Inteligencia artificial en la banca 2021: cómo los bancos usan la IA
Publicado: 2021-10-23Durante las últimas décadas, la Inteligencia Artificial ha estado mejorando el funcionamiento de las empresas en la industria bancaria y financiera. Adoptan soluciones basadas en IA creadas por una empresa de desarrollo de software bancario que contratan para mejorar las áreas específicas de su trabajo.
La IA en la banca ayuda a los usuarios a experimentar servicios personalizados, elegir tasas de préstamos según sus necesidades y preferencias, mientras que los especialistas bancarios pueden aprovechar la automatización de los procesos de rutina. Pero la implementación de la IA en la industria no se detiene solo en estos ejemplos.
En este artículo, mostraremos algunos ejemplos de cómo se aplica la Inteligencia Artificial en el sector bancario.
¿Cuál es el estado de la inteligencia artificial en la banca?
La inteligencia artificial puede optimizar y consolidar tareas repetitivas y analizar datos e información más rápido que los humanos.
Por esta razón, la IA ha influido en la industria bancaria y financiera, mientras que los expertos predicen que para 2023, se proyecta que los bancos ahorren $447 mil millones al aplicar aplicaciones de IA.
AI ha penetrado en diferentes áreas bancarias, incluyendo:
- Monitoreo de Fraude en Bancos
- Automatización de procesos
- Recopilación y análisis de datos
- Gestión de riesgos
- Experiencia del cliente
- Toma de decisiones
¿Cuáles son los beneficios de la IA en la banca?
Costos y riesgos operativos reducidos
La banca y las finanzas son algunas de las industrias que emplean operaciones digitales para la mayoría de las tareas. Aún así, muchos de ellos requieren asistencia humana, lo que a menudo significa mucho papeleo. Dichos procesos pueden consumir mucho tiempo y generar costos operativos relacionados con posibles errores humanos.
Combinado con la tecnología de automatización de procesos robóticos (RPA), el software basado en IA tiene como objetivo mejorar las operaciones propensas a errores y que consumen mucho tiempo, por ejemplo, ingresar datos de clientes en contratos y formularios.
Mayor satisfacción y lealtad del cliente
La gente quiere que los bancos estén abiertos las 24 horas, los 7 días de la semana, pero parece imposible. A menudo los necesitamos por la noche o en días festivos, pero los centros de llamadas con sus largos tiempos de espera son la única forma de utilizar los servicios bancarios durante estas horas.
Con la ayuda de las tecnologías de inteligencia artificial, se puede cambiar la experiencia del cliente en la banca. Los asistentes conversacionales son uno de los mayores beneficios en el desarrollo bancario y financiero.
Los chatbots están disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana y están capacitados para responder las preguntas de los consumidores y manejar la mayoría de las tareas bancarias estándar que requieren interacción personal.
Detección de fraude y cumplimiento normativo mejorados
La banca y las finanzas son el objetivo habitual de los ciberpiratas, por lo que la detección de fraudes es el área en la que la inteligencia artificial puede aumentar el nivel de protección.
Las enormes cantidades de datos almacenados en bancos e instituciones financieras pueden servir como fuente para la detección de fraudes. Los algoritmos son cada vez más avanzados para detectar patrones relacionados con el fraude y prevenir actividades maliciosas.
La banca también es una de las industrias que debe cumplir con múltiples regulaciones para brindar a sus clientes servicios confiables y sin riesgos. Para reducir estos costos significativos, aplican asistentes virtuales basados en IA en las operaciones de cumplimiento normativo.
Por lo tanto, ayudan con el monitoreo de transacciones, el registro de información y la auditoría para asegurarse de que las operaciones cumplan con varios sistemas.
Decisiones mejoradas de préstamos y créditos
Como cualquier institución, los bancos emplean sistemas basados en IA para mejorar los procesos de toma de decisiones. En particular, necesitan información valiosa para tomar decisiones informadas sobre préstamos y créditos.
Tales decisiones generalmente se basan en numerosos factores, incluido el historial crediticio, referencias, puntajes crediticios para garantizar que una persona sea solvente.
