IA: 6 aplicaciones en la banca digital y sus facilidades

IA: 6 aplicaciones en la banca digital y sus facilidades

3. (Mar) Conoce las aplicaciones de la IA en la banca digital y sus facilidades

IA: descubre 6 aplicaciones en la banca digital y las facilidades que brinda

El futuro del sector financiero se apoya en una tendencia clave de la transformación digital: la inteligencia artificial (IA). Se trata de una tecnología que implica el uso de diferentes algoritmos de aprendizaje y aplicaciones. Estas permiten resolver ciertas gestiones para que las entidades sean más eficientes, más seguras y con una experiencia confortable para los usuarios (Revista IT NOW, 2019).

Según el Banco Interamericano de Desarrollo (2020), la IA ofrece soluciones innovadoras en la calidad de los servicios financieros. Sobre todo en el sector de la banca, en el que su objetivo principal es mejorar la productividad y eficiencia de sus procesos internos. Así, es posible ofrecer a tus clientes una banca privada y personalizada que puede predecir, recomendar y tomar decisiones.

Conoce seis aplicaciones de la inteligencia artificial en la banca digital que tienen un alto impacto en los servicios financieros.

 

1. El impacto de la IA en el servicio al cliente

Una de las principales aplicaciones de la IA en la industria financiera está enfocada en mejorar la relación entre cliente y organización. Un ejemplo es el uso de chatbots para optimizar la respuesta ante problemáticas específicas. Esta puede resolver diferentes situaciones sin intervención humana y hacer los procesos más rápidos y eficientes (Revista IT NOW, 2019).

Con esto, la tendencia actual del sector financiero busca migrar la tradicional banca digital hacia una banca inteligente y conversacional. Es posible ofrecer una atención totalmente personalizada y privada a tus clientes con un software basado en IA y datos. Este debe ser capaz de comunicarse con su propio lenguaje para generar una atención a la medida cuando el cliente requiera gestionar sus productos financieros (Porras, 2019).

 

2. El análisis de datos a través del machine learning

Según una investigación del Centro de Deloitte para Servicios Financieros (2019), el machine learning o aprendizaje de máquina es uno de los tipos de inteligencia artificial utilizada para el análisis de datos en las instituciones financieras. A través de ella, es posible identificar patrones ocultos, hacer clasificaciones y predecir resultados en operaciones de la banca. Esta incluye usos típicos que generan facilidades como:

  • Predecir eventos de flujos de efectivo para asesorar a tus clientes sobre hábitos de gastos y ahorro.
  • Construir modelos avanzados de crédito para ampliar los alcances y reducir incumplimientos.
  • Proporcionar analíticas como un servicio basado en datos.
  • Detectar patrones de transacciones e identificar los fraudes lo más pronto posible.

 

3. La IA y la validación de identidad

La digitalización del sector bancario ha incorporado una nueva forma de interactuar con tus clientes. No solo para ofrecerles nuevos servicios financieros, sino que busca personalizar al máximo la interacción digital. En esta, la implementación de la IA en la validación de la identidad es clave para facilitar los procesos de la banca y mejorar la seguridad en el acceso (Codo, 2020).

Y es que, actualmente, las instituciones financieras optan por tecnologías innovadoras y cognitivas como el reconocimiento biométrico y el machine learning. Esto se debe a que cerca del 60 % de la población mundial prefiere la interacción digital. De estos, los que prefieren interactuar a través de su identidad financiera son un 14 % superior a los que optan por medios tradicionales (IT Digital Segurity, 2020).

De esta manera, la IA ofrece la facilidad de automatizar validaciones biométricas a través de la visión de computador. Esta procesa millones de transacciones con solo analizar imágenes. Además, crea clasificaciones o descripciones que puedan ser usadas en un entorno seguro (Deloitte, 2019).

 

4. La atención predictiva con el uso de la IA

En la banca, el valor de los datos e información de los usuarios es uno de los activos más relevantes que pueden beneficiar al cliente y a la organización. Con el uso de IA estos datos pueden anticipar algunos hechos y comportamientos que se traducen en ventajas competitivas. Sobre todo, generan una atención predictiva y una relación de confianza con clientes basadas en información (Revista Digital Trends, 2020).

Por tanto, los análisis predictivos de comportamiento y patrones llevan a una mejor personalización en la atención ofrecida. Esto favorece la contratación de servicios y productos financieros y facilita la incorporación al sistema de la población no bancarizada. Además, ayudan a la banca a ofrecer un servicio enfocado a las necesidades del cliente (Arenas, 2020).

Por ejemplo, por medio de la información de análisis predictivos en IA es posible asociar los gastos de tus clientes. Entre ellos, las transacciones como la compra de un automóvil o una casa. Estas te ayudarán a identificar mejor las necesidades de tus clientes para ofrecerles productos innovadores.

