Esta tecnología puede cambiar la forma en que se ofrecen productos y servicios, pero las entidades necesitan una cultura acorde para poder dar ese paso.
Hoy en día, los mayores cambios en la industria financiera se centran mucho en el “cómo” más que en el “qué”. Vemos que los clientes están interactuando con los bancos con mayor frecuencia que antes, sobre todo de manera digital para revisar saldos, hacer pagos y mover dinero entre cuentas. 25 años después del auge de las punto com, resulta aún difícil encontrar un banco 100% digital que haya alcanzado a lo que hacen los bancos tradicionales.
Este escenario que se está viviendo ha creado, en algunos círculos, un deseo por alcanzar la próxima gran innovación en la banca. En ese sentido la inteligencia artificial puede ser la tecnología más disruptiva que se puede ver en la industria financiera, cambiando la forma en que se ofrecen productos y servicios. En todo caso, no debería cambiar los principios básicos que tienen los bancos: captar dinero, salvaguardar estos depósitos y prestar dinero.
Según nuestros estudios, la gran mayoría de los bancos considera a la GenAI como un elemento clave en su estrategia que permitirá reducir los costos. Sin embargo, el potencial de nuevos ingresos podría ser lo realmente relevante en todo este cambio. Estudios hechos por Accenture reflejan que alrededor del 70% del tiempo que dedican los empleados de los bancos de diferentes mercados tiene un potencial de verse afectado por la GenAI. Su potencial llega a todas las partes del banco, desde la alta dirección hasta las primeras líneas del servicio y en cada parte de la cadena de valor.
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Desde Accenture, tenemos conversaciones con los bancos para definir los alcances y las limitaciones de GenAI, y los casos de uso ideales para comenzar a aplicarla en los procesos diarios de trabajo. Es así como surgen algunos de los candidatos preliminares como: la mejora de la prevención de fraude en medios de pago, la asistencia a los Oficiales de Negocio corporativos acelerando el análisis de empresas con información de comportamiento interna y externa al banco, la asistencia a los operadores de contact center con información personalizada de cada cliente, la mejora de los procesos de KYC (know your customer) analizando información de múltiples fuentes públicas y privadas, la generación de código para el desarrollo de software en múltiples lenguajes de programación y, entre otros, la interpretación normativa y análisis de requerimientos para su cumplimiento.
A eso se suma que algunas funciones de backoffice se verán beneficiados gracias a la automatización: el 60% de sus tareas rutinarias podrían estar respaldadas por la GenAI. También, los empleados cuyo trabajo implica un alto grado de juicio, como los analistas de crédito, podrían beneficiarse de herramientas de GenAI que los ayuden a prepararse.
Los usos que se le están dando a la GenAI en el servicio al cliente son igualmente interesantes y de gran alcance. La tecnología tiene el potencial de aumentar el nivel de personalización, al igual que ayuda a los ejecutivos de los bancos a resolver las consultas de los clientes de manera rápida. En todo caso el verdadero poder en el futuro estará en potenciar a los trabajadores.
Según nuestros estudios, la mayoría de los líderes de los bancos (71%) señalan a la GenAI como una herramienta clave en su estrategia a futuro, y dos tercios (66%) ven a la tecnología más como una oportunidad que como una amenaza. En ese sentido, no es sorprendente que los bancos que ya han invertido previamente en GenAI y análisis, y que tienen core digitales sólidos, estén liderando el camino en la GenAI.
¿Es peligroso para las empresas integrar a sus operaciones la inteligencia artificial?
Algo sorprendente de la GenAI es que para trabajar con ella no se necesita ser Goliath o tener doctorados. Gracias a muchos servicios basados en la nube, sólo se requiere el momento y el enfoque adecuado. Un ejemplo de esto es lo que sucede con el prompt engineering, que tiene que ver con la habilidad de establecer una comunicación efectiva con los algoritmos de IA para obtener resultados óptimos.
¿Qué se viene cómo próximo paso para los bancos?
Vemos que está en establecer la infraestructura adecuada. Esto incluye establecer protecciones adecuadas en torno a la seguridad y el riesgo, garantizando que los modelos de IA, los sistemas y los procesos sean responsables desde el diseño. La gestión del riesgo de los modelos será fundamental a medida que los modelos de lenguaje se propaguen y los bancos personalicen los modelos existentes o, en algunos casos, construyan los suyos.
Dado que la GenAI afectará a casi todas las partes del banco, se requerirá que estas instituciones reinventen múltiples procesos y roles. No es posible contratar a alguien con cinco años de experiencia en GenAI porque no existe. Esto es así porque todos nos encontramos en una etapa de descubrimiento, educación y prueba y error de lo que es posible hacer con la GenAI. Por lo mismo, se necesita una cultura que tenga una disposición al cambio para aprovechar la tecnología. Si tu cultura es una que tiene un enfoque de mirarse en el espejo retrovisor, estarás comparándote constantemente con los competidores y lo que hacían hace años atrás, por lo que nunca mirarás hacia adelante.
*Accenture Managing Director
