La inteligencia artificial y sus aplicaciones en el sector bancario
La tecnología ha aumentado con el paso del tiempo y ya se hacen muy notables sus aplicaciones. Con la llegada de la inteligencia artificial muchos sectores se han revolucionado y tal es el caso del bancario. Sobre esto y mucho más estaremos hablando en este artículo, así que, ¡no te lo pierdas!
¿Cómo se aplica la inteligencia artificial en la banca?
Reimaginar la experiencia del cliente
Los clientes tienen mayores expectativas sobre sus viajes digitales. No importa dónde interactúas con tu banco, necesitas conocer sus circunstancias y necesidades. Si desea que su empresa sea omnipresente y responda a las nuevas necesidades y, al mismo tiempo, brinde experiencias intuitivas, debe reimaginar la participación del cliente y realizar los cambios necesarios.
Esto significa integrar decisiones de personalización (qué entregar, cuándo y a través de qué canales) en los procesos centrales y diseñar una propuesta de valor que vaya más allá de los productos bancarios centrales. Esto debería incluir IA para automatizar decisiones y acciones.
Toma de decisiones con la inteligencia artificial
Para entregar mensajes y decisiones personalizadas a millones de usuarios en tiempo real, los bancos necesitarán desarrollar capas de toma de decisiones basadas en inteligencia artificial a escala. Para lograrlo, se deben hacer esfuerzos para implementar modelos de análisis avanzados para desarrollar casos de uso específicos y soluciones específicas como hoja de ruta para todo el negocio.
Fortalezca su infraestructura tecnológica y de datos
Las capacidades requieren un conjunto de componentes tecnológicos centrales que sean escalables, flexibles y adaptables. Para que la columna vertebral sea sólida, se deben realizar las inversiones necesarias en actualizaciones que ayuden a aumentar la eficiencia a nivel de toma de decisiones y participación de los usuarios.
Cambio a modelos operativos
Los bancos de IA del futuro necesitarán modelos operativos lo suficientemente flexibles para crear valor. Al consolidar el negocio y la tecnología en una plataforma de propiedad conjunta y administrada por equipos multifuncionales, las organizaciones pueden aumentar la velocidad y mejorar la alineación de objetivos y prioridades en toda la empresa.
Como vimos en el punto anterior, el camino de la IA para convertirse en un banco pionero pasa por capacidades de innovación en cuatro capas del core bancario. La tecnología de IA permite a los bancos, fintechs e instituciones financieras maximizar el impacto de sus capacidades aumentando el valor para el cliente.
Para aprovechar al máximo su plataforma y las personas que la crean, debe optimizar todas las funciones que ofrece. Las operaciones sincronizadas impulsarán e impulsarán el futuro crecimiento empresarial de la IA.
Aplicaciones de la inteligencia artificial en la banca
Las instituciones financieras están aprovechando el poder de la IA y el ML para transformar sus procesos actuales y utilizarlos para control de calidad, revisión de datos, vigilancia y detección de fraudes.
Utiliza chatbots de inteligencia artificial
¿Qué es un chatbot? Un chatbot es un programa de inteligencia artificial que puede iniciar conversaciones y comunicarse con humanos. Se trata de talkbots automatizados que procesan la información solicitada en texto y voz de manera que los humanos puedan entenderla y responder en consecuencia.
Las instituciones bancarias suelen utilizar estos chatbots para responder a solicitudes de clientes de gran volumen. Estos chatbots no sólo resuelven en gran medida las consultas o quejas de los clientes, sino que también ahorran mucho tiempo y esfuerzo a los banqueros. La reciente iniciativa de HDFC Bank ganó gran popularidad con el lanzamiento de su primer Talkbot, que atendió exitosamente a una gran cantidad de clientes bancarios.
Servicios de soporte e investigación de mercado disponibles
El aprendizaje automático permite a los especialistas en marketing analizar el comportamiento pasado y optimizar las tendencias de productos actuales y futuros. Los banqueros utilizan esta tecnología para probar la viabilidad de los productos financieros existentes en el mercado y crear sus propias campañas especiales en consecuencia. En la era digital actual, el paquete de cliente moderno incluye más que simplemente una cuenta bancaria en un banco en particular.
Decisión de crédito
La inteligencia artificial proporciona una evaluación más económica y rápida de los clientes potenciales. Puede tomar decisiones mejores y más informadas. La evaluación crediticia alternativa que utiliza inteligencia artificial es más completa y avanzada que los estándares de calificación crediticia existentes. Esto ayuda a los prestamistas a distinguir entre clientes de alto riesgo y aquellos que no están en riesgo, pero no tienen historial crediticio. La ventaja es que estos sistemas son objetivos, por lo que hay menos sesgos en la toma de decisiones.
Los bancos digitales y las fintech utilizan algoritmos de aprendizaje automático, también conocido como aprendizaje automático. Por ejemplo, se puede utilizar información alternativa de otras cuentas bancarias o teléfonos inteligentes para evaluar mejor a los clientes potenciales de préstamos y ofrecer opciones personalizadas.
Las empresas estadounidenses de préstamos corporativos también han utilizado esta herramienta con excelentes resultados. Por ejemplo, según Emerj, el 40% de las empresas que utilizan inteligencia artificial en finanzas y préstamos recibieron una puntuación de prueba de inversión de 3 o más (sobre 4). Esto refleja un ecosistema de proveedores más fuerte.
Formación en profundidad sobre supervisión bancaria
El ML supervisado tiene varios algoritmos simples y no obvios. En tales situaciones, surge un conocimiento profundo. El aprendizaje profundo es una red de sensores profundamente arraigada que analiza datos utilizando diferentes capas de neuronas, con miles de células en cada capa. El poder de estos algoritmos está creciendo exponencialmente en el campo del aprendizaje automático.
Las instituciones bancarias lo utilizan para tomar decisiones crediticias que respalden el proceso de préstamos ML en las primeras etapas de desarrollo y monitorear las normas de la institución. El comercio algorítmico y las complejas condiciones del mercado se mejoran enormemente con la Inteligencia Artificial.
Casos de éxito en aplicaciones de inteligencia artificial en el sector bancario
El uso de la IA representa un enorme potencial en el sector bancario. Al menos el 60% de las instituciones financieras están integrando capacidades basadas en IA. Se centran principalmente en la automatización (36%), asistentes virtuales (32%) y aprendizaje automático para la detección de fraude y gestión de riesgos (25%).
La historia de éxito global
En la industria bancaria, grandes empresas como Bank of America y Ally Bank han tenido éxito con la IA. Por ejemplo, Bank of America lanzó Erica, una asesora de inteligencia artificial. Analizar el historial de transacciones de los clientes e identificar ofertas de ahorro de costos.
Cuando Ally Bank presenta AI Ally Assist para pagos o transacciones. Ally puede ayudar a los clientes a analizar sus gastos mediante el uso del aprendizaje automático para predecir las solicitudes de ayuda en función del historial de transacciones.
Historias de éxito de América Latina
A nivel LATAM, organizaciones financieras como Bradesco y Bancolombia han implementado IA para mejorar el éxito de sus procesos. Primero, creamos una aplicación Bradesco de Inteligencia Artificial (BIA) para resolver preguntas por voz o texto. Esto permite responder dudas, acceder, consultar e incluso transferir entre cuentas.
Bancolombia ha creado un Centro de Competencia en Inteligencia Artificial para crear asesores virtuales que puedan mejorar la atención al cliente. Tabot, el primer asistente de IA, se puede encontrar en Facebook Messenger, con 1.000 conversaciones por día y aproximadamente 17.000 usuarios.