Para evitar enfoques sesgados y posibles errores, los bancos aplican sistemas de decisión de préstamos y créditos basados en inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático.
¿Cuáles son los ejemplos de inteligencia artificial en la banca?
Chatbots habilitados para IA
Los chatbots son uno de los ejemplos más populares de cómo se aplica la inteligencia artificial en la banca. Estas interfaces de conversación pueden comunicarse con los clientes en nombre de los especialistas del banco cuando no están disponibles para la comunicación en persona.
Basados en el procesamiento del lenguaje natural, están capacitados para reconocer patrones de habla humana y sugerir respuestas relevantes. Los chatbots están integrados en aplicaciones y sitios web de banca móvil para consultar sobre sus servicios bancarios o ayudar a los clientes con problemas simples.
En 2018, Bank of America lanzó su chatbot "Erika", que sirvió a más de 10 millones de personas y pudo reconocer alrededor de 500 000 variaciones de preguntas que los clientes pueden hacerle a su especialista bancario.
Funcionalidad de banca móvil
Las aplicaciones de banca móvil se están volviendo más populares, especialmente después del bloqueo de COVID-19 que optimizó el aumento de las transacciones en línea. Por este motivo, los bancos están invirtiendo en la funcionalidad móvil para hacerla más proactiva, personalizada e individualizada.
Gracias a la Inteligencia Artificial, los desarrolladores de software pueden enriquecer las aplicaciones móviles con funciones avanzadas. Por ejemplo, pueden implementar asistentes de voz que comprenderán los comandos de voz de los clientes y realizarán transacciones específicas como transferencias de dinero, etc.
Las aplicaciones de banca móvil ahora son capaces de rastrear el comportamiento del usuario y brindar sugerencias personalizadas. Las recomendaciones impulsadas por IA ayudan a los clientes a encontrar los servicios que necesitan más rápido, lo que hace que su experiencia de cliente sea más personalizada.
Funcionalidad inteligente para el análisis de datos
Las tecnologías AI y ML hacen que los terabytes de los bancos de datos y las instituciones financieras recopilen y almacenen más valiosos para la toma de decisiones. Los datos se analizan para diferentes asuntos y la gestión de riesgos es uno de los casos de uso más populares.
Como se mencionó anteriormente, las decisiones de préstamo y crédito se basan en múltiples factores. Si los bancos otorgan crédito a personas que no son solventes, recibirán golpes financieros. Por lo tanto, necesitan aplicar algoritmos inteligentes para administrar esos riesgos y poder diferenciar entre las personas con efectivo y las que no pueden pagarlo.
La IA también se utiliza para hacer predicciones sobre las condiciones del mercado. AlphaSense, un motor de búsqueda de IA para corporaciones, utiliza procesamiento de lenguaje natural para analizar búsquedas de palabras clave y descubrir tendencias y cambios en los mercados y atiende a casi 2000 clientes empresariales. La solución de monitoreo de datos de Logit.io es otra plataforma en este espacio de mercado que puede ayudar a las empresas al ofrecer monitoreo de sus registros y métricas producidos por IA.
Soluciones de seguridad impulsadas por IA
El fraude con tarjetas de crédito es uno de los tipos más populares de robo de datos personales según el informe de la Comisión Federal de Comercio. Gracias a las capacidades de la IA, los bancos pueden analizar y reconocer patrones maliciosos para detectar y prevenir el fraude.
Según Business Insider , JPMorgan Chase utiliza aplicaciones de detección de fraude: los detalles de la tarjeta de crédito se envían a centros de datos especiales para decidir si las transacciones son fraudulentas.
Conclusión
Hay muchos ejemplos de cómo se aplica la IA en la industria financiera. La encuesta realizada por OpenText informa que el 80 % de los bancos reconocen las ventajas de la IA, mientras que el 75 % ya la usa y el 46 % planea implementarla pronto.
Los sistemas basados en IA se están convirtiendo en una parte integral de muchas empresas en banca y finanzas, ayudándolas a destacarse en el mercado. La tecnología es popular debido a sus costos operativos reducidos, experiencia del cliente mejorada y procesos automatizados.
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