Transformación bancaria y la Inteligencia Artificial privada
Hoy en día, la transformación digital sigue siendo un tema dominante en la industria de servicios financieros. Las instituciones financieras están ahora muy interesadas en acelerar la innovación de productos y servicios, y la transformación digital con el uso de nuevas tecnologías es fundamental.
Para los líderes bancarios del sector de servicios financieros, la inflación elevada y la incertidumbre económica son algunas de sus principales preocupaciones. Muchos aspiran a mejorar la rentabilidad operativa, reforzar el cumplimiento y reducir riesgos legales, así como mantener a sus clientes satisfechos con un servicio excelente.
No es nuevo que los avances tecnológicos tendrán un gran impacto en el futuro de la banca y la industria en general. En este contexto, los bancos ya están adoptando la inteligencia artificial (IA) y otras tecnologías avanzadas para adaptarse a los cambios del sector financiero con más facilidad que los que los consideren como opcionales.
De acuerdo con Baufest, cerca del 25% de los grandes bancos e instituciones financieras ya están comenzando a utilizar la inteligencia artificial. Datos de IDC señalan también que el 39% de las instituciones financieras se encuentran trabajando con modelos iniciales de IA como pruebas de concepto y pilotos que les ayudan a saber a dónde dirigirse. Una de cada cuatro instituciones financieras está invirtiendo en ella, ya sea en capacitaciones, servicios de consultoría o modelos de lenguaje.
Appian señala cuatro pilares dominantes de la Inteligencia Artificial que están teniendo un impacto:
- IA predictiva
Esta forma de Inteligencia Artificial aprovecha los datos históricos para anticipar resultados futuros. Por ejemplo, puede analizar datos de mercado para ofrecer recomendaciones de inversión o gestionar inversiones de forma autónoma basándose en trayectorias de mercado previstas.
- Inteligencia Artificial de detección de anomalías
Es inestimable cuando se trata de identificar transacciones sospechosas e imprescindible para detectar irregularidades. Puede utilizarse para actividades contra el blanqueo de dinero y la detección del fraude, actuando como sistema de alerta y señalando cuándo es necesaria la supervisión humana.
- IA generativa
La Inteligencia Artificial generativa aprovecha grandes modelos lingüísticos y conjuntos de datos históricos para responder a instrucciones de lenguaje natural para elaborar todo tipo de contenidos. Puede procesar datos brutos para producir instantáneamente correos electrónicos personalizados, resúmenes financieros, informes y otra documentación, mejorando el customer journey digital.
- Inteligencia Artificial de clasificación
Dada la gran cantidad de datos empresariales no estructurados a la que se enfrentan muchas organizaciones, la capacidad de clasificación de la IA es indispensable. La Inteligencia Artificial de clasificación puede utilizarse para segmentar a los clientes en función de su historial de transacciones y sus preferencias, lo que permite a los equipos adaptar sus productos, servicios y estrategias de marketing. Esta Inteligencia Artificial también puede clasificar las solicitudes de préstamos en distintas categorías de riesgo, en base a factores como el historial crediticio y los ingresos.
IA y los datos: dando forma al futuro de la banca y las finanzas
En esta industria de servicios financieros los datos son lo más importante para aprovechar al máximo la tecnología de IA. Muchos bancos e instituciones financieras tradicionales siguen utilizando hojas de cálculo creadas y mantenidas manualmente, lo que aumenta el potencial de error humano y el riesgo. Por ello la importancia de conectar los datos de sistemas para crear una visión unificada y aprovechar todo su potencial. Esto no solo mejora la automatización de la IA, sino que también garantiza que todos los que necesiten acceder a ella dentro de su organización dispongan de la información más precisa. Para los grandes bancos, esto ha sido un reto.
Gracias a la Inteligencia Artificial generativa, los 14 bancos de inversión más importantes del mundo podrían aumentar la productividad de su servicio de atención al público entre un 27% y un 35%.1
En este sentido, la tecnología que hace uso del data fabric ayuda a trabajar con datos en una arquitectura virtual para que no tenga que migrarlos de una plataforma a otra para utilizarlos. Con un data fabric, es como si todos sus datos estuvieran conectados, independientemente de dónde vivan.
No hemos hablado de la privacidad de los datos, por ello la importancia de mantenerse alerta ante las repercusiones sobre la IA para resguardar la información de los usuarios. Los directivos de las instituciones bancarias tienen razón al preocuparse y poner atención por la privacidad y la IA. La información que se introduce en los modelos lingüísticos de muchos productos de IA se utiliza para entrenar el modelo para futuros resultados. Si se alimenta con información confidencial de los clientes, esa información puede quedar expuesta públicamente, creando un riesgo adicional para las empresas en relación con los derechos de propiedad y los temas regulatorios. La solución a esto en el sector financiero es la Inteligencia Artificial privada, en donde el modelo lingüístico es interno a la empresa y solo se entrena con sus propios datos. Esto proporciona las ventajas de la IA al tiempo que mantiene un alto nivel de seguridad para su organización y sus clientes. También significa que los resultados de la IA reflejan específicamente su base de clientes, lo que le permite conocer mejor las necesidades y hábitos de aquellos a los que presta servicio.
El abanico de aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el sector financiero es amplio y está en constante expansión. Desde la automatización de cara al cliente impulsada por la Inteligencia Artificial generativa, hasta la optimización de los procesos internos, la toma de decisiones y la gestión del riesgo y el compliance, todas estas funciones están experimentando una nueva concepción a través del prisma de la Inteligencia Artificial.
Usos e implementación de IA
Algunos casos de uso de la IA en el sector de los servicios financieros están vinculados con el riesgo normativo y compliance, en donde la inteligencia artificial puede discernir patrones y comportamientos para identificar riesgos de forma temprana. Mediante el análisis de datos históricos y la predicción de escenarios futuros, los bancos pueden evaluar el riesgo de mercado, de crédito y el riesgo operativo, y hacer más eficaces sus esfuerzos de mitigación de riesgos. La atención al cliente en el sector bancario, la satisfacción y la fidelización de los clientes son de vital importancia. Cuando se combina la tecnología de IA, como los chatbots, con empleados que trabajan para resolver los problemas críticos a los que se enfrentan los clientes, se pueden mejorar los resultados y atraer a las personas con experiencias personalizadas. Además, las ofertas de atención al cliente con IA proporcionan más análisis de datos sobre el comportamiento de los clientes, lo que mejora las ofertas de servicios y los esfuerzos de marketing. La eficiencia operacional, en donde la IA puede automatizar tareas rutinarias para ayudar a ahorrar tiempo y crear eficiencias operativas. Tiene la capacidad de analizar datos e información de forma más rápida y precisa que los humanos, lo que mejora la visibilidad dentro de una organización para que los líderes puedan tomar mejores decisiones.
Las empresas de servicios financieros se enfrentan a cambios constantes y los líderes bancarios deben ser conscientes de cómo la tecnología puede ayudarles a adaptarse para ahorrar en costos operativos, mejorar los procesos bancarios y las experiencias digitales para los clientes, así como reducir riesgos. Una sólida estrategia de IA combinada con la automatización de datos y procesos es la mejor forma de tener éxito y lograr un crecimiento importante en la industria. Sin duda es la mejor manera de preparar a una organización para el futuro con herramientas basadas en IA.
Por: Ulises Isunza, Representante de Ventas de Appian para el Norte de Latinoamérica
