Cómo los bancos pueden aprovechar la inteligencia artificial
¿Están los bancos listos para la inteligencia artificial? La transformación digital ha sido un tema candente en los círculos bancarios durante décadas. Pero muchos todavía están avanzando a trompicones con la tecnología transformadora de finales de los años 2000—solo el 15% de los bancos que dicen haber iniciado el proceso antes de 2018 están completos. Un sorprendente 56% está a menos de la mitad de su transformación. Esto plantea la pregunta: ¿están los bancos listos para escalar las iniciativas de IA? Los bancos están en una posición única para aprovechar el vasto potencial de la inteligencia artificial (IA). Al aprovechar la IA, los bancos pueden optimizar sus operaciones, reducir costos, mejorar el servicio al cliente y gestionar mejor sus riesgos. Aquí hay algunas formas en que los bancos pueden usar la IA para lograr estos objetivos:
Detección de fraude
Atención personalizada al cliente
Gestión de riesgo crediticio
Informes de cumplimiento y regulatorios
Automatizar la recopilación de datos
Para los bancos incumbentes, la misma barrera que los ha frenado durante décadas determinará el éxito o el fracaso de su adopción de IA: su infraestructura heredada existente. Por el contrario, la IA impulsa a los bancos a acelerar las iniciativas digitales estratégicas. Los proyectos de inteligencia artificial requieren recursos informáticos avanzados (fomentando la adopción de la nube), datos no aislados (incentivando la automatización y orquestación de procesos), y una Estructura de TI que acelera el tiempo de comercialización (fomentando la integración de API y la arquitectura modular). Desde la perspectiva de los datos, los bancos tienen un as en la manga. La IA es un aprendiz perpetuo, que obtiene nuevas ideas y mejora su método a medida que procesa más y más datos, algo de lo que los bancos no tienen escasez. Si bien algunos recalcitrantes ven la avalancha de datos como una carga, la IA encuentra oportunidades. Bajos costos, mayores ingresos y una personalización innovadora pueden surgir de los datos preexistentes. Para los bancos globales dispuestos a dar el salto, la IA puede desbloquear .
5 funciones bancarias que se benefician de la inteligencia artificial
Para implementar una estrategia de IA exitosa, no se puede ver la tecnología como un caso de uso único. Los bancos que descubren los mayores beneficios son aquellos que integran la IA en la totalidad de sus operaciones, avanzando hacia un banco "primero en IA". Esto significa más que un solo departamento que prueba las aguas de la IA, sino que todos se sumergen de cabeza en la inteligencia artificial. Exploremos cinco áreas distintas de su banco que pueden beneficiarse de la IA.
Detección de fraude
Los bancos son objetivos principales para los estafadores. Con la IA, los bancos pueden analizar grandes volúmenes de datos e identificar patrones sospechosos de maneras nuevas y emocionantes:
Análisis biométrico: Las contraseñas son una especie en extinción, reemplazadas rápidamente por huellas dactilares y escaneos faciales.
Reconocimiento de patrones en tiempo real: Las contraseñas y los PIN pueden ser fáciles de adivinar, pero los comportamientos matizados de una persona son más difíciles de replicar. La IA puede crear un perfil de cómo un usuario navega por una aplicación: cómo desliza, escribe e inclina su dispositivo. Al comparar la actividad en tiempo real con el perfil de comportamiento de un cliente, los bancos pueden identificar fácilmente conductas sospechosas.
KYC automatizado: Los bancos pueden contar con la ayuda de la IA y sus contrapartes de aprendizaje automático para realizar verificaciones de bases de datos que los banqueros solían hacer a mano.
Si este análisis revela actividades inusuales en la cuenta, entonces la IA puede marcar actividades que valgan la pena investigar más a fondo. La IA también puede descubrir rarezas que su equipo podría no tener en su radar. Al automatizar este proceso, los bancos pueden reducir los falsos positivos y mejorar sus tasas de detección.
Servicio al cliente personalizado
Los mensajes masivos ya no mueven la aguja; los clientes ahora exigen personalización. Su expectativa es tan alta que el 76% de los usuarios está frustrados con los bancos que carecen de tratamiento personalizado. La IA puede ayudar a las instituciones financieras a analizar los datos de los clientes para dirigirse proactivamente necesidades y preferencias. Los bancos pueden entonces usar esta información para desarrollar productos y servicios personalizados. Por ejemplo, los bancos pueden usar la IA para examinar el comportamiento de los clientes y emparejarlos con un producto. Una persona podría llegar a la aplicación de su banco a través de un informe de crédito Producto BaaS, o una plataforma de marketing señala a un usuario obsesivo de Zillow. La IA puede sopesar tales comportamientos para identificar a los clientes con mayor probabilidad de utilizar los servicios hipotecarios de un banco y emitir una oferta preaprobada al instante. Con chatbots y otras herramientas impulsadas por IA, los bancos pueden brindar a los clientes ayuda instantánea y personalizada. La tecnología relacionada con la IA, como procesamiento del lenguaje natural (PNL) utiliza algoritmos para leer profundamente el texto y responder de forma conversacional, sin intervención humana.
