LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LA BANCA DEL FUTURO

Los bancos enfrentan el desafío de implementar esta tecnología en todos sus procesos para innovar en productos, servicios, garantizar su ciberseguridad y de paso mejorar la experiencia del consumidor.

A medida que las tecnologías exponenciales irrumpen en los diferentes sectores de la economía, las empresas mejoran en sus resultados. En el mundo financiero no es la excepción y la inteligencia artificial (IA) marca un parteaguas en el futuro de los bancos, porque los lleva a un nuevo nivel para brindar experiencias innovadoras a los consumidores, así como para crear nuevos productos y servicios.

Por otro lado, y de forma simultánea, los bancos, al integrar la IA evolucionan sus operaciones y mejoran su ciberseguridad gracias a tecnologías como la analítica, el blockchain y el machine learning, entre otras. Además, estas les generan ahorros e incrementan la productividad, adaptándose a un mercado dinámico y de alta velocidad.

Sin oportunidad para rezagarse

Desde la introducción de los cajeros automáticos en la década de 1960, los bancos se han transformado con el paso del tiempo para brindar servicios que se adapten a los consumidores y las tendencias vigentes en cada época. Así fue con las tarjetas bancarias por allá de 1970, la banca en línea 24/7 a principios del 2000 y las aplicaciones móviles tan solo diez años más tarde.

Ahora la tecnología del momento es la inteligencia artificial, ya sea a través del machine learning, analítica, visión computacional, entre otras modalidades en las que se aplica. Con su implementación se puede incrementar el nivel de automatización y mejorar la toma decisiones, haciéndola más rápida y precisa.

Las empresas de servicios financieros que más se beneficiarán con la implementación de la IA serán aquellas que sean capaces de reimaginar sus procesos y gestión de datos, así como el acercamiento con sus clientes. De hecho, si no lo hacen, corren el riesgo de rezagarse y ser impactadas por cuatro tendencias en particular²:

1. Aumento en las expectativas de los clientes al tiempo que se incrementa la adopción de la banca digital: aún y cuando concluya la pandemia, los consumidores esperan reducir entre un 15 y 45% las visitas a las sucursales. A medida que estos busquen una mejor experiencia digital, se requeriría de una mayor personalización para anticipar y satisfacer las necesidades de los clientes.
2. Incremento en el uso de inteligencia artificial por empresas líderes en el ramo: al menos el 60% de las organizaciones financieras integran una capacidad basada en IA: automatización (36%), asistentes virtuales (32%) y machine learning para detectar fraudes y gestionar los riesgos (25%). Sin embargo, todo apunta a que esta tecnología será integrada en toda la organización, desde el front hasta el back office.
3. Trasformación de los ecosistemas digitales: hoy, los usuarios pueden realizar diversas operaciones desde una sola aplicación, como sucede en China con WeChat, desde enviar mensajes hasta tener acceso a una línea personal de crédito. Incluso empresas no financieras ofrecen productos relacionados a la banca, mejorando la experiencia del cliente. Por lo tanto, las instituciones bancarias deben repensar su participación en el entorno virtual para no perder terreno.
4. Gigantes tecnológicos cada vez entran más al mundo de los servicios financieros como parte de su modelo de negocio: estas compañías ofrecen facilidades de pagos, inclusive algunas realizan préstamos y ofrecen seguros, por lo que buscan incrementar su presencia en el mercado y escalar su oferta.

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Ante estos desafíos, los bancos tradicionales deben apostar por implementar la inteligencia artificial prácticamente en su totalidad (no solo en ciertos procesos) y en toda la organización. No se trata de mejorar unos cuantos productos, servicios o procedimientos, sino de que esta tecnología permee a toda la organización para que se mantenga competitiva.

Mejores resultados con la IA

Las instituciones financieras no deben escatimar en el aprovechar las bondades de la inteligencia artificial. Es necesario que tomen en cuenta al menos dos necesidades esenciales³: por un lado, mantener altos niveles de competitividad, inclusive más allá de sus límites geográficos, con clientes que quieren servicios efectivos y sin complicaciones; por el otro, un mayor grado de personalización respecto a los consumidores.

Con la implementación de la IA, los bancos pueden tener una visión completa sobre los puntos de contacto de los clientes, los cuales generan datos que, al ser analizados, permiten evaluar el nivel de satisfacción y determinar áreas de oportunidad para mejorar el viaje del consumidor. Esto sin dejar de lado la posibilidad de crear programas de lealtad acordes a cada usuario en aras de mantener o incrementar la retención.

La inteligencia artificial en la bancos facilita, con el apoyo de la analítica, crear estrategias más enfocadas según el mercado al que van dirigidas, buscando asegurarles un mejor futuro. Mediante la minería de datos y el machine learning se pueden evaluar todas las transacciones a través de los distintos canales donde interactúan los consumidores, teniendo así más claridad sobre sus comportamientos y de paso diseñar modelos que mejoren el desempeño de la cadena de valor.

Por otra parte, en el tema de la cadena de suministro, se pueden reducir costos de mantenimiento, manejo del dinero o aquellos relacionados con la planeación. De igual manera, la IA contribuye a determinar escenarios futuros con la ayuda de algoritmos de mantenimiento para conocer el estatus de los dispositivos y saber si operarán de forma óptima en el corto, mediano o largo plazo. Esto también aplica para desarrollar estrategias que mejoren el suministro de efectivo en los cajeros, al poder predecir retiros y depósitos por cada una de estos.

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Al implementar la IA, un banco puede llegar a ahorrar entre un 20 y 25% en sus operaciones de TI, incluyendo infraestructura, mantenimiento y costos de desarrollo⁴.

Mediante la IA, los bancos cuentan con la posibilidad de realizar análisis predictivo para evaluar procesos internos como, por ejemplo, el ciclo de vida de los dispositivos, los cuales si no operan de forma óptima, representan un riesgo para la ciberseguridad de la organización.

Uno de los problemas que más afecta a los bancos son los fraudes, problema que a futuro será más frecuente y por lo que la inteligencia artificial ofrece el potencial para evaluar en tiempo real situaciones de riesgo y detectar anomalías al momento. Con el alto grado de movilidad de los usuarios, el uso de una tarjeta de crédito o débito en un lugar inusual puede generar una alerta de actividad sospechosa⁵. En consecuencia, será esencial para los bancos discernir entre amenazas reales, como el lavado de dinero, y las que no lo son.

Sin importar cómo apliquen la inteligencia artificial los bancos, esta tecnología les ofrece niveles de eficiencia sin precedentes. Además, les permite identificar tendencias, anomalías y datos en un contexto más amplio del que un humano promedio podría discernir. Todo parece indicar que el tiempo para implementar la IA está en su límite, no hay más tiempo más tiempo que perder.

Referencias: ^1,2McKinsey, ³Auriga, ⁴Accenture, ⁵Payments and Cards Network