Casos de uso de inteligencia artificial en las entidades bancarias

A pesar del poder de la mente humana, hay muchos procesos y análisis en los que el ser humano no es muy eficiente. Este suele ser el caso cuando hay un alto componente mecánico en el problema o cuando dependemos de encontrar un patrón en grandes volúmenes de datos.

Numerosos sectores han adoptado la Inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés), desde el sector médico hasta los autos sin conductor en la industria automovilística. Las empresas están aplicando soluciones basadas en la AI para mejorar su eficiencia económica y aumentar la calidad del servicio.

Históricamente, el sistema bancario siempre ha buscado maximizar sus beneficios, por lo que es inevitable que entre con fuerza en el mundo de la AI. Con el constante avance de la tecnología, cada vez hay más oportunidades de mejora, como la posibilidad de entrenar sistemas propios o utilizar algoritmos de terceros para reducir aún más el coste de implantación de un sistema empresarial.

¿Qué es la inteligencia artificial?

La Inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés) es la disciplina de la toma de decisiones automatizada y la ejecución de acciones mediante el uso de sistemas informáticos y la aplicación de técnicas matemáticas a grandes cantidades de datos.

La AI puede utilizarse para realizar diferentes tipos de análisis, como el “descriptivo”, que explica lo que ha sucedido, el “presciente”, que predice lo que sucederá, y el “prescriptivo”, que sugiere lo que hay que hacer para alcanzar un objetivo concreto.

La AI es ya una herramienta habitual en actividades como las búsquedas en Internet, el reconocimiento de rostros, las recomendaciones en redes sociales o la determinación de rutas en aplicaciones de navegación. Algunas técnicas basadas en la AI existen desde hace décadas, mientras que otras son relativamente nuevas y muchas, como el aprendizaje automático, están avanzando rápidamente debido a la mayor disponibilidad de datos y a la mejora de las técnicas que pueden manejar grandes volúmenes y fuentes de datos.

Las tecnologías de AI han demostrado una poderosa capacidad para reconocer patrones, sin embargo, no puede realizar un aprendizaje asociativo como el de los humanos, analizar una amplia visión de conjunto y conectar todo nuestro conocimiento. El reto de la AI en el futuro es mejorar la comprensión y la capacidad de respuesta del entorno a un nivel más profundo. El objetivo final es lograr que las tecnologías de AI mejoren las capacidades tecnológicas e industriales de las economías, al mismo tiempo que sirvan de ayuda a las personas y mejoren su bienestar.

A continuación, se presentan algunas aplicaciones importantes de la AI en el sector bancario y financiero:

1. Procesos de pago back-end
   

   La utilización de la AI y el aprendizaje automático en los pagos acelera la automatización y agiliza los procesos de fondo que antes realizaban los humanos de forma manual. En consecuencia, la automatización mediante AI tiene un gran potencial en el sector bancario debido a su capacidad para reducir las cargas de trabajo, optimizar la calidad del trabajo, mejorar la productividad y ofrecer costes y errores mínimos en el proceso.

2. Detección de pagos fraudulentos
   

   La banca transaccional se caracteriza por numerosos procesos que soportan un número importante de interacciones de los usuarios finales en los pagos diarios y generan grandes cantidades de datos. La AI ofrece importantes oportunidades, sobre todo en áreas como la detección y prevención del fraude, los pagos y la incorporación.

   La AI puede ayudar a prevenir y detectar el fraude al destacar las transacciones inusuales, como cuando el importe en cuestión es alto, la transacción fue iniciada por un cliente inesperado, o la empresa nunca ha hecho negocios con la empresa objetivo o el país que recibe el pago antes. Además, las herramientas de AI pueden detectar y supervisar los comportamientos inusuales de los empleados de las instituciones financieras, por ejemplo, el inicio de sesión en los sistemas fuera del horario comercial.

3. Conozca a su cliente (KYC)
   

   Los procedimientos de las instituciones financieras para la incorporación de nuevos clientes podrían ser más fluidos en el futuro si aplican tecnologías de AI para procesar grandes cantidades de documentación necesaria para conocer a sus clientes (KYC, por sus siglas en inglés).

   Las soluciones basadas en AI pueden utilizar el procesamiento del lenguaje natural para leer los documentos, interpretar la información y comunicar sus conclusiones a los responsables humanos. También pueden cotejar los documentos con fuentes externas. El resultado es un proceso de incorporación más rápido y rentable que proporciona una mejor experiencia tanto para las instituciones financieras como para sus clientes finales.

4. Cumplimiento de las normativas
   

   Todas las instituciones financieras están obligadas a prestar servicios financieros y apoyar a los clientes en cumplimiento de los requisitos y las normas reglamentarias. Uno de esos requisitos es no divulgar los datos financieros de los clientes, que son muy vulnerables a la piratería informática.

   Las herramientas de análisis de fraude basadas en la AI detectan las acciones sospechosas de los hackers. De este modo, es uno de los muchos ejemplos de cómo la AI puede ayudar a las instituciones financieras a garantizar un alto nivel de protección de los datos de los clientes. Los sistemas de AI también garantizan que los procesos se ajusten a los cambiantes requisitos normativos.

5. Servicio al cliente
   

   La AI tiene el potencial de mejorar la comodidad de los servicios financieros y la forma de interactuar con ellos. Con los avances en el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de sentimientos o el aprendizaje automático, será posible mantener conversaciones avanzadas de chat o de voz con los clientes y responder a consultas muy complejas.

   Y lo que es más importante, los sistemas podrán aprender de sus propias interacciones o de las de otros agentes que realicen una tarea específica. Esto permitirá automatizar algunos de los procesos desarrollados en los departamentos de atención al cliente, dando a los clientes más comodidad y flexibilidad a la hora de interactuar con su banco.

   Los roboasesores, a menudo son sistemas basados en AI y diseñados específicamente para proporcionar asesoramiento financiero automatizado, ofrecen una gran variedad de usos. A través de páginas web o aplicaciones móviles, por ejemplo, pueden ofrecernos los productos de inversión más adecuados a nuestras necesidades en función de nuestro perfil, avisarnos de los próximos pagos y de las facturas pendientes, o analizar nuestros hábitos de gasto para indicarnos cómo aumentar nuestros ahorros.

   Otro uso de la AI para mejorar el servicio de atención al cliente es el chatbot basado en AI, que moderniza la forma en que los bancos prestan servicios a sus clientes proporcionando asistencia 24 horas al día, los 7 días de la semana con respuestas precisas a sus consultas. Esto permite experiencias más personalizadas que atraen la atención de los clientes, optimizan la calidad del servicio y amplían su marca en el mercado.

La adopción de la AI en el sector bancario está todavía en sus primeras etapas, pero sus oportunidades son enormes.

Los avances tecnológicos y los cambios en los hábitos de los consumidores están introduciendo nuevos retos, e incluso cuestionando cómo los bancos pueden mantener la confianza con la disminución de las interacciones humanas, y las monedas físicas.

Al mismo tiempo, siempre hay oportunidades valiosas que vale la pena explotar: aunque haya menos contacto humano, las interacciones son cada vez más personalizadas a través de experiencias personalizadas para todos.

En definitiva, la inteligencia artificial puede considerarse un punto de inflexión en el mundo bancario, y todos aquellos que se resistan a utilizarla soportarán procesos ineficientes y servicios restringidos.