean más eficientes y confiables. Las aseguradoras pueden ofrecer primas más competitivas y pólizas personalizadas para perfiles de riesgo individuales. Este enfoque específico está redefiniendo el estándar de la industria para la gestión de riesgos.

Predicción de pérdida de clientes

El uso de la IA en la gestión de riesgos es particularmente eficaz para predecir la pérdida de clientes. Al analizar los datos de participación y satisfacción del cliente, la IA identifica patrones que indican un riesgo de abandono. Por ejemplo, una disminución en el uso del producto o en las interacciones con el servicio puede indicar la intención de un cliente de irse.

Los algoritmos de IA también pueden procesar comentarios y tickets de soporte para evaluar la opinión del cliente. El sentimiento negativo puede desencadenar estrategias de retención para evitar la deserción. Además, los análisis del historial de compras predicen cuándo los clientes podrían necesitar incentivos o participación.

Para los servicios de suscripción, la IA evalúa las probabilidades de renovación. Analiza datos de comportamiento, como la frecuencia de inicio de sesión, para prever cancelaciones. Al identificar a los clientes en riesgo, las empresas pueden abordar las inquietudes de manera proactiva y mejorar la retención.

Además, la IA mejora los esfuerzos de marketing personalizados para volver a atraer a los clientes. Sugiere promociones o contenidos personalizados que probablemente resuenen en cada cliente. Este enfoque específico es fundamental para reducir la deserción y mantener una base de clientes leales.

Mantenimiento predictivo de activos en la industria manufacturera

El mantenimiento predictivo es vital para la longevidad de los activos en la fabricación. Las tecnologías de inteligencia artificial predicen fallas en los equipos antes de que ocurran. Esto reduce el tiempo de inactividad no planificado y los costos de mantenimiento.

Por ejemplo, los sensores recopilan datos sobre el rendimiento de la máquina en tiempo real. La IA analiza estos datos detectando anomalías que podrían indicar averías pendientes. Luego, la tecnología programa el mantenimiento antes de que los problemas se agraven.

Al aplicar la gestión de riesgos mediante IA, los fabricantes pueden prolongar la vida útil de la maquinaria. También evitan los costos asociados con las reparaciones de emergencia. Los programas de producción se vuelven más confiables y la calidad de los resultados se mantiene constante.

La inteligencia artificial para la gestión de riesgos también juega un papel vital en la asignación de recursos. Garantiza que los recursos de mantenimiento se utilicen de manera eficiente, en función de las necesidades reales del equipo. Los fabricantes se benefician de una operación más optimizada, con la IA supervisando el estado de sus activos.

El enfoque proactivo del mantenimiento predictivo ejemplifica el impacto transformador de la IA. Optimiza el cuidado y la gestión de los activos de fabricación, asegurando la excelencia operativa.

Evaluación de riesgos de desastres naturales

La evaluación del riesgo de desastres naturales se ha vuelto más precisa con la IA. Los algoritmos avanzados analizan patrones climáticos históricos y flujos de datos actuales. Este análisis proporciona previsiones que pueden salvar vidas y reducir las pérdidas económicas.

Con la llegada de la IA a la gestión de riesgos, las agencias predicen de manera eficiente las probabilidades de desastres, desde inundaciones hasta incendios forestales. Por ejemplo, los sistemas de inteligencia artificial evalúan imágenes satelitales y datos ambientales para prever incendios forestales. Estos sistemas brindan a los bomberos información crítica sobre posibles puntos críticos y patrones de propagación.

El papel de la IA en la gestión de riesgos se extiende a las medidas de seguridad pública. Las autoridades utilizan pronósticos de IA para planificar evacuaciones y despliegues de recursos. Estas medidas preventivas son cruciales para mitigar el impacto de los desastres.

Las herramientas basadas en inteligencia artificial también ayudan en los esfuerzos de reconstrucción después de un desastre. Analizan los daños, agilizan la distribución de la ayuda y contribuyen a la planificación de la infraestructura. Este enfoque integral ayuda a las comunidades a recuperarse más rápidamente.

Las capacidades predictivas de la IA están redefiniendo la evaluación del riesgo de desastres. Son cruciales para prepararse y responder a eventos naturales.

Optimización del riesgo de cartera

En finanzas, es fundamental equilibrar el riesgo y el rendimiento de una cartera. Los modelos de IA analizan una gran cantidad de datos del mercado, mejorando las decisiones de inversión. Estos modelos evalúan el riesgo en tiempo real y ajustan las carteras para alinearlas con los objetivos de los inversores.

