La inteligencia artificial también puede ayudar a las instituciones financieras

A lo largo de los últimos años la inteligencia artificial (IA) ha logrado introducirse en diversos sectores de la economía, contribuyendo con sus beneficios a diversas áreas relevantes. No obstante, también se proyecta que la banca se podrá beneficiar en un futuro cercado de la incorporación de sistemas de IA.

De hecho, cabe destacar como en un estudio reciente los analistas concluyeron que la inteligencia artificial será capaz de ahorrar a la industria bancaria más de $ 1 billón antes de 2030.

Para 2030, las instituciones financieras tradicionales pueden reducir un 22% en costos, dice Autonomous en un informe de 84 páginas sobre la inteligencia artificial en la industria financiera. Aquí es cómo se desglosan los ahorros de costos:

  • Front Office – $ 490 mil millones en ahorros. Casi la mitad de esto ($ 199 mil millones) provendrá de reducciones en la escala de redes de sucursales minoristas, seguridad, cajeros, cajeros y otro personal de distribución.
  • Oficina Intermedia – $ 350 mil millones en ahorros. Simplemente aplicando AI al cumplimiento, KYC / AML, autenticación y otras formas de procesamiento de datos ahorrará a los bancos y cooperativas de ahorro y crédito la asombrosa suma de $ 217 mil millones.
  • Back Office – $ 200 mil millones en ahorros. $ 31 mil millones de estos se atribuirán a los sistemas de suscripción y cobranza.

Estos números se alinean con lo que otros analistas y empresas de investigación han pronosticado. Bain & Company ha fijado los ahorros en alrededor de $ 1.1 billones, mientras que Accenture estima que la inteligencia artificial agregará $ 1.2 billones en valor a la industria financiera para el 2035.

No es misterio para nadie que aún existen sectores de la economía que temen de las capacidades que pueda tener la inteligencia artificial, no obstante con el pasar de los años hemos visto como en el caso particular de la industria bancaria se ha comenzado a considerar seriamente soluciones basadas en esta tecnología emergente para muchos problemas bancarios tradicionales. Los casos de uso en los que los ejecutivos perciben valor varían según el tamaño, la ubicación y el tipo de institución financiera. Sin embargo, algunos atributos centrales siguen siendo los mismos.

En el sector bancario de los Estados Unidos, 1,2 millones de empleados ya han estado expuestos a la tecnología en la oficina central, intermedia e interna, con casi tres cuartas partes de los trabajadores en la oficina principal utilizando IA (incluso si no lo saben). Si incluye la industria de seguros e inversiones, hay 2,5 millones de trabajadores de servicios financieros de los Estados Unidos cuyos trabajos ya están siendo directamente afectados por la tecnología de inteligencia artificial.

Por ejemplo, los grandes bancos tienen una enorme carga de éxito para los clientes, por lo que, naturalmente, buscan la automatización del servicio al cliente con el uso de chatbots. Las instituciones financieras como los fondos de cobertura están persiguiendo la inteligencia artificial sobre nuevas capas de fuentes de datos, y las compañías de seguros están mejorando los modelos de riesgo basados con la tecnología. Por otro lado, muchas de las instituciones financieras en los países en desarrollo aún están estancadas en la configuración de la infraestructura de datos de una manera que les permita aprovechar la inteligencia artificial.

Cabe señalar las tres formas principales que Autónomo considera cómo la inteligencia artificial transformara la industria bancaria:

  • Las compañías de tecnología de inteligencia artificial como Google y Amazon agregarán habilidades de servicios financieros a sus asistentes inteligentes para el hogar, y luego aprovecharán esta interfaz de datos a través de las relaciones con los proveedores bancarios tradicionales.
  • Las empresas de tecnología y finanzas se fusionan / colaboran para crear perfiles psicográficos completos de los consumidores a través de datos sociales, comerciales, personales y financieros (p. Ej., Como Tencent se une a Ant Financial en China).
  • La comunidad criptográfica crea organizaciones descentralizadas y autónomas que utilizan componentes de código abierto con el objetivo de devolver el poder a los consumidores.

