El potencial ilimitado de la Inteligencia Artificial para impulsar a la banca hacia la Adaptación Infinita

La adopción del uso de Inteligencia Artificial (IA) se está acelerando, convirtiéndola cada vez más en una "tecnología de uso general" que influye en gran medida en el progreso a largo plazo. Es así que se espera que tenga un efecto disruptivo incluso superior al que tuvo Internet en las dos últimas décadas. 

La IA se conceptualizó por primera vez en 1955 como una rama de la Informática y se centró en la ciencia de crear "máquinas inteligentes" que pudieran imitar las capacidades cognitivas de la mente humana, como el aprendizaje y la resolución de problemas. Lo que hace que la IA sea diferente de un programa común es que puede mejorar sus propios procesos de forma autónoma, lo que se conoce como machine learning. 

En las últimas décadas, su aplicación en la industria financiera ha tenido un impacto significativo en todo el mundo, incluyendo América Latina, donde ha ayudado a los bancos a mejorar la eficiencia, la seguridad, la experiencia del cliente y reducir los costos. Según McKinsey, la IA puede potencialmente desbloquear 1 billón de dólares de valor incremental para los bancos, anualmente.

Una encuesta de The Economist Intelligence Unit descubrió que el 77 % de los banqueros cree que la capacidad de desbloquear el valor de la IA será la diferencia entre el éxito o el fracaso de los bancos. La IA comprende un amplio conjunto de tecnologías, entre las que se incluyen el procesamiento del lenguaje natural y la robótica. Las instituciones financieras pueden utilizarlas para desarