Los bancos deberán sortear cuestiones como convencer a quienes desconfían de la IA de usar sus servicios, la privacidad y seguridad de los datos basados en en estas tecnología, así como contratar y retener profesionales capacitados tanto en la ciencia de datos como en operaciones bancarias.
La evolución de la inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de reformular cómo operan los bancos, tanto en la atención al cliente como en el área administrativa. A medida que se vuelva cada vez más omnipresente, esta ola de inteligencia artificial tendrá un efecto permanente en empleados, clientes y entes reguladores. Los bancos necesitarán transitar los cambios que se vienen con renovado énfasis en la colaboración a fin de llevar a cabo su estrategia de IA.
La IA generativa es una herramienta nueva y poderosa dentro del arsenal de los bancos que puede aliviar la carga de atención al cliente y reducir las tareas administrativas. En el corto plazo, el impacto se verá reflejado en los resultados, pero esta próxima era de la inteligencia artificial será clave para la generación de valor de los bancos y modificará el panorama competitivo. Las oportunidades son muchas pero existen múltiples retos a afrontar para maximizar su potencial.
¿Qué viene para los bancos con la inteligencia artificial generativa?
El futuro de la inteligencia artificial en el sector bancario
Hace tiempo que los bancos hacen uso de la IA predictiva para automatizar y simplificar las operaciones internas. Lo hacen mediante el uso de patrones para conciliar pagos o asistir en el cobro de deudas mediante la predicción de quiénes tienen más probabilidades de efectuar reembolsos. No obstante, de cara al futuro de los bancos, existe una enorme oportunidad para llevar la IA a otras áreas a fin de incentivar ventas, gestionar el riesgo y optimizar operaciones.
Existen muchas formas para incrementar la satisfacción y retención de clientes o acelerar la captación de nuevos con IA. Los bancos tienen la oportunidad de optimizar cómo llegan e interactúan con los clientes potenciales mientras crean nuevas fuentes de generación de valor.
La IA también colabora con los equipos cuando se la utiliza para potenciar el procesamiento y soporte, dado que reduce los tiempos de espera e incrementa la eficiencia operativa. El asesoramiento financiero puede hacerse más inteligente y adaptable a las condiciones cambiantes. Puede acelerar el manejo de excepciones y que los asistentes basados en IA gestionen consultas y problemas en un tono más conversacional y menos robótico. Asimismo, la IA podría simplificar los informes en el sector al automatizar la recopilación y análisis de datos.
Al contar con la habilidad de analizar grandes conjuntos de datos, el modelado de riesgos puede ser mucho más sólido con predicciones más dinámicas, y mitigar los riesgos del mercado con mayor precisión. Además, la IA podría detectar los delitos financieros mediante reconocimiento de patrones para identificar operaciones sospechosas y reducir los falsos positivos.
Nubank evalúa volver a la Argentina si mejora la macroeconomía
Los desafíos de extender la IA a todo el banco
Si bien el futuro de la IA en los bancos se ve prometedor, ampliar su adopción trae aparejados retos. Adoptar la tecnología conlleva ajustes de índole técnica, pero también cambios en las expectativas y prácticas de los clientes. A medida que los bancos contemplan mayor integración en sus organizaciones, es importante que reconozcan los obstáculos y cómo superarlos.
Muchos de los obstáculos surgirán a la hora de expandir la IA a áreas relacionadas con los datos, productos, el cumplimiento normativo y su uso práctico. Expandir la adopción de la IA a toda la organización bancaria es un desafío importante, en especial cuando el cambio ocurre cada vez más rápido. Será clave dotarse de las herramientas para facilitar el acceso a la IA y proveer una plataforma que reúna a los desarrolladores con las herramientas que necesitan.
Los bancos deberán sortear cuestiones como convencer a quienes desconfían de la IA de usar sus servicios, la privacidad y seguridad de los datos basados en IA, así como contratar y retener profesionales capacitados tanto en la ciencia de datos como en operaciones bancarias. Aunque estas cuestiones parezcan ciclópeas, la diferencia está en comprender las capacidades que se necesitan y encontrar las herramientas y aliados necesarios para facilitar la integración de la IA.
¿Es peligroso para las empresas integrar a sus operaciones la inteligencia artificial?
La confianza será fundamental
La clave estará en la transparencia. El uso de la IA en áreas nuevas del banco puede dar lugar a inquietudes relacionadas con la privacidad, precisión e imparcialidad. Esto demandará reforzar la forma en que se obtienen los datos y se gestionan los modelos para que tanto clientes como entes reguladores entiendan cómo se utiliza esta tecnología. El monitoreo y desviación de modelos son clave para garantizar que los bancos evalúen y adapten sus modelos para prevenir imprecisiones y sesgos. Se deberán realizar auditorías e informar a los reguladores de forma periódica para asegurarse que las normas se cumplan.
*Director General, Unidad de Negocio de IA de Red Hat
