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IA y banca: una gran revolución que no debes temer

IA y banca: una gran revolución que no debes temer

El sector bancario se compone principalmente de un mundo de ordenadores y redes, lo que resulta chocante. La mayor parte de la riqueza del mundo se almacena en bases de datos y cada transacción se ejecuta simplemente a través de Internet mediante el intercambio de información en tiempo real. A pesar de lo atemorizantes que puedan parecer, las tecnologías de inteligencia artificial pretenden revolucionar aún más el sistema bancario, especialmente para mejorar las relaciones entre los bancos y los clientes.

Asistentes digitales siempre disponibles 24/7

Por alguna extraña razón, la mayoría de las veces es necesario ponerse en contacto con tu banco para resolver un problema durante los momentos en que no están trabajando, por ejemplo, los días festivos y los fines de semana. Nuestro dinero no duerme, así que ¿por qué tendrían que hacerlo los bancos?

Afortunadamente, una de las aplicaciones más interesantes de la inteligencia artificial en el sistema bancario es la implementación de asistentes virtuales, llamados chatbots, para contactar con los clientes las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Este no es exactamente el caso en España, pero en otros países los clientes confían en los chatbots, incluso para conversaciones privadas sobre transacciones bancarias, servicios ofrecidos por el banco y otras actividades que no requieren necesariamente la intervención humana.

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Chatbots ofrecen soporte 24 horas al día, 7 días a la semana. / © Chatbots Magazine

Por ejemplo, Bank of America presentó a Erica, una asistente de inteligencia artificial que ayuda a sus clientes con sus transacciones, una medida que ha sido todo un éxito. Muchos bancos han seguido el ejemplo rápidamente, aunque los resultados son desiguales.

Además de la asistencia al cliente en transacciones y servicios, los bancos también han logrado buenos resultados utilizando chatbots para informar a los clientes de sus ofertas adicionales. Es posible que muchos no conozcan el catálogo completo de servicios que ofrece su banco. A través de este sistema, algunos bancos utilizan a sus asistentes virtuales para atraer a los clientes en el momento oportuno.

Esto es posible a través de un sistema que es la base del marketing llamado segmentación. Si crear un gran catálogo general de clientes era una tontería en el pasado, ya no lo es en la actualidad. Utilizando ciertas etiquetas y un análisis de comportamiento del cliente que se realiza a través de la IA, los bancos son capaces de ofrecer la sugerencia correcta al cliente correcto, respondiendo a sus necesidades en términos financieros.

Lograr el cumplimiento de las normativas

El sector bancario es uno de los sectores más regulados de la economía mundial. Los gobiernos utilizan estas regulaciones para asegurar que los bancos cumplan con una montón de regulaciones que les exigen conocer a sus clientes, prevenir el blanqueo de dinero, proteger la privacidad del cliente, monitorear las transferencias bancarias y cumplir con una serie de regulaciones adicionales.

Es por eso que los bancos están buscando asistentes inteligentes que estén siempre dispuestos a monitorizar las transacciones, vigilar el comportamiento de los clientes y registrar la información para los diversos sistemas de cumplimiento y regulación.

La prevención del fraude a través del análisis de datos ya está teniendo un impacto significativo en los procesos de suscripción de tarjetas de crédito. Con herramientas que monitorizan automáticamente el comportamiento y los hábitos de los clientes, los sistemas basados en inteligencia artificial ayudan a los bancos a mantener el cumplimiento de las regulaciones diariamente, minimizando el riesgo.

Mejores decisiones de préstamo

Los bancos también utilizan sistemas de inteligencia artificial para tomar decisiones más informadas, seguras y rentables. En la actualidad, muchos bancos todavía no estudian el historial de crédito y no analizan las referencias de los clientes para determinar si un individuo o una compañía son dignos o no.

Estos sistemas están lejos de ser perfectos y a menudo están llenos de errores, lo que hace que se clasifiquen erróneamente a los acreedores. Además de utilizar los datos ya disponibles, los sistemas de toma de decisiones basados en la IA también pueden ser más eficientes que los sistemas tradicionales, gracias a su revisión constante del comportamiento de los clientes para poder evaluar su historial crediticio.

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La IA decidirá muy pronto si te mereces recibir un crédito o no. / © AndroidPIT

Sin embargo, hay que resolver un problema interno: el uso de sistemas de inteligencia artificial para tomar decisiones de préstamo podría dar lugar a varios problemas discriminatorios. Por lo tanto, será necesario "entrenar" de la mejor manera posible los sistemas de IA que están destinados a ser utilizados para eliminar cualquier tipo de prejuicio. Así, será necesario abandonar os algoritmos basados en condiciones lógicas y explotar el machine learning tanto como sea posible.

Entre otras cosas, también hay que considerar que no es fácil explicar a un cliente las razones de la denegación de un préstamo por parte de un empleado del banco. Lo será mucho menos cuando sea una red neuronal la que lo haga.

Reducción de costes, tiempo y riesgos

El sector bancario es en gran medida operativo en el mundo digital, pero todavía está lleno de procesos basados en el control humano que a veces son pesados, tanto en términos de trabajo como en términos de costes operativos y problemas de riesgo a los que hay que hacer frente debido a posibles errores humanos.

La inteligencia artificial en el sector bancario también se aplica para eliminar gran parte del trabajo y los errores, en combinación con herramientas de automatización de procesos, cada vez más utilizadas en las operaciones de back-office para gestionar una amplia gama de flujos de trabajo. Al reemplazar el proceso humano por la automatización, los bancos pueden lograr un mayor control donde antes no era posible. Según los datos, los bancos que han implementado este proceso han visto un ahorro del 20-25% en sus operaciones.

¿Conoces alguna otra herramienta de inteligencia artificial utilizada por los bancos? Cuéntanoslo en los comentarios.

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