 

5. La IA y la evaluación de riesgos 

La IA es especialmente útil para gestionar riesgos a la hora de manejar y evaluar datos desestructurados. Estos son datos que no son fácilmente clasificables en categorías. Por eso, se usan las tecnologías cognitivas, como algoritmos avanzados y procesadores de lenguaje natural para analizar la información a partir de datos no estructurados (Deloitte, 2018).

Por tanto, al aplicar el machine learning y el aprendizaje automático se busca detectar a tiempo o incluso predecir problemas como ataques a la ciberseguridad de la entidad bancaria. También, es posible detectar fraude en tiempo real y con base en el análisis de parámetros de comportamientos sospechosos. De este modo, se pueden descubrir operaciones fraudulentas a tiempo y aplicar estrategias para evitarlas (López, 2020).

 

6. Asistentes virtuales para facilitar la toma de decisiones

Los asistentes virtuales son sistemas que actúan racionalmente e imitan el comportamiento humano. Utilizan una tecnología de IA de procesamiento natural del lenguaje que permite obtener información a través de interfaces de voz. También, contenida en texto de forma leíble, de estilo natural y gramaticalmente correcta (Deloitte, 2019). 

Se trata de una herramienta que ayuda a los usuarios a realizar tareas que requerían la asistencia de un humano. Para ello, utilizan modelos predictivos de IA y la analítica avanzada de datos que asisten al usuario y automatizan las tareas. Estos son capaces de observar el comportamiento para facilitar la toma de decisiones financieras al predecir y recomendar acciones (BBVA, 2020).

Por ejemplo, si uno de tus clientes está interesado en comprar un carro y le da ‘like’ al modelo que le gusta, el banco se percatará de ello y le hará una oferta a través de un chat privado. Este le recomendará cómo puede ajustar su economía para poder comprar el vehículo lo antes posible.

 

Casos de éxitos en las aplicaciones de la IA

El uso de la IA representa un alto potencial en el sector bancario. Al menos el 60 % de las organizaciones financieras integran una capacidad basada en inteligencia artificial. Principalmente se enfocan en la automatización (36 %), en asistentes virtuales (32 %) y en el machine learning para detectar fraudes y gestionar los riesgos (25 %) (BID, 2020). 

 

4. (Mar) Conoce las aplicaciones de la IA en la banca digital y sus facilidades-1

Casos de éxitos a nivel mundial

En el sector bancario, grandes entidades como Bank of America y Ally Bank han logrado el éxito con la IA. Por ejemplo, Bank of America lanzó a Erica, una asesora de inteligencia artificial. Esta analiza el historial de transacciones de los clientes e identifica propuestas de ahorro de dinero (Erkic, 2019). 

Mientras que Ally Bank implementó la asistente ‘IA Ally Assist’ para realizar pagos o transacciones. Ally puede ayudar a los clientes a analizar sus gastos utilizando el aprendizaje automático para anticipar las consultas de ayuda según el historial de transacciones (Erkic, 2019).

 

Casos de éxitos a nivel Latinoamérica

A nivel LATAM, entidades financieras como Bradesco y Bancolombia han implementado la IA para conseguir el éxito de sus procesos. En la primera se crea Bradesco Inteligencia Artificial (BIA), una aplicación para resolver dudas a través de voz o texto. Esta puede responder preguntas, acceder, consultar y hasta realizar transferencias entre cuentas (Neto, 2019).

Mientras que Bancolombia creó el Centro de Competencias en Inteligencia Artificial para generar asesores virtuales que puedan mejorar el servicio al cliente. Su primer asistente de IA, Tabot, se encuentra en Facebook Messenger, donde tiene 1.000 conversaciones diarias y cerca de 17.000 usuarios (Erkic, 2019).

 

Puntos que las entidades bancarias y financieras deben tener en cuenta para implementar la IA

Actualmente, la IA es la estrategia de transformación digital de las entidades bancarias y financieras. Por eso, para implementarla es necesario que tu organización tenga en cuenta los siguientes puntos:

  • Contar con recursos clave para emprender un proyecto de IA. Principalmente el hardware, el software, la capacidad técnica de la organización y los datos (Strand, 2019).
  • Profundizar en el conocimiento de la IA para comprender los beneficios y los riesgos de esta tecnología (AEB, 2019).
  • Invertir en seguridad cibernética para enfrentar con éxito las amenazas (Garijo, 2021).
  • Considerar el impacto social del proyecto y la responsabilidad para monitorear los resultados (Strand, 2019).
  • Asegurar el ajuste normativo y de supervisión de acuerdo con las autoridades reguladoras y sus requerimientos (AEB, 2019).

