Si bien es dificil de determinar cuando comenzó la introducción de la Inteligencia Artificial en la Banca, podríamos decir que este proceso inició sus primeros pasos exploratorios alrededor del año 2016. Fue el año en que la computadora AlphaGo derrotó a Lee Sedol, campeón mundial del GO. La Inteligencia artificial aplicada a la banca puede generar una mejorar sustancial en la capacidad de los bancos para lograr optimizar los procesos, personalizar los servicios y generar experiencias omnicanales disruptivas.

Si bien, en muchos casos los primeros experimentos fueron exitosos, no siempre fue sencillo pasar de la experimentación al escalado. A partir de múltiples razones que van desde falta de estrategia de inteligencia artificial hasta inexistencia de gobierno de la misma, pasando por datos fragmentados, integración con sistemas legados poco flexibles, silos organizacionales, entre otros.

Desde la década del 60 los bancos han introducido tecnología para mejorar la experiencia del cliente, comenzando por los ATMs, las tarjetas de créditos, los pagos digitales, la banca telefóncia, la banca por internet y la banca movil.

Inteligencia Artificial en la Banca

Hoy, la industria, en pleno proceso de transformación digital y con una fuerte competencia de nuevos jugadores (Fintech, Insurtechs, Gigantes Digitales), necesita mejorar la experiencia del cliente a la vez que optimizar los procesos internos y reducir los costos operativos. En esta situación la inteligencia artificial es una de las tecnologías que pueden aportar mucho para conseguir estos objetivos.

Las tecnologías de inteligencia artificial y machine learning puede ayudar a lo largo de toda la cadena de valor de la banca, desde la personalización de los servicios para clientes y empleados, la reducción de costos automatizando toma de decisiones en los procesos en los casos de robotización de los mismos (trabajando en conjunto con herramientas de RPA). Se puede combinar con tecnologías de Big Data para los procesos de limpieza de la información y análisis de la misma, en el optimizado del uso de las capacidades tecnológicas, en el análisis de patrones de comportamiento, en conjunto con herramientas de ciberseguridad para detectar patrones de fraude y ciberataques, en biometría de voz, facial  y de huella para los procesos de autenticación y autorización, en el análisis de micro expresiones a fin de segmentar por edad, sexo, etc. Interpretando las reacciones emocionales a determinados eventos, en procesamiento de lenguaje natural y análisis de documentos, entre otros.

En conclusión la inteligencia artificial aplicada inteligentemente a los procesos de la industria financiera puede generar una mejorar sustancial en la capacidad de los bancos para lograr optimizar los procesos, personalizar los servicios y generar experiencias omnicanales disruptivas.

Según un encuesta de McKinsey de mediados del 2020 las áreas en donde son mas utilizadas las soluciones que incluyen inteligencia artificial son automatización de proceso con un 36% de los encuestados, asistentes virtuales un 32 % y detección de fraudes y gestión de riesgos un 25%.

Citaremos algunos ejemplos

• En la adquisición de nuevos clientes en el contexto multicanal y multiproducto en que operan los bancos, en el qué, los clientes pueden seguir diferentes caminos para sacar un préstamo prendario, un hipotecario, una cuenta, una tarjeta o cualquier otro producto. Es fundamental el uso de análisis avanzados para el diseño del “customer journery”, mediante la combinació de AI con analitica los bancos pueden mostrar el camino y la interfase mas adecuados asociados al perfil y preferencias de cada cliente.
• En el caso del otorgamiento de créditos, los banco pueden ejecutar muchas de estas decisiones en tiempo real o near real time, calificando y precalificando clientes, determinando límites, tasas y reduciendo el riesgo mediante el uso de analítica avanzada y machine learning.
• También en los procesos de cobranza, es muy común utilizar estas tecnologías para optimizar los mismos, a fin de por un lado ayudar a los clientes a no olvidar los pagos y por otro  optimizar el esfuerzo de seguimiento enfocándose en los clientes mas riesgosos y desarrollando alertas tempranas sobre quienes podrían entrar en mora.
• Además los bancos, mediante el uso de la inteligencia artificial y la ciencia de datos combinadas pueden crear una experiencia de servicio altamente personalizada basada en la microsegmentación de los clientes. A la vez que pueden incrementar la productividad de su fuerza comercial mediante el acceso de los mismos a información 360 y propuestas personalizadas prearmadas acordes a las características de los clientes y el momento de la vida de los mismos.

Si bien, hasta ahora se hemos vista la aplicación de Inteligencia Artificial asociada a determinados casos de uso. Los bancos ha comenzado a pensar en una estrategia general para la adopción a escala de la misma integrándola a los procesos punta a punta. Desde el front al back, mediante un visión holística con el objetivo de conseguir un impacto transformacional.

Para conocer más sobre esta temática, contactate con nosotros haciendo click acá

 

Miguel Bilello, Consultor en Estrategia Tecnológica, Mercado Financiero y Transformación Organizacional en Practia Global.