Inteligencia artificial en la banca: aplicaciones y pasos para adoptarla

    

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La inteligencia artificial está cada vez más inmersa en el mundo en el que vivimos, la banca no es ajena a esta tendencia. La industria financiera necesita implementar este tipo de tecnología para seguir siendo competitiva. La aplicación de IA en apps y servicios bancarios permite aumentar los ingresos mediante una mayor personalización de su portafolio para los clientes, reducir los costos a través de la automatización, margen de error limitado y una mejor utilización de los recursos.

Según Business Insider, el 80% de los bancos son conscientes de los beneficios de la IA. Además, se proyecta que los bancos ahorren 447 mil millones de dólares mediante el uso de aplicaciones de IA.

A medida que se introducen nuevas tecnologías, los bancos adoptan continuamente las últimas innovaciones para redifinir la interacción que tienen con los usuarios. Las tecnologías disruptivas de IA pueden mejorar drásticamente la capacidad de los bancos para lograr cuatro resultados clave: mayores ganancias, personalización a escala, experiencias omnicanal distintivas y ciclos de innovación rápidos.

Aplicaciones de la IA en los servicios financieros

Las IF pueden utilizar la inteligencia artificial en tres canales principales: front office, middle office y back office. Veamos tres de las muchas aplicaciones que se dan a través de esta tecnología disruptiva.

Chatbots: Al integrarlos en las apps, los bancos pueden asegurarse de que estén disponibles para sus clientes las 24 horas del día, los 7 días a la semana. Además, al comprender su comportamiento, los chatbots pueden ofrecer atención personalizada y recomendar servicios y productos financieros adecuados.

Ciberseguridad y detección de fraude: La IA puede mejorar significativamente la efectividad de los sistemas de ciberseguridad al aprovechar los datos de amenazas anteriores y aprender los patrones e indicadores que pueden parecer no relacionados para predecir y prevenir ataques, además de identificar actividades fraudulentas.

Análisis de datos: Las IF registran millones de transacciones a diario. Dado este escenario, las soluciones basadas en inteligencia artificial pueden ayudar en la recopilación y el análisis de datos eficientes. Esto, a su vez, mejora la experiencia general del usuario.

Cómo pueden transformarse los bancos para adoptar IA

De acuerdo con una investigación de McKinsey & Company, hay cuatro claves interdependientes que al trabajar como una sola permiten a un banco proporcionar experiencias omnicanal distintivas. También apoyan la personalización a escala e impulsan los rápidos ciclos de innovación críticos para seguir siendo competitivos.

  1. Reimaginar la experiencia del cliente: Los clientes cada vez tienen una mayor expectativa frente a sus viajes digitales. Es necesario conocer su contexto y necesidades sin importar dónde interactúan con el banco. Para que el negocio sea omnipresente y resuelva necesidades emergentes y, al mismo tiempo, ofrezca experiencias omnicanal intuitivas, tendrá que rediseñar la interacción con los clientes y llevar a cabo los cambios necesarios.

    Esto significa integrar decisiones de personalización (qué y cuándo ofrecer, a través de qué canal) en los trayectos principales y el diseño de propuestas de valor que van más allá del producto bancario principal. Allí se debe incluir IA que automatiza las decisiones y actividades.
  2. Toma de decisiones: La entrega de mensajes y soluciones personalizados a millones de usuarios en tiempo real requiere que el banco desarrolle una capa de toma de decisiones impulsada por IA a escala. Para establecerla, se debe intentar desarrollar casos de uso específicos y soluciones puntuales a un mapa de ruta para toda la empresa a través de la implementación de modelos avanzados de análisis.

    El proceso de desarrollo debe ser repetible y, por lo tanto, capaz de ofrecer soluciones de manera eficaz y a tiempo. Además de una fuerte colaboración entre los equipos de diferentes áreas, esto requiere herramientas sólidas para el desarrollo de modelos, procesos eficientes (por ejemplo, reutilizar código entre proyectos) y la difusión de conocimientos entre los equipos.
  3. Fortalecer la tecnología y la infraestructura de datos: La implementación de capacidades requiere un conjunto escalable, resiliente y adaptable de componentes de tecnología básica. Para que una columna vertebral de un core sea sólida, debe tener las inversiones necesarias para su modernización, lo cual contribuye al aumento de su eficacia en los niveles de toma de decisiones y de compromiso del usuario.

    La capa central de un core bancario tiene seis elementos clave: Estrategia de tecnología avanzada, gestión de datos, arquitectura moderna basada en API, infraestructura tecnológica inteligente, niveles de ciberseguridad y control y vaciar el núcleo, este último significa crear componentes para integrar una serie de apps en las que se usan microservicios que agregan agilidad. Veamos en la siguiente imagen de qué se trata cada elemento.

    Core bancario impulsado por inteligencia artificial
  4. Transitar a un modelo operativo: El banco de IA del futuro necesitará un modelo operativo capaz de ser ágil para generar valor. A través de la integración de negocios y tecnología en plataformas de propiedad conjunta dirigidas por equipos multifuncionales, las IF pueden aumentar la velocidad y mejorar la alineación de objetivos y prioridades en toda la empresa.

El viaje para convertirse en un banco pionero en IA implica capacidades de transformación en las cuatro capas de un core bancario vistas en el punto anterior.

El primer paso es evaluar cómo los objetivos estratégicos del banco, por ejemplo, de crecimiento, rentabilidad e innovación, pueden ser habilitados por la gama de tecnologías de IA. Es necesario plantearse, ¿Cómo se pueden encajar los objetivos de inteligencia artificial con los objetivos estratégicos del banco?

La tecnología que ofrece la inteligencia artificial les da la oportunidad a los bancos, fintechs e instituciones financieras de maximizar el impacto de sus capacidades en formas que generan valor para los clientes. Con el fin de obtener el máximo valor de las plataformas y las personas que las componen, se requiere optimizar toda la pila de capacidades que posee la plataforma. Si funcionan en sincronía, se estimula y potencia el crecimiento del negocio de IA del futuro.

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Acerca del Autor

Catalina Arango Bedoya

Antes en El Tiempo y Legis. Actualmente creo, edito y publico contenidos de tecnología y finanzas en COBIS. Mi trayectoria incluye estrategias de contenido digital en una variedad de formatos. Con foco en Inbound Marketing, social media management y optimización SEO. Jugadora de equipo, propositiva y orientada al detalle.