Los sistemas de IA comprenden software y datos. La IA también ayuda a los bancos a ofrecer una experiencia personalizada para los servicios bancarios, ya sean para los clientes o para los empleados. Por lo tanto, varios bancos están adoptando la tecnología de IA y cosechando grandes recompensas, como la reducción de los costes operativos y del tiempo y el aumento de los ingresos con el tiempo.
Usos de la IA en la banca
En los últimos años, la IA ha ido sustituyendo cada vez más a los procesos bancarios tradicionales y se está haciendo cada vez más popular entre las experiencias de atención al cliente, pero también se está convirtiendo en una herramienta cada vez más esencial para las empresas bancarias. Ahora, muchos bancos están elaborando estrategias creativas utilizando tecnologías de IA que aprovechan las demandas de los clientes y aumentan así su marca en el mercado. La IA mejora el servicio bancario en general y el rendimiento operativo.
Averigua rápidamente el comportamiento de los usuarios y les ayuda a gestionar el negocio según sus necesidades. Además, los patrones de comportamiento de los usuarios se obtienen mediante la IA y el análisis predictivo para mejorar el servicio. La IA es útil para asegurar la recopilación y el procesamiento de datos. La IA ya se está adoptando en muchas aplicaciones bancarias conocidas, como chatbots, ciberseguridad y detección de fraudes, sistemas de decisión de préstamos y créditos, AML, sistemas de calificación crediticia de clientes, etc.
Los sectores bancario y financiero se transforman adoptando la técnica de la IA
La IA se ha convertido en una parte importante de nuestra vida cotidiana, productos y servicios. Los iBanks ya han empezado a combinar esta tecnología en sus productos y servicios. Las organizaciones bancarias mundiales están invirtiendo y descubriendo nuevas formas de hacer negocios utilizando soluciones analíticas de datos desarrolladas por técnicas de IA y ML. Los bancos y las organizaciones financieras pueden cambiar la experiencia del cliente permitiendo interacciones con el cliente sin fricciones y las 24 horas del día, los 7 días de la semana, utilizando técnicas de IA.
La IA no es solo una solución analítica puntera, sino también una forma de cambiar el modo en que los clientes interactúan con los servicios que presta el banco. La tecnología de IA aporta la ventaja de la digitalización a los bancos y les ayuda a hacer frente a la competencia de las empresas de tecnología financiera. Muchos proveedores de soluciones financieras de todo el mundo ya están utilizando tecnologías de IA como el análisis predictivo, el reconocimiento de voz, el análisis de datos, la verificación de documentos KYC, la comparación de rostros, etc.
La IA es el futuro de las organizaciones bancarias, ya que aporta el poder de los últimos análisis de datos para luchar contra las transacciones fraudulentas y mejorar el cumplimiento de la seguridad. La IA también ayuda en la ejecución de sumas de comprobación AML (contra el blanqueo de dinero) en los datos para rastrear las transacciones fraudulentas y evitar que se lleven a cabo. La IA también ayuda a los bancos en la reducción de costes, las ventas, la mejora de los ingresos o la mitigación del riesgo empresarial.
Usos de la interfaz de aplicaciones de IA en banca y finanzas
Análisis de datos
En el software bancario se generan millones de registros de transacciones cada día, por lo que el análisis de datos es importante para el sistema de toma de decisiones de un banco. Los algoritmos de IA ayudan a analizar y estructurar los datos basándose en un conjunto de reglas y proporcionan informes MIS para la dirección. Las soluciones basadas en IA pueden ayudar a recopilar y analizar datos de forma eficiente y mejorar la experiencia general del usuario final. Los datos analíticos también pueden utilizarse para detectar fraudes o tomar decisiones crediticias.
Chatbots de IA
Los chatbots de IA son programas que reproducen chats similares a los humanos utilizando el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Los chatbots de IA son cada vez más valiosos para las organizaciones a la hora de automatizar procesos bancarios como la atención al cliente, el servicio de atención al cliente, etc. Ofrecer una mejor experiencia al cliente es muy importante para los proveedores de servicios bancarios. Para lograr el mejor servicio al cliente, muchos bancos están utilizando chatbots de IA que ayudan a comprender y responder a las consultas de los clientes.
