La inteligencia artificial tiene un impacto significativo en el sector bancario, aportando entre 200.000 y 340.000 millones de dólares de valor añadido yaumentando los beneficios del sector hasta en un 15 % (Statista). Ayuda a las empresas a impulsar la innovación, mejorar la competitividad y asegurar una posición de liderazgo en el mercado financiero.
Según The Economist, más del 80 % de los altos ejecutivos bancarios creen que la adopción de la IA es la clave del éxito en el sector financiero.
A medida que la tecnología de IA sigue avanzando, influye cada vez más en el funcionamiento de los bancos, mejorando la eficiencia, la seguridad y la experiencia de los clientes. Este artículo explora el papel de la IA en la banca, incluyendo sus casos de uso, estrategias de implementación y riesgos potenciales.
¿Qué es la IA en la banca?
La inteligencia artificial en la banca se refiere al uso de algoritmos avanzados y técnicas de aprendizaje automático para mejorar las operaciones internas y las aplicaciones de cara al cliente en el sector financiero. La tecnología de IA ayuda a automatizar y optimizar procesos como el servicio al cliente, la prevención del fraude, la gestión de riesgos e inversiones y el asesoramiento financiero personalizado.
Múltiples herramientas basadas en la IA están influyendo en la eficiencia operativa del sector bancario. Los chatbots y los asistentes virtuales, impulsados por la IA, proporcionan atención al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y gestionan consultas y transacciones sencillas de forma fluida. Por su parte, los modelos de aprendizaje automático analizan grandes volúmenes de datos para identificar actividades sospechosas y prevenir el fraude. Además, los análisis basados en la IA ofrecen información financiera personalizada y recomendaciones a los clientes, lo que mejora aún más la experiencia de estos.
Según Statista, el sector financiero tiene una de las tasas de adopción de la inteligencia artificial más altas de todos los sectores. Al aprovechar la IA, los bancos pueden mejorar la productividad, reducir los costes, proporcionar servicios mejores y más seguros a sus clientes, y mucho más.
Casos de uso de la inteligencia artificial en la banca y las finanzas
La tecnología de IA tiene el potencial de impulsar los sectores bancario y financiero mediante la introducción de soluciones innovadoras que mejoran la eficiencia, la seguridad y la satisfacción de los clientes.
Estos son algunos de los principales casos de uso de la IA en la banca y las finanzas:
Ciberseguridad y detección de fraudes
La IA desempeña un papel fundamental en la mejora de la ciberseguridad y la detección de fraudes en el sector bancario. Los algoritmos basados en IA pueden detectar patrones inusuales y anomalías en tiempo real, identificando posibles amenazas mucho antes que los humanos.
Los sistemas de IA analizan grandes cantidades de datos para reconocer el malware y los ataques de phishing, adaptándose continuamente a las amenazas cibernéticas en constante evolución.
Al automatizar la detección y la respuesta a las amenazas, la IA ayuda a los bancos a proteger la información confidencial de sus clientes y a mantener la integridad de sus sistemas.
Una encuesta de EIU a ejecutivos de TI del sector bancario revela que la detección de fraudes es la principal aplicación de la IA, con casi el 58 % de los bancos que utilizan la IA para este fin. Estos sistemas pueden señalar transacciones y comportamientos sospechosos, como patrones de gasto inusuales o intentos de acceso no autorizados, lo que permite a los bancos responder rápidamente a posibles fraudes.
Calificación crediticia
Los métodos tradicionales de puntuación crediticia suelen basarse en datos limitados y criterios inflexibles, como el historial crediticio, las puntuaciones crediticias y las referencias de los clientes, lo que puede influir negativamente en las decisiones crediticias y excluir a muchos prestatarios potenciales. La IA en la tecnología bancaria puede mejorar significativamente la puntuación crediticia al incluir múltiples fuentes de datos, como la actividad en las redes sociales, el historial de transacciones y otras métricas no tradicionales.
