Amb una forma de raonar o resoldre problemes similar a la humana i una capacitat de processament exponencialment major, la intel·ligència artificial (IA) és una eina imprescindible per als serveis financers, per a les fintech, i, després de la seva integració a la banca, per als bancs. En centenars de línies de codi es plantegen totes les entrades d'informació possibles, s'exploren tots els escenaris, es realitzen proves i infinitat d'interaccions, s'observen dades i es mostra un resultat. A més, tot el procés retroalimenta l'algoritme per aprendre i automillorar-se.

La intel·ligència artificial utilitza xarxes neuronals per donar una solució humana a una tasca. Les fintech, fent ús de la IA, creen mecanismes per solucionar problemes o realitzar un servei com ho faria un expert humà. A la banca, els serveis fintech aplicant IA són capaços d'ajudar l'estalviador en les seves decisions financeres. Però també són útils per a la mateixa banca, automatitzant tasques i posant a la seva disposició informació dels seus clients, riscos i compliment normatiu.

Podria semblar ciència ficció que un programari sigui capaç d'assessorar un client com ho faria un expert financer. Doncs ja és una realitat molt certa, ja que els gestors automatitzats o roboadvisors a finals de 2017, amb només tres anys de vida a Espanya, van moure 100 milions d'euros, i encara és una xifra molt llunyana a la dels Estats Units, on els estalviadors van confiar uns 20.000 milions d'euros als roboadvisors. Una de les claus de la seva expansió són els seus baixos costos de gestió de carteres, amb comissions molt inferiors a les de la banca tradicional.

Darrere dels gestors automatitzats hi ha algoritmes de trading que prenen decisions seguint uns paràmetres preestablerts per la fintech. Basant-se en unes dades d'entrada com el tipus d'inversió desitjada o el perfil de risc, s'analitzen totes les variables, es rastregen fons i estudien els mercats per acabar configurant una cartera òptima d'inversió. Alhora, tot aquest procés retroalimenta l'algoritme per corregir qualsevol error i millorar la seva eficiència en posteriors càlculs.

Amb aquesta velocitat de càlcul i l'enorme volum de dades capaç d'analitzar, no és difícil esperar bons resultats de les seves carteres d'inversió.