Etiqueta: inteligencia artificial

  • Capital One, el tradicional banco americano apuesta fuertemente a la Innovación

    Capital One es uno de los 10 bancos más grandes de los Estados Unidos en función de los depósitos. Clasificado como 145 en Fortune 500 y sirviendo a aproximadamente 45 millones de cuentas de clientes, Capital One opera en la Bolsa de Valores de Nueva York con el símbolo ‘COF’ y está incluido en el índice S & P 100. Podría decirse que es el típico banco tradicional, pero no, su apuesta a la innovación es radical y están explorando desde Blockchain a Machine Learning, pensando en el usuario final que fácilmente podría migrar a una pataforma bancaria de Google o Amazon, entre los potenciales más retadores. Gill Haus es el vicepresidente sénior de Retail One y Direct Bank Chief Information Officer en Capital One. En ese puesto, supervisó muchos de los cambios que han convertido al Banco en sinónimo de innovación digital. Él cree que su equipo experimentará regularmente con la última tecnología para juzgar la aplicabilidad al Banco y sus objetivos y ha supervisado el desarrollo de laboratorios de innovación que promueven esta misión.

    En esa línea y con el objetivo de hacer que las compras en línea sean más seguras, Capital One lanzó a finales de la semana pasada la posibilidad de comprar con números de tarjetas virtuales a través de un chatbot (un programa informático con el que es posible mantener una conversación).

    Los números de tarjeta virtual, por supuesto, no son nuevos: Bank of America y Citi ofrecen una característica similar que crea un número de tarjeta de crédito temporal vinculado a su número de cuenta real con el fin de realizar compras en línea. Pero la implementación de la característica de Capital One será útil para sus titulares.

    En lugar de requerir que los usuarios creen números de cuenta en una pantalla de configuración de algún tipo, Capital One está usando su asistente inteligente, Eno, un chatbot  que aprovecha la inteligencia artificial para comprender lo que necesita el cliente.

    Según el anuncio hecho, no se requerirá que los clientes creen números de cuenta, ya que esa tarea se dejará al asistente inteligente Eno. Al tocar el chatbot para crear los números de la tarjeta virtual que se utilizarán para las compras en línea, Capital One tiene la intención de brindar a los clientes un acceso más rápido a los números. Eno ya puede proporcionar a los clientes información sobre sus cuentas a través de texto.
    Mientras Capital One ha estado probando los números de tarjetas de crédito virtuales desde noviembre de 2017, no es hasta ahora que ha habido un anuncio oficial. Los números de tarjeta virtual de Capital One se consideran una forma de protección contra los piratas informáticos, lo que permite a los clientes pagar sin proporcionar la información de su cuenta de tarjeta de crédito.

    Las personas almacenan su información verdadera de tarjeta de crédito en todas partes: Amazon, Spotify, operadores telefónicos, membresías de gimnasios y están obligados a reemplazar sus números de tarjeta de crédito en cada sitio web cuando obtienen una nueva tarjeta, que podría deberse a una variedad de razones, ya sea que hayan perdido una tarjeta o reemplazó una expirada. Cuando el banco emite a los clientes nuevas tarjetas de crédito, Eno mapea todas sus relaciones virtuales guardadas en su cartera de números virtuales a la nueva información de la tarjeta, por lo que se actualiza automáticamente sin que el cliente tenga que hacerlo manualmente.

    Eno detecta las páginas de pago de los comerciantes y muestra automáticamente la tarjeta virtual (números de tarjetas de crédito de 16 dígitos completamente diferentes, códigos de seguridad de tres dígitos y fechas de vencimiento) y los clientes deciden si usar, guardar o descartarla. Los números de la tarjeta virtual funcionan con tarjetas de crédito personales y a través de Google Chrome y Firefox. Capital One planea expandirlo a más plataformas en el futuro, así como agregar más características, como límites de transacciones, tarjetas de tiempo específico para comerciantes específicos y números virtuales de un solo uso,  dijo Tom Poole, SVP de pagos digitales e identidad en Capital One.