Los chatbots de IA permiten a los bancos ofrecer un servicio de atención al cliente 24×7, quitando tiempo a los agentes para que se concentren en problemas complejos y reduciendo los costes de asistencia. Los chatbots de IA registran el patrón de uso de un cliente concreto y analizan su comportamiento para, a continuación, comprender las necesidades del usuario de forma eficiente. La IA elimina la necesidad de gestores de relaciones con los clientes y asesores financieros para las expectativas rutinarias de los clientes.
Seguridad y detección del fraude
En el sistema bancario, los sistemas de pago procesan a diario millones de transacciones de pago digitales, es decir, retirar dinero, ingresar cheques, pagar facturas y muchas otras cosas a través de aplicaciones o canales en línea. Debe existir un sistema de detección de fraudes basado en IA para evitar transacciones fraudulentas a través del canal. La IA puede guiar a los bancos para mejorar la seguridad de las transacciones financieras en línea, detectar las lagunas de sus sistemas y reducir los riesgos en el canal en línea sin intervención manual.
Los algoritmos de detección del fraude basados en IA sustituyen al antiguo sistema de detección del fraude basado en reglas. El sistema de IA toma muchas decisiones importantes al tiempo que remite algunos de los casos a analistas humanos para su análisis. La IA también puede guiar a los bancos en la gestión de las ciberamenazas a través de diversos canales online y offline.
Gestión de riesgos
La IA desempeña un papel fundamental en la gestión de riesgos en la banca, ya que puede detectar riesgos de forma eficaz y minimizar las actividades fraudulentas. Las herramientas de IA escanean todos los datos transnacionales para identificar patrones de comportamiento irregulares de los usuarios y, si detectan algún patrón de comportamiento irregular, toman una decisión crucial para mitigar el riesgo. Por lo tanto, las herramientas de IA en banca y finanzas protegen el negocio bancario de infracciones inesperadas.
Calificación crediticia del préstamo
Los algoritmos de IA pueden configurarse para supervisar los parámetros financieros y no financieros de todos los prestatarios de la cartera. Un sistema de préstamos y créditos basado en IA puede centrarse en el comportamiento y los patrones de los clientes con escaso historial crediticio para determinar su solvencia y generar su calificación crediticia. Además, los sistemas emiten alertas tempranas cuando la posibilidad de riesgo ha aumentado debido a entradas tangibles.
Reglamentación y cumplimiento bancario
El sector bancario es el más regulado del mundo. Las herramientas de IA analizan todos los datos en función de parámetros de cumplimiento normativo y, si se detecta algún error, los sistemas alertan al banco. La IA elimina el proceso manual de cumplimiento normativo.
Gestión del servicio de atención al cliente
A medida que nos adentramos en el mundo digital, la comprensión de los patrones bancarios de los clientes en línea y su segmentación en función de sus preferencias permiten predecir y prestarles servicios bancarios en consecuencia. Un algoritmo de IA puede utilizarse para la gestión del servicio de atención al cliente, la comunicación personalizada con los clientes, la evaluación del comportamiento de los clientes y la predicción de tendencias y patrones de consumo.
Sistema de decisión basado en IA
La IA desempeña un papel principal en el sistema de toma de decisiones para la gestión bancaria al proporcionar informes MIS analíticos basados en el análisis de grandes volúmenes de datos. La IA cambia por completo la forma de trabajar al tomar decisiones basadas en algoritmos de ciencia de datos. En el sector bancario, las herramientas de IA ofrecen a empleados y clientes más espacio para tomar decisiones más rápidas y pertinentes.
Conclusión
La IA no solo permitirá a los bancos racionalizar su mano de obra de conocimiento, sino también hacer que todo el proceso de automatización sea lo suficientemente inteligente como para eliminar los riesgos cibernéticos y la competencia de los actores FinTech.
La IA se integra en los procesos y operaciones del banco y evoluciona e innova con el tiempo sin requerir una intervención manual significativa. La IA permitirá a los bancos aprovechar de forma óptima a los humanos y las capacidades de las máquinas para impulsar la eficiencia operativa y de costes y ofrecer servicios personalizados.
Todas estas ventajas ya no son una quimera para los bancos. Los líderes del sector bancario ya han tomado medidas preventivas para cosechar estos beneficios mediante la implantación de la IA.