Los modelos de IA analizan estos diversos conjuntos de datos de clientes para evaluar la solvencia con mayor precisión, lo que proporciona oportunidades de préstamo más justas e inclusivas. Este enfoque ayuda a los bancos a tomar decisiones crediticias informadas a un ritmo rápido y a ampliar los servicios de crédito a una población más amplia.
Gestión de riesgos
Una gestión eficaz de los riesgos es fundamental para la estabilidad y la rentabilidad de los proveedores de servicios financieros. La IA en la banca puede mejorar la gestión de riesgos al predecir el impacto potencial de riesgos externos, como las fluctuaciones monetarias, la inestabilidad política y los desastres naturales, en las instituciones bancarias y financieras.
Los modelos avanzados de análisis y aprendizaje automático de la IA generativa también pueden pronosticar las tendencias del mercado, los cambios económicos y el comportamiento de los clientes, lo que permite a los bancos tomar decisiones informadas.
Las herramientas de evaluación de riesgos basadas en la IA evalúan la probabilidad de impagos de préstamos, la volatilidad del mercado y otras amenazas financieras, lo que permite a los bancos evaluar con precisión los riesgos y minimizar las pérdidas.
Automatización de procesos
La automatización de procesos impulsada por la IA agiliza diversas operaciones bancarias, reduciendo el esfuerzo manual y los costes operativos. La automatización robótica de procesos (RPA) potenciada por la IA puede automatizar tareas repetitivas como la introducción de datos, el procesamiento de transacciones y los controles de cumplimiento. Además, aprende simultáneamente de los datos históricos y de las interacciones en curso para mejorar continuamente la eficiencia y la precisión de los procesos del banco.
Según Autonomous, los bancos de todo el mundo pueden reducir sus costes operativos en un 22 % para 2030 con tecnologías de IA.
Al automatizar los procesos rutinarios y las tareas repetitivas, los bancos pueden destinar recursos a actividades más estratégicas, lo que permite a los representantes centrarse en establecer relaciones con los clientes y mejorar la productividad general y el servicio al cliente.
Supervisión AML
El cumplimiento de la normativa contra el blanqueo de capitales (AML) requiere una supervisión y un análisis continuos de las transacciones para garantizar la detección inmediata de actividades sospechosas y prevenir delitos financieros.
La IA en la banca mejora la supervisión AML mediante el análisis de grandes volúmenes de datos de transacciones y la identificación de patrones y relaciones sospechosas que pueden eludir los sistemas tradicionales basados en reglas. La IA también reduce los falsos positivos, lo que permite a las organizaciones centrarse en las amenazas reales de blanqueo de capitales.
Cumplimiento normativo
El sector bancario es uno de los más regulados del mundo y está sujeto a estrictos requisitos normativos. La IA generativa garantiza el cumplimiento normativo en las empresas de servicios financieros mediante la automatización de los procesos de recopilación, análisis y presentación de datos.
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) y los modelos de aprendizaje profundo ayudan a los profesionales del cumplimiento normativo a interpretar los textos reglamentarios, mejorar su proceso de toma de decisiones y garantizar que las prácticas del banco se ajusten a la normativa vigente.
Las herramientas de gestión del cumplimiento normativo basadas en IA supervisan las transacciones e identifican los riesgos de incumplimiento, lo que reduce la carga de trabajo de los equipos de cumplimiento y minimiza el riesgo de sanciones reglamentarias.
Información sobre los clientes y segmentación
La IA generativa permite a los bancos obtener una visión más profunda del comportamiento y las preferencias de los clientes mediante un análisis avanzado de los datos. Mediante el análisis de los datos transaccionales, la actividad en las redes sociales y las interacciones pasadas con los clientes, los modelos de IA generativa pueden segmentar a los clientes en función de sus necesidades, preferencias y comportamientos financieros.
Esta segmentación permite a los bancos adaptar sus productos, servicios y estrategias de marketing a diferentes grupos de clientes, mejorando la satisfacción y la fidelidad de estos. Las recomendaciones personalizadas y las ofertas específicas impulsadas por la IA pueden mejorar significativamente la experiencia del cliente y aumentar su fidelidad, lo que en última instancia impulsa los ingresos de los bancos.