    Capital One diseñó números virtuales de Eno para brindarles a los clientes «la capacidad de establecer reglas sobre cómo desea que se traten los pagos», dijo Poole. «Hoy, le damos un número en una tarjeta plástica, y no hay reglas al respecto; se puede usar para cualquier cosa, y si se lo da a alguien, le da acceso a toda su línea de crédito de manera definitoria. »

    Las tarjetas virtuales son únicas para las diferentes relaciones mercantiles de los usuarios, y los clientes pueden almacenar una cartera de los diferentes números, con la opción de bloquear una tarjeta para que no carguen de forma no autorizada o eliminar las relaciones que ya no desean conservar. La característica debería ayudar a los clientes a evitar el fraude, que representó el 1,58 por ciento de los ingresos de los minoristas a partir de diciembre, en comparación con el 1,47 por ciento del año anterior. Si un minorista en línea sufre una violación de datos y el número de la tarjeta virtual de un cliente se ve comprometido, sus datos permanecen seguros porque nunca entregó la información de su tarjeta real en primer lugar.

    Con el servicio, los usuarios acceden al sitio web para crear números de tarjeta virtual (que pueden recibir apodos o «nicknames») y administrarlos a través de un panel en línea. Los usuarios pueden bloquear o desbloquear los números según sea necesario. Para deshacerse de una suscripción, los clientes de Capital One simplemente pueden bloquear ese número de cuenta virtual. Eno también completará automáticamente la información durante el pago, lo que permite un procesamiento más rápido. Los números virtuales están integrados en la cuenta Capital One del cliente, por lo que aún pueden obtener puntos de recompensa.

    Más allá de la seguridad y el fraude, los números virtuales de Eno podrían ayudar a que los consumidores permanezcan en línea y no abandonen el carro de compras;   y valida la idea de que los bancos conviertan a los retailers en socios naturales en lugar de competir o ver en ellos una amenaza potencial. Capital One ya tiene una relación de tarjeta de crédito con Amazon, por ejemplo, y está en conversaciones con el gigante del comercio electrónico sobre establecer un acuerdo de cuentas corrientes para los clientes de Amazon.

    Sin embargo, la banca digital es más que AI o chatbots. Se trata de digitalizar toda la organización detrás de la aplicación. Durante el año pasado, Capital One ha estado reconsiderando cómo puede salir del enfoque demasiado común de ‘innovar’ al superponer las nuevas tecnologías sobre un producto anterior; se ha dado cuenta de que necesita reconsiderar por completo la interacción del cliente con él. «La banca central heredada se basa en una serie de factores, uno de los cuales es el procesamiento por lotes, donde procesa por lotes todas las transacciones que tuvieron lugar durante el día por la noche», en contraste con otras experiencias de los clientes que tienen lugar las 24 horas, dijo el analista senior en Capital One Aite Kevin Morrison. «El salto consiste en pasar a la banca en tiempo real porque los millennials lo esperan». Y ése es el próximo paso.

  • Zalando, e-commerce alemán, despedirá 250 empleados y los reemplazará con algoritmos

    El poderoso retail de moda online, Zalando, planea reemplazar de 200 a 250 posiciones previamente realizadas por personas , con algoritmos e inteligencia artificial.

    Los empleos afectados en Zalando, que tiene su sede en Berlín, serán principalmente en ventas y publicidad. Los productos serán personalizados con la ayuda de algoritmos, y el departamento de marketing será reestructurado, manifestó Rubin Ritter, del consejo de administración de Zalando, al Frankfurter Allgemeine Zeitung (FAZ) en un artículo publicado la semana pasada.

    Los despidos son parte de la estrategia de crecimiento, dijo Ritter, que aún no reveló cuándo ocurrirán. Para lograr sus objetivos, Zalando debe estar posicionado de manera óptima en el marketing, lo que incluye «dar esos pasos», dijo al periódico.