Gestión de Riesgo Crediticio
Los bancos necesitan gestionar el riesgo crediticio de manera efectiva para garantizar su estabilidad a largo plazo. La IA puede mejorar los enfoques tradicionales de gestión de riesgo crediticio al analizar datos de maneras que los seres humanos no pueden. La estrategia es tan poderosa que casi el 60% de los bancos ya están usando IA para la evaluación de riesgos. La capacidad de un banco para predecir qué clientes tienen probabilidades de incumplir préstamos le ayudará a lograr préstamos de acumulación más rápida y una recuperación de activos más eficiente. Con algoritmos de IA entrenados con datos históricos de rendimiento de préstamos (por ejemplo, historial de pagos), los bancos pueden desarrollar modelos que predigan incumplimientos futuros con altas tasas de precisión y al mismo tiempo reduzcan los costos asociados con las revisiones manuales. La IA también ayuda a los bancos a acceder a nuevas fuentes de datos para construir una imagen más vívida de la solvencia. En muchos países, los comportamientos en las redes sociales y el uso del teléfono móvil guían las decisiones de préstamo.
Cumplimiento y Reportes Regulatorios
Los bancos están sujetos a una serie de requisitos regulatorios, y cumplirlos puede ser un proceso complejo y que consume mucho tiempo. La IA también puede agilizar la presentación de informes regulatorios, lo que facilita a los bancos la provisión de los datos necesarios de manera oportuna y precisa. Estos incluyen:
Regulaciones contra el lavado de dinero (AML) como KYC (conozca a su cliente), CTF (informe de transacción de divisas) y SAR (informe de actividad sospechosa). Sorprendentemente, casi el 30% de los bancos todavía realizar manualmente las verificaciones KYC—un proceso que la IA puede acelerar profundamente.
AML IV/5MLDV II/6MLDVI incluye la notificación de anomalías que podrían indicar financiación del terrorismo u otras actividades delictivas.
FATCA exige que los bancos extranjeros que operan dentro de las fronteras de EE. UU. divulguen información sobre ciudadanos estadounidenses que tienen cuentas en el extranjero.
Los bancos deben asegurarse de que sus clientes no realicen negocios con personas u organizaciones incluidas en las listas de sanciones de la OFAC.
Los bancos pueden utilizar el poder de la IA para mantenerse al tanto de estos requisitos. Las plataformas infundidas con IA pueden monitorear la actividad del cliente a nivel agregado para detectar patrones asociados con esquemas de lavado de dinero u otras actividades ilegales, antes de que sea demasiado tarde. Por ejemplo, la IA puede automatizar la recopilación de información de varios sistemas como ERP, CRM u otras fuentes extrayendo los datos relevantes a un repositorio central para su análisis. Esto conduce a una presentación de informes más rápida y menos errores que los procesos manuales, lo que ayuda al personal a centrarse en lo que más importa: garantizar el cumplimiento de las regulaciones en múltiples jurisdicciones.
Automatizar el proceso de recopilación de datos
La incorporación digital para clientes corporativos puede pueden tardar hasta 120 días—un plazo de tiempo imperdonable cuando se apunta a datos demográficos que anhelan la gratificación instantánea. ¿Qué constituye la médula de este largo plazo? Procesamiento de información y recopilación de datos. El proceso de recopilación de datos implica varias actividades, como la entrada y consolidación de datos de múltiples fuentes. Los bancos necesitan recopilar registros vitales como artículos de incorporación, acuerdos de sociedad y realizar verificaciones de antecedentes de los signatarios y las partes interesadas. Gracias a la inteligencia artificial, puede automatizar este proceso recopilando datos de forma más rápida y precisa, con menos intervención manual. La IA puede identificar cuellos de botella, como la instancia muy común de pedirle a un cliente que volver a enviar un documento ya procesado, para reducir drásticamente los tiempos de incorporación.
La inteligencia artificial puede ser la ventaja competitiva que su banco necesita, si está listo.
Los bancos tienen mucho que ganar al aprovechar el poder de la IA. En este momento, es una varita mágica agitada por los gigantes: casi el 75% de los bancos con más de 100 mil millones de dólares en activos están utilizando IA. Pero a medida que la tecnología extiende su red cada vez más, atrapará a instituciones más pequeñas, que actualmente reportan una adopción un 30% menor que sus contrapartes de 'grandes bancos'. Todavía hay algunos obstáculos que superar antes de que la IA se generalice en el sector financiero. Pero es una estrategia que puede ayudar a los incumbentes a competir aún más con las fintechs que ya están utilizando la tecnología a un ritmo asombrosamente mayor que los bancos tradicionales. Los inmensos poderes de la IA deberían dar a los bancos una cosa: un fuerte impulso para acelerar una transformación digital muy necesaria.
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