Gestión de inversiones
La IA puede ayudar en la gestión de carteras, la negociación y los servicios de asesoramiento. Los algoritmos de IA analizan el sentimiento del mercado, las noticias financieras y las tendencias históricas para identificar oportunidades y riesgos de inversión. Las herramientas basadas en IA proporcionan asesoramiento de inversión personalizado y generan perfiles de riesgo para ayudar a los clientes a elegir los productos de inversión más adecuados.
Estas herramientas basadas en IA permiten una gestión del patrimonio, una asignación de activos, una evaluación de riesgos y una optimización de carteras más precisas, lo que ayuda a los inversores a alcanzar sus objetivos financieros.
Los gestores de inversiones también pueden utilizar la IA y la automatización para obtener la gran cantidad de datos necesarios para la puntuación ambiental, social y de gobernanza (ESG). Esto ayuda a evaluar las prácticas de sostenibilidad, el impacto social y el gobierno corporativo de las empresas, lo que permite tomar decisiones de inversión más informadas y responsables.
Chatbots
Los chatbots y asistentes virtuales con IA pueden gestionar una amplia gama de consultas de los clientes, desde saldos de cuentas e historial de transacciones hasta solicitudes de préstamos y alertas de fraude.
Disponibles las 24 horas del día, los chatbots proporcionan respuestas instantáneas y atención al cliente personalizada, lo que mejora la satisfacción de los clientes y reduce la carga de trabajo de los agentes humanos.
Los modelos de IA generativa basados en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) permiten a los chatbots comprender y responder a las consultas de los clientes en lenguaje natural, lo que hace que las interacciones sean fluidas y naturales. Estos chatbots pueden gestionar una amplia gama de preguntas de los clientes, proporcionar información precisa rápidamente y mantener un tono conversacional más humano.
Un chatbot o asistente virtual avanzado con IA también puede derivar automáticamente las cuestiones complejas a agentes humanos, lo que garantiza una experiencia de atención al cliente fluida y completa. Al gestionar eficazmente las consultas rutinarias y derivar los casos más complicados, los chatbots con IA contribuyen a la eficiencia y la eficacia de los equipos de atención al cliente.
Análisis predictivo
El análisis predictivo, impulsado por la IA, ayuda a los bancos a anticipar las tendencias futuras del mercado y el comportamiento de los clientes. Mediante el análisis de datos históricos y la identificación de patrones, los modelos de IA pueden pronosticar las necesidades de los clientes, los cambios en el mercado y los riesgos potenciales.
El análisis predictivo permite a los bancos tomar decisiones proactivas, como ofrecer productos personalizados, ajustar las estrategias de marketing, explorar nuevas oportunidades de venta, proporcionar ofertas de venta cruzada y gestionar los riesgos de forma más eficaz.
Por ejemplo, los modelos predictivos pueden identificar a los clientes con mayor probabilidad de abandonar el banco, lo que permite a este implementar estrategias de retención y mejorar la fidelidad de los clientes.
En conclusión, la IA tiene un enorme impacto en el funcionamiento de los bancos en la realidad digital actual, desde la ciberseguridad y la calificación crediticia hasta la automatización de procesos y la gestión de inversiones. Al aprovechar la IA generativa, las instituciones financieras pueden mantener su competitividad, cumplir los requisitos normativos y ofrecer mejores servicios a sus clientes.
Riesgos de la IA en la banca
Si bien la IA ofrece numerosas ventajas al sector bancario, también plantea varios riesgos y retos que las instituciones financieras deben abordar.
Entre ellos se incluyen:
Privacidad y seguridad de los datos: la IA maneja grandes cantidades de información confidencial, por lo que es fundamental garantizar la privacidad y la seguridad de los datos de los clientes. El acceso no autorizado o las violaciones de datos pueden provocar importantes pérdidas financieras y dañar la reputación del banco.