Cabe mencionar que la tecnología todavía le queda mucho camino por recorrer antes de que una computadora se convierta en la próxima van Gogh o Pollock. La inteligencia artificial de hoy es “estrecha”, lo que significa que las máquinas están diseñadas para reaccionar ante eventos específicos y carecen de capacidad de razonamiento general. Dicho esto, hay muchas aplicaciones prácticas para la inteligencia artificial que los bancos y las cooperativas de crédito aprovechan hoy.

Por otro lado presentamos algunos problemas y soluciones de inteligencia artificial que muchas instituciones financieras están buscando activamente para crear valor. Por supuesto, esta no es una lista completa de todas las iniciativas de inteligencia artificial que está experimentando la industria financiera, pero diría que estas son algunas de las tendencias más populares.

Los Chatbots son buenos en el servicio al cliente


Una de las preocupaciones recurrentes es que con el aumento de la automatización, existe el temor de una menor lealtad debido a un menor contacto personal.

Los consumidores siguen desconfiando de las aplicaciones de inteligencia artificial, particularmente en la banca. Con toda honestidad, los consumidores ni siquiera están seguros de lo que es la IA, por lo que tal vez simplemente temen lo desconocido. Lamentablemente, solo el 44% de los consumidores en una encuesta de SAS dijeron que podían explicar la IA a otra persona. Y no están convencidos de que los datos personales utilizados en situaciones de IA se estén protegiendo, y solo el 35% dice estar seguro.

Sin embargo cabe destacar que un mayor uso de la inteligencia artificial no significa necesariamente una experiencia menos personalizada, de hecho, los bancos están utilizando la inteligencia artificial para aumentar la satisfacción del cliente, mejorar la eficiencia y mantener la lealtad del cliente de muchas maneras.

Bank of America ya ha desarrollado un chatbot, Erica, su asistente virtual, el cual es una herramienta habilitada para IA que proporciona orientación financiera para los clientes del banco a través de mensajes de voz y de texto. Al usar comandos de voz, mensajes de texto o táctiles, los clientes de BofA pueden instruir a Erica para que otorgue saldos de cuenta, transfiera dinero entre cuentas, envíe dinero con Zelle y programe reuniones con representantes reales en centros financieros.

El servicio es accesible las 24 horas del día, los 7 días de la semana para sus 25 millones de consumidores de banca móvil, y puede realizar transacciones diarias. Esto permite que los clientes tengan acceso a los servicios en cualquier momento sin que le cueste más dinero contratar personal de servicio al cliente. Los chatbots ayudan a garantizar que, con el tiempo, las consultas menos típicas tengan respuestas preparadas frente al status quo actual, donde los asesores a menudo tienen que consultar a expertos para obtener asesoramiento inmediato.

Se puede realizar un seguimiento de las fuentes de datos transaccionales y de otro tipo para ayudar a comprender el comportamiento y las preferencias de un cliente con el objetivo de mejorar su experiencia. Por ejemplo, el banco multinacional estadounidense Wells Fargo creó este año un nuevo equipo de soluciones empresariales de inteligencia artificial para aprovechar mejor los datos y personalizar sus servicios.

Los bancos entienden la importancia de acelerar y aumentar la conectividad con los clientes. Tanto JPMorgan Chase como Wells Fargo lanzaron recientemente sus aplicaciones de banca móvil: Finn by Chase y Greenhouse by Wells Fargo. Estas aplicaciones se introdujeron con el objetivo de facilitar las interacciones con los clientes y atraer a nuevos usuarios al sistema, especialmente a los llamados millennials.

Finn AI es un asistente de banca virtual que usa lenguaje natural para entender lo que los usuarios preguntan. La tecnología aprovecha múltiples fuentes de datos para extraer información que incluye agregadores de datos (como MX), sistemas de banca central (como Temenos), agencias de crédito, redes de tarjetas y otros. Finn AI utiliza el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural para crear una percepción del usuario, de modo que los clientes del banco puedan recibir asesoramiento personalizado según sus características, sentimientos y perfiles financieros.

De hecho, Bank of Montreal ya anunció que se asociará con Finn AI para crear un chatbot bancario personal para los consumidores, denominado BMO Bolt. Bolt puede responder a 250 preguntas comunes y aprenderá a responder preguntas adicionales a medida que aumente el número de interacciones que tiene con las personas.