    Zalando quiere personalizar aún más su contacto con los clientes mediante la recopilación de datos, según el gerente Moritz Hahn.

    A pesar de la reestructuración, el gigante del comercio electrónico planea contratar a otras 2.000 personas, la mayoría de ellas en Berlín, donde la compañía está construyendo una nueva sede. En todo el mundo, Zalando emplea a 15,000 personas, de las cuales 6,000 tienen su base en la capital alemana.

    «El marketing se basará cada vez más en datos en el futuro«, dijo Ritter a FAZ. «Por lo tanto, necesitamos un mayor número de desarrolladores y analistas de datos».

    Incursionar en alta tecnología no es algo nuevo para Zalando; de hecho, en el 2016,  junto a Google  (Iniciativa Tensor Flow) desarrollaron un proyecto experimental que permitió a los usuarios crear diseños virtuales de moda en 3D. La iniciativa llamada Project Muze, le permitió a la compañía recurrir al aprendizaje automático mientras explora el potencial de los algoritmos en el diseño de vestimenta.

    Fashion items in Zalando’s Winter 2018 collection. Photo: DPA

    Creado en asociación con Stinkdigital, el estudio de diseño digital británico, Project Muze constituye un motor especialmente diseñado que utiliza una red neuronal entrenada con las preferencias de diseño (color, textura y estilo) de más de 600 «trendsetters» de moda y características de datos del Informe de Tendencias de la Moda de Google, además de los estilos que han marcado tendencia en Zalando.

    Abierto al público, Project Muze fue un experimento a escala basado en el navegador . La «categoría moonshot» (Business Punk) recibió cobertura de prensa mundial de Wired y Venturebeat para GQ y Elle e inició un debate sobre el papel futuro de la creatividad asistida por la IA (Inteligencia Artificial) en la moda y cómo potencialmente transformará la industria. En el primer mes, se generaron 40.424 diseños de moda. Hasta la fecha, el experimento ha logrado un alcance global de 19 millones y 3.4 millones de crecimiento orgánico a través de #projectmuze  y destacó la posición de Zalando a la vanguardia de la innovación tecnológica de la moda.

    Ir reemplazando tareas que pueden ser cubiertas por IA, es parte de la estrategia de la compañía, que cuenta con un poderoso departamento de Machine Learning. Como investigador científico en Zalando, el Dr. Alan Akbik es un experto en procesamiento de lenguaje natural y extracción de datos. En su trabajo para la compañía, que maneja cantidades masivas de transacciones en línea en múltiples idiomas, Akbik ayuda a revelar conocimientos únicos sobre la estructura misma del lenguaje humano observando y analizando grandes conjuntos de datos de texto multilingües.

    «Estoy (continuamente) sorprendido por las muchas particularidades del uso informal del lenguaje en la Web, especialmente en el dominio de la moda donde las nuevas palabras (para tendencias, apariencia, etc.) se inventan aparentemente todos los días. Muestra bien la creatividad y el entusiasmo de la comunidad de la moda y nos presenta interesantes desafíos de investigación para la NLP  (natural language processing) y la ciencia de datos.»

    «Actualmente estamos trabajando con redes neuronales recurrentes (RNN)  que me emocionan mucho por sus capacidades de modelado de lenguaje y etiquetado de secuencias. Creo que estas técnicas pueden, en el futuro cercano, dar lugar a avances importantes en el modelado y la captura automática de la semántica en el lenguaje humano.»

    En 2017, Zalando aumentó el número de empleados de 12,000 a 15,000;  en un comunicado de prensa este mes anunció que tiene la intención de aumentar sus ingresos entre un 20 y un 25 por ciento en 2018. Con el tiempo, ya el código aprendió a predecir qué tipo de moda les gustaría a las personas y crea diseños que las combinan. Para los usuarios, es como ser la musa de su propia ropa. Solo necesitan responder unas pocas preguntas de personalidad, dibujar un poco y ver lo que sucede en su móvil. ¿Para qué entonces se necesitan personas que vendan si los mismos consumidores son los productores?