Uno de los ejemplos claros de inteligencia artificial para la gestión de riesgos es la asignación de activos. Los algoritmos de IA procesan las tendencias del mercado, los indicadores económicos y el desempeño de la empresa. Identifican patrones invisibles al ojo humano, optimizando la distribución de activos.

Por ejemplo, un sistema de inteligencia artificial podría prever una desaceleración del mercado. Luego reequilibra la cartera, cambiando a activos más seguros antes de que ocurra la desaceleración. Esta estrategia preventiva protege el valor de la cartera.

Estos sistemas inteligentes también simulan diversos escenarios de mercado. Ponen a prueba cómo podrían funcionar diferentes composiciones de cartera bajo estrés. Los inversores se benefician de estrategias que han resistido pruebas virtuales de condiciones extremas del mercado.

Las herramientas de inteligencia artificial se están volviendo indispensables en la gestión de riesgos financieros. Permiten a los inversores tomar decisiones informadas para optimizar la cartera.

Evaluación de riesgos de proveedores externos

La evaluación de riesgos de proveedores externos es crucial para la continuidad e integridad del negocio. Los sistemas de inteligencia artificial proporcionan evaluaciones de riesgos dinámicas, considerando el rendimiento, el cumplimiento y la ciberseguridad. Supervisan continuamente a los proveedores y detectan anomalías que pueden indicar riesgos, como inestabilidad financiera o violaciones de seguridad.

Un ejemplo es una plataforma de inteligencia artificial que evalúa las redes de proveedores e identifica posibles interrupciones en la cadena de suministro. Al evaluar los datos de los proveedores en comparación con eventos y tendencias globales, la IA anticipa riesgos que podrían afectar las operaciones.

Las grandes empresas necesitan realizar evaluaciones de proveedores, ya que tienen muchos proveedores. La IA en la gestión de riesgos empresariales desempeña un papel fundamental al cuantificar y priorizar los riesgos de los proveedores. Permite a las empresas mitigar amenazas potenciales de forma proactiva en lugar de reactiva. Por ejemplo, una herramienta de inteligencia artificial puede analizar las puntuaciones de salud financiera de los proveedores y alertarlos sobre los riesgos antes de que afecten la cadena de suministro.

Estos conocimientos permiten a las empresas tomar decisiones informadas sobre la gestión de proveedores y la exposición a riesgos. Con las capacidades de aprendizaje profundo de la IA, la gestión de riesgos se convierte en un impulsor estratégico en lugar de una necesidad de cumplimiento. Las empresas pueden mantener operaciones sólidas, seguras y eficientes, incluso en una red compleja de relaciones con terceros.

Detección de mala conducta de los empleados

La mala conducta de los empleados puede ser sutil y dañina, y a menudo elude los mecanismos de supervisión tradicionales. Cada vez se reconoce más el papel de la IA en la gestión de riesgos para prevenir estos problemas dentro de la fuerza laboral. Al analizar patrones en el comportamiento, la comunicación y las transacciones de los empleados, la IA puede detectar irregularidades que sugieran malas conductas. Por ejemplo, los algoritmos de IA procesan el tráfico de correo electrónico para detectar patrones indicativos de robo de propiedad intelectual.

Estos sistemas rastrean el acceso y el uso de datos, identificando la recuperación o distribución de información no autorizada. Las herramientas de inteligencia artificial también monitorean la actividad de la red, destacando accesos inusuales fuera del horario laboral o transmisiones de datos anómalas. Al configurar un modelo de aprendizaje automático, la IA identifica posibles amenazas internas basadas en desviaciones del comportamiento normal.

Las alertas proactivas de los sistemas de IA permiten intervenciones oportunas, evitando posibles fraudes o violaciones de datos. De esta manera, la IA actúa como una capa continua y vigilante en la estrategia de gestión de riesgos de una empresa. Garantiza que la conducta de los empleados se alinee con las políticas corporativas, salvaguardando los activos y la reputación de la empresa.

Los casos de uso de la inteligencia artificial para la gestión de riesgos resaltan la capacidad de la IA para mejorar los conocimientos predictivos y la toma de decisiones en diversos sectores empresariales. Confirman el papel de la IA como un componente crucial en el futuro de las estrategias de gestión de riesgos.

El futuro de la IA en la gestión de riesgos

El futuro de la IA en la gestión de riesgos parece muy prometedor. A medida que la tecnología siga avanzando, la IA podrá volverse bastante refinada, más predictiva e integrada en varios dominios industriales. Con más innovaciones, las empresas pueden esperar modelos de IA más sofisticados que proporcionen conocimientos más profundos y evaluaciones de riesgos más precisas.

