Desde niveles de detección de fraude y gestión de riesgos con una precisión sin precedentes, hasta la capacidad de resumir conocimientos complejos o “traducir” documentos a un lenguaje sencillo, esta tecnología no tiene techo a la hora de transformar el sector.
La palabra “revolución” suele usarse livianamente, al punto que perdió buena parte de su fuerza. Sin embargo, a la hora de analizar el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el segmento financiero, tanto en bancos tradicionales como en fintech, no queda otra alternativa que utilizarla. Esta tecnología está revolucionando el mercado de extremo a extremo.

Por algo, ninguna organización quiere quedarse fuera del juego. El Fondo Monetario Internacional estima que las instituciones financieras duplicarán su gasto en IA para 2027

Puntualmente, en IA generativa, la inversión de las empresas del sector financiero crecerá según Juniper Research nada menos que 1400% hasta 2030, cuando los US$6.000 millones que se estima que se gastarán este año en dicha tecnología se habrán convertido en US$85.000 millones.

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Las razones para el éxito

 

¿Cuál es la razón que moviliza a las empresas del sector financiero a explorar la IA? La principal: que otorga a las organizaciones del sector un nuevo poder para repensar sus modelos de negocio, sus estrategias y sus formas de interactuar con los clientes.

Hemos visto durante los últimos años que los chatbots ganaron habilidad para responder dudas cotidianas, brindar información o acompañar paso a paso para que el usuario complete una transacción determinada.

La IA nos lleva a la era de los asistentes virtuales inteligentes: capaces de comunicarse en lenguaje natural, de comprender el contexto de la consulta, de guiar al cliente por cualquier proceso sin importar qué tan complejo sea y hasta de recomendar inversiones de acuerdo al perfil de la persona o gestionar sus finanzas (por ejemplo, avisarle que podría quedarse sin dinero para cubrir los gastos a punto de vencer).

Elementos esenciales para satisfacer las necesidades de un cliente cada vez más exigente. Según un estudio de una importante consultora, el 72% de las personas requiere una atención inmediata, un 70% quiere que sea quien sea el que lo atienda esté al tanto de su situación y en 62%, que prefiere recomendaciones personalizadas antes que las genéricas.

La seguridad ante todo

La IA se basa en datos: el tipo de transacciones, los hábitos de consumo de los usuarios, los comportamientos… Gracias a eso, se convierte en una aliada indispensable para detectar fraudes. Ante cada movimiento anómalo o sospechoso, puede cruzar datos antes de autorizarla (notificar al usuario y esperar al ok, o verificar la titularidad del dispositivo desde el cual se intenta efectuar la operación).

Esto se puede aplicar tanto para prevenir suplantaciones de identidad como operaciones de lavado de dinero, entre otras.

En la misma línea, la IA ha demostrado ser una excelente herramienta para la gestión de riesgos. A partir del enorme caudal de datos de los clientes, incluyendo el nivel de ingresos, los gastos, los niveles de deuda o su grado de cumplimiento, puede tomar de manera automatizada decisiones respecto de sí brindar o no créditos u otros productos de riesgo.

El beneficio es doble: para el cliente, porque obtiene lo que necesita prácticamente de inmediato; para el banco o la fintech, porque una vez aceptada la operación, difícilmente genere dolores de cabeza luego.

Ventajas puertas adentro

La experiencia de los empleados de bancos y fintech también puede alcanzar nuevos niveles gracias a la IA, en especial la generativa. A los niveles de automatización ya alcanzados, que promueven una mejora notable en la productividad y que evitan a los empleados dedicar horas a tareas repetitivas, complejas y aburridas, se suma ahora una nueva gama de posibilidades.

Por ejemplo, la posibilidad de resumir las ideas más destacadas de un conjunto infinito de folios, extraer datos clave de documentos en papel, comparar múltiples documentos, generar resúmenes ejecutivos o incluso “traducir” textos que estén escritos en lenguaje legal para facilitar su comprensión, todo con una simple orden dada en lenguaje natural.

Esto aplica particularmente a todo lo vinculado con uno de los puntos claves de la operatoria bancaria: las siempre complejas, cambiantes y exigentes normas y regulaciones.

Al mismo tiempo, aparecen numerosas oportunidades de monetización. El análisis profundo de tendencias del mercado, por ejemplo, permite anticipar demandas futuras y lanzar productos y servicios de manera temprana, antes que los competidores, para cubrir esas necesidades.

Explorar para llegar un paso más allá

Todo lo anterior es apenas un pequeño conjunto de ejemplos: el potencial revolucionario de la IA en la banca es enorme. Los altos niveles de adopción, por su parte, obligan a dar un paso más: realizar un discovery exploratorio para detectar de qué nuevas maneras esta tecnología disruptiva puede aportar a una organización de servicios financieros más poder.

Por eso la elección del socio tecnológico es clave: debe combinar un conocimiento profundo del sector, con todas sus complejidades, con experiencia en proyectos de IA que hayan generado real valor para las empresas que los implementan.

Los motores del futuro de los servicios financieros se están encendiendo en este mismo momento. Y la IA es el combustible que puede darles el máximo poder.

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