Falta de datos de buena calidad: la eficacia de los sistemas de IA depende en gran medida de la calidad de los datos con los que se entrenan. Los datos de mala calidad, incompletos o inexactos pueden dar lugar a resultados poco fiables de la IA, lo que socava las ventajas y puede causar daños.
Sesgos y equidad: la IA puede consolidar o incluso exacerbar involuntariamente los sesgos existentes en la toma de decisiones financieras. Si un modelo de IA se entrena con datos sesgados, las decisiones que toma pueden ser injustas y dar lugar a la discriminación de determinados grupos de clientes. Esto le ocurrió a Apple en 2019, cuando el algoritmo impulsado por IA utilizado por la empresa fue acusado de sesgo de género, ya que concedía menos líneas de crédito a las mujeres que a los hombres.
Cumplimiento normativo: la naturaleza dinámica de los modelos de IA puede dificultar el cumplimiento de las condiciones normativas en constante evolución. Las instituciones financieras deben garantizar que sus soluciones de IA cumplan todas las leyes y normativas pertinentes, lo que puede resultar complejo y llevar mucho tiempo.
Transparencia y explicabilidad: muchos modelos de IA, especialmente los algoritmos de aprendizaje profundo, funcionan como “cajas negras”, lo que dificulta comprender cómo llegan a determinadas decisiones. La falta de transparencia y explicabilidad puede socavar la confianza y dificultar la justificación de las decisiones basadas en la IA ante los reguladores y los clientes.
Riesgo operativo: la integración de la IA en las operaciones bancarias puede introducir nuevos riesgos operativos, como fallos del sistema o errores en los modelos de IA. Estos riesgos pueden interrumpir los servicios bancarios y provocar pérdidas financieras.
Consideraciones éticas: el despliegue de la IA en la banca plantea diversas cuestiones éticas, entre ellas la preocupación por la vigilancia, el uso de datos y la posibilidad de que la IA tome decisiones que puedan no estar en consonancia con los valores humanos.
Dependencia excesiva de la tecnología: la dependencia excesiva de la tecnología de IA puede hacer que los bancos sean vulnerables a los fallos tecnológicos y a los ciberataques. Para mitigar este riesgo, es esencial contar con sistemas de respaldo robustos y planes de recuperación ante desastres.
Brecha de habilidades: la implementación de la IA requiere habilidades especializadas que pueden no estar fácilmente disponibles entre la fuerza laboral existente. Los bancos deben invertir en formación y desarrollo para adquirir los conocimientos necesarios para gestionar eficazmente las tecnologías de IA.
Abordar estos riesgos es fundamental para que los bancos aprovechen al máximo las ventajas de la IA y se protejan de sus posibles inconvenientes.
Cómo implementar la IA en la banca
La adopción de la IA generativa en la banca está creciendo rápidamente, y más del 85 % de los ejecutivos de TI del sector bancario tienen una estrategia clara para adoptar la IA en el desarrollo de nuevos productos y servicios.
Sin embargo, la implementación de la IA en el sector bancario requiere un enfoque estratégico y metódico para garantizar el éxito de la transformación digital.
A continuación se presentan los pasos clave que deben seguir los bancos para implementar la IA de manera eficaz:
1. Definir los objetivos y la estrategia
El primer paso para implementar la IA es definir claramente los objetivos y desarrollar una estrategia integral. Los bancos deben identificar las áreas en las que la IA puede aportar valor, como la mejora del servicio al cliente, la optimización de la gestión de riesgos o la automatización de procesos.
Esto implica:
Establecer objetivos claros: determinar lo que el banco pretende conseguir con la IA, como reducir los costes operativos, mejorar la satisfacción del cliente, optimizar la prevención del fraude, etc.
Alinearse con la estrategia empresarial: garantizar que las iniciativas de IA se alinean con la estrategia empresarial general y los objetivos del banco.
Participación de las partes interesadas: involucrar a las partes interesadas clave de diferentes departamentos para obtener información y apoyo para la implementación de la IA.