Modelos predictivos mejorados

Las empresas pueden esperar algoritmos más potentes y una posible integración con la computación cuántica para realizar predicciones de riesgos más precisas.

Integración en tiempo real con IoT

La IA se combinará con el Internet de las cosas para dar respuestas más rápidas y precisas a los riesgos emergentes.

Estrategias de riesgo personalizadas

Los sistemas de IA ofrecerán soluciones de gestión de riesgos personalizadas para industrias y empresas específicas.

A continuación se muestran algunos ejemplos específicos de cómo se puede esperar que se utilice la IA en la gestión de riesgos en el futuro:

Paneles de control de riesgos impulsados ​​por IA: Los paneles de riesgos habilitados por IA ofrecerán información sobre riesgos en tiempo real, lo que permitirá una rápida identificación y respuesta a los riesgos emergentes para las empresas.

Previsión de riesgos basada en IA: la IA se utilizará para pronosticar riesgos futuros. Esta información se puede utilizar para desarrollar e implementar estrategias proactivas de gestión de riesgos.

Automatización de riesgos impulsada por IA: la IA se utilizará para automatizar muchas de las tareas involucradas en la gestión de riesgos, como la recopilación de datos, la evaluación de riesgos y la mitigación de riesgos. Esto liberará recursos humanos para centrarse en tareas más estratégicas.

¿Cómo está dando forma Appinventiv el futuro del desarrollo de aplicaciones con la gestión de riesgos impulsada por IA?

En Appinventiv, nos destacamos en la creación de soluciones de aplicaciones que incorporan IA para la gestión de riesgos, mejorando la resiliencia y la inteligencia de sus herramientas comerciales. Nuestros servicios de desarrollo de IA potencian sus herramientas comerciales con análisis predictivos avanzados, monitoreo de riesgos en tiempo real y capacidades de toma de decisiones adaptativas, lo que garantiza un enfoque proactivo para la gestión de riesgos y fomenta la agilidad operativa.

A través de nuestro enfoque innovador, brindamos a nuestros clientes los medios para utilizar capacidades avanzadas de IA, garantizando que sus aplicaciones no solo sean de vanguardia sino también seguras y confiables.

Recientemente desarrollamos una aplicación de reclutamiento basada en inteligencia artificial, JobGet, que no solo revoluciona las búsquedas laborales de los trabajadores, sino que también reduce significativamente los riesgos asociados con los desajustes en la contratación, ahorrando tiempo y recursos tanto para los trabajadores como para los empleadores. La aplicación pudo recaudar 52 millones de dólares en financiación de serie B.

También incorporamos IA en la aplicación bancaria de un banco líder en Europa. El cliente quería mantenerse al día con el crecimiento y mejorar la experiencia general del cliente; por lo tanto, les brindamos una aplicación móvil con tecnología de inteligencia artificial para automatizar sus procesos bancarios. La aplicación era capaz de atender el 50 % de las solicitudes de servicio al cliente a través de chatbots de IA generativa, lo que redujo los costos de mano de obra en un 20 %. La automatización impulsada por IA ayudó aún más a reducir los riesgos operativos generales asociados con las tareas manuales.

Póngase en contacto con nuestros expertos para transformar sus estrategias de gestión de riesgos con soluciones de aplicaciones inteligentes habilitadas para IA.

Preguntas frecuentes

P. ¿Cómo mejora la IA la gestión de riesgos en las empresas?

R. La IA mejora la gestión de riesgos empresariales al analizar rápidamente datos complejos para predecir e identificar riesgos potenciales. Garantiza que las empresas puedan abordar las amenazas de forma preventiva, mejorando la toma de decisiones y la asignación de recursos.

P. ¿Qué ventajas ofrece la IA cuando se integra en los sistemas de gestión de riesgos?

R. La IA ofrece ventajas significativas cuando se integra en sistemas de gestión de riesgos, como una mejor toma de decisiones a partir de conocimientos predictivos, una mayor eficiencia a través de la automatización de procesos y una mayor precisión en la detección de riesgos. También permite evaluaciones y respuestas a amenazas en tiempo real.

P. ¿Qué le depara el futuro a la IA en la gestión de riesgos?

R. El futuro de la IA en la gestión de riesgos promete modelos predictivos más avanzados y una integración más estrecha con fuentes de datos en tiempo real como IoT. Espere enfoques de gestión de riesgos más personalizados, en los que la IA proporcione estrategias personalizadas para combatir eficazmente los riesgos en evolución.