Este tipo de tecnología basada en la inteligencia artificial (IA)  muestra cómo los bancos están buscando formas nuevas y creativas de personalizar la experiencia del usuario y comprender mejor el comportamiento del cliente. Esto evidentemente tiene además un propósito mayor que es competir y ganar espacio dentro de una industria tan grande como es la bancaria.

Con el potencial detrás de la tecnología de IA para perturbar las finanzas y la tecnología financiera, la competencia entre las instituciones líderes aumentará en los próximos años. Los grandes bancos parecen haber comprendido la importancia de la innovación y la aplicación de la inteligencia artificial en sus negocios, y están empezando a cosechar los beneficios mientras las instituciones pequeñas y medianas luchan por ponerse al día.

Uno de los obstáculos que enfrentan las empresas más pequeñas para adoptar la IA es la escasez de talento, situación que sucede en diversas áreas de la tecnología.

Las empresas más grandes que tienen una mejor reputación para la innovación y una mayor proporción de ganancias por empleado tienen más probabilidades de reclutar a los mejores talentos debido a los cheques atractivos para expertos en inteligencia artificial y aprendizaje automático. La buena noticia, sin embargo, es que estamos viendo nuevas empresas de IA que creen en el acceso equitativo a las tecnologías, invirtiendo en educar y capacitar a más ingenieros expertos en la tecnología con el objetivo de ayudar a los jugadores pequeños y medianos.

Cumplimiento, detección de fraude y anti-lavado de dinero


Evitar el fraude y el lavado de dinero es un desafío para muchas organizaciones financieras. No obstante la IA ha llegado para salvarlos.

La inteligencia artificial tiene el potencial de ayudar a los bancos a ser más eficientes en el proceso de detección de fraude y lavado de dinero. Para identificar rápidamente el posible fraude, los ingenieros han desarrollado herramientas y sistemas que conducen y comprimen automáticamente los datos que normalmente requieren muchas horas de trabajo en solo unos minutos, escribe Alex Hickey de CIO Dive .

Las instituciones más grandes están más inclinadas a actualizar sus sistemas heredados debido al creciente número de empresas de tecnología financiera que están adoptando la inteligencia artificial. Uno de los gigantes bancarios, Citibank, ya está utilizando el aprendizaje automático y la big data con el objetivo de prevenir actividades delictivas y monitorear las amenazas potenciales para los clientes en el comercio. De hecho la compañía ha adoptado una nueva estructura contra el lavado de dinero y ha invertido más de $ 11 millones para lanzar una nueva aplicación de finanzas personales que alienta a los clientes a participar en servicios de terceros.

Lo automático es más eficiencia


La automatización de procesos con RPA es uno de los impulsores clave de la automatización en las instituciones financieras, pero también está evolucionando hacia la automatización de procesos cognitivos, donde los sistemas de inteligencia artificial pueden realizar una automatización más compleja.

De hecho, JPMorgan Chase invirtió recientemente en una nueva tecnología llamada COiN que revisa documentos y extrae datos en mucho menos tiempo del que tomaría un humano. Esta herramienta revisa unos 12.000 documentos (que, sin automatización, requerirían más de 360.000 horas de trabajo) en solo segundos. La compañía ha estado probando otras formas de usar esta tecnología.

Nuestra compañía ha desarrollado un producto similar llamado Sistema Inteligente de Reconocimiento de Caracteres (ICR, por sus siglas en inglés), que reconoce y extrae información importante de solicitudes de préstamos, contratos de arrendamiento, formularios W-4 y recibos para ahorrarles a los empleados innumerables horas de trabajo. Estas herramientas pueden reducir drásticamente el tiempo dedicado a leer o grabar información del cliente. En cambio, el tiempo se puede reasignar para realizar tareas generadoras de ingresos.

Como se mencionó anteriormente, estos son solo unos pocos pero importantes casos de uso de la inteligencia artificial en la banca, y hay muchas maneras en que la IA se está explorando en la industria. Sin embargo, los líderes deben asegurarse de que exista un plan e infraestructura claros para recopilar y fusionar conjuntos de datos en toda la institución. Sin el liderazgo, un plan claro y una infraestructura adecuada para reunir datos que viven en funciones, departamentos y bases de datos, se vuelve más difícil sacar el máximo provecho de los sistemas de inteligencia artificial.

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