Sin duda, las aplicaciones de la IA están cambiando el día a día de la banca digital. No solo ha revolucionado el servicio al cliente a través de una banca inteligente conversacional, sino que cuenta con asistentes virtuales que hacen la función de un asesor financiero para facilitar la toma de decisiones.

 

Referencias Bibliográficas

AEB. (2019). El uso de la Inteligencia Artificial en el sector bancario. Recuperado de https://s1.aebanca.es/wp-content/uploads/2019/07/la-inteligencia-artificial-en-el-sector-bancario.pdf

Arenas, V. (05 de noviembre de 2020). Inteligencia Artificial predictiva para enfocarse en las necesidades del cliente. E.Banking News. Recuperado de https://www.ebankingnews.com/entrevistas/inteligencia-artificial-predictiva-para-enfocarse-en-las-necesidades-del-cliente-0049965

Banco Interamericano de Desarrollo (BID). (2020). La inteligencia artificial al ​​servicio del bien social en américa latina y el caribe: panorámica regional e instantáneas de doce países. Recuperado de https://publications.iadb.org/publications/spanish/document/La-inteligencia-artificial-al-servicio-del-bien-social-en-America-Latina-y-el-Caribe-Panor%C3%A1mica-regional-e-instant%C3%A1neas-de-doce-paises.pdf

BBVA. (09 de octubre de 2020). La inteligencia artificial detrás de Blue, el asistente virtual de BBVA. Recuperado de https://www.bbva.com/es/la-inteligencia-artificial-detras-de-blue-el-asistente-virtual-de-bbva/

Centro de Deloitte para Servicios Financieros. (2019). Líderes de IA en servicios financieros. Recuperado de https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/pe/Documents/financial-services/L%C3%ADder%20IA%20servicios%20financieros%20Agosto%202019.pdf

Codo, X. (01 de septiembre de 2020). Hablemos de oportunidades: la identidad digital es el elemento clave para el sector financiero. Recuperado de https://www.linkedin.com/pulse/hablemos-de-oportunidades-la-identidad-digital-es-el-elemento-codo/

Deloitte. (2018). Estado de la inteligencia artificial en la empresa. Recuperado de https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/co/Documents/technology/IA%20en%20la%20empresa.pdf

Erkic. M. (28 de mayo de 2019). Banca móvil, pionera en inteligencia artificial. La República. Recuperado de https://www.larepublica.co/finanzas-personales/banca-movil-pionera-en-inteligencia-artificial-2866859

Garijo, M. (05 de enero de 2021). Así pueden ayudar la inteligencia artificial y los robots a los bancos a ahorrar costes y mejorar su relación con los clientes, según un experto en finanzas y tecnología. Business Insider. Recuperado de https://www.businessinsider.es/como-puede-inteligencia-artificial-transformar-bancos-782633

IT Digital Segurity. (15 de septiembre de 2020). La validación de identidad se vuelve clave en los servicios de banca digital. Recuperado de https://www.itdigitalsecurity.es/actualidad/2020/09/la-validacion-de-identidad-se-vuelve-clave-en-los-servicios-de-banca-digital

López, S. (06 de julio de 2020). Los beneficios de Machine Learning: cómo mejorará el sector bancario. Digital 55. Recuperado de https://www.digital55.com/innovacion/beneficios-machine-learning-como-mejorara-sector-bancario/

Neto, N. (10 de marzo de 2019). BIA: el asistente de voz de Bradesco ahora tiene integración con Alexa. Recuperado de https://mundoconectado.com.br/noticias/v/10682/bia-assistente-de-voz-do-bradesco-agora-tem-integracao-com-alexa

Porras, J. (13 de mayo de 2019). De la banca digital a la banca inteligente conversacional. BBVA OpenMind. Recuperado de https://www.bbvaopenmind.com/economia/finanzas/de-la-banca-digital-a-la-banca-inteligente-conversacional/

Revista Digital Trends. (2020). La banca de cara al 2021: Tendencias que ayudarán a la industria a enfrentar el próximo año. Digital Bank & Insurance Latam. Recuperado de http://www.digitalbankla.com/wp-content/uploads/2020/12/Revista-Digital-Trends-062020.pdf

Revista IT NOW. (30 de julio de 2019). La IA está revolucionando a la banca. Recuperado de https://revistaitnow.com/la-ia-esta-revolucionando-a-la-banca/

Strand, K. (25 de febrero de 2019). Inteligencia artificial: conceptos básicos y aplicaciones en el desarrollo. Banco Interamericano de Desarrollo. Recuperado de https://blogs.iadb.org/conocimiento-abierto/es/inteligencia-artificial

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