Por: Ulises Isunza, Representante de Ventas de Appian para el Norte de Latinoamérica
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.
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
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.
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