2. Evaluar la infraestructura y la calidad de los datos
La IA depende en gran medida de datos de alta calidad, por lo que los bancos deben evaluar su infraestructura existente y subsanar cualquier deficiencia para garantizar que los datos utilizados para la IA sean precisos, completos y accesibles.
Este paso incluye:
Inventario de datos: realizar un inventario exhaustivo de las fuentes de datos disponibles, incluidos los datos de clientes, los datos de transacciones y los datos externos.
Limpieza e integración de datos: garantizar que los datos se limpien, estandaricen e integren en un repositorio central al que puedan acceder y utilizar fácilmente los modelos de IA.
Gobernanza de datos: establecer prácticas de gobernanza sólidas para garantizar la privacidad y la seguridad de los datos, así como el cumplimiento de las condiciones reglamentarias.
3. Seleccionar los socios de IA adecuados
La elección del socio de IA adecuado es fundamental para el éxito de la implementación. Los bancos deben evaluar diferentes herramientas y plataformas de IA para encontrar las que mejor se adapten a sus necesidades.
Este paso implica:
Selección de proveedores: asociarse con proveedores de IA de renombre que tengan experiencia en el sector bancario.
Programas piloto: ejecutar programas piloto para probar las tecnologías de IA seleccionadas a pequeña escala antes de su implementación a gran escala.
4. Desarrollar y entrenar modelos de IA
Una vez que se dispone de las tecnologías y los socios adecuados, el siguiente paso es desarrollar y entrenar modelos de IA.
Esto implica:
Desarrollo de modelos: colaborar con científicos de datos y expertos en IA para desarrollar modelos adaptados a las necesidades específicas del banco.
Entrenamiento y validación: entrenar los modelos utilizando datos históricos y validar su rendimiento para garantizar su precisión y fiabilidad.
Mejoras: perfeccionar y mejorar continuamente los modelos basándose en los comentarios y los nuevos datos para mejorar su rendimiento a lo largo del tiempo.
5. Integrar y supervisar las soluciones de IA
Tras desarrollar y entrenar los modelos de IA generativa, los bancos deben integrarlos en sus sistemas y procesos existentes.
Este paso incluye:
Integración de sistemas: garantizar la integración perfecta de las soluciones de IA con la infraestructura informática existente, los sistemas bancarios centrales y las aplicaciones de atención al cliente.
Formación de los empleados: es necesario proporcionar formación y apoyo pertinentes para facilitar la adopción fluida por parte de los empleados.
Supervisión y evaluación: la supervisión en tiempo real del rendimiento de la IA es fundamental para garantizar que se obtienen los resultados esperados. Esto incluye la creación de paneles de control y KPI para realizar un seguimiento del rendimiento de la IA.
6. Garantizar el cumplimiento ético y normativo
A lo largo del proceso de implementación, los bancos deben asegurarse de que sus soluciones de IA cumplen con las normas éticas y la normativa vigente.
Esto implica:
Consideraciones éticas: abordar cuestiones éticas relacionadas con la IA, como los sesgos, la transparencia y la responsabilidad.
Cumplimiento normativo: garantizar que las aplicaciones de IA cumplen con la normativa financiera, las leyes de protección de datos y los estándares del sector.
Auditoría y revisión: realizar auditorías y revisiones periódicas para identificar y abordar cualquier problema de cumplimiento.
La implementación de la IA en la banca es un proceso complejo que requiere una planificación cuidadosa, una ejecución y una mejora continua. Siguiendo estos pasos, los bancos pueden aprovechar eficazmente el poder de la IA generativa para mejorar sus operaciones, mejorar la experiencia del cliente y seguir siendo competitivos en un panorama financiero en rápida evolución.
IA bancaria con Creatio
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Creatio.ai automatiza tareas rutinarias como la revisión y aprobación de solicitudes de préstamos, la verificación de la identidad de los clientes y la apertura de cuentas para mejorar la productividad y reducir los costes operativos. También ayuda a maximizar la eficiencia de las operaciones del centro de contacto con chatbots y consultas digitales a los clientes, lo que garantiza que estos tengan acceso a una asistencia oportuna y de alta calidad las 24 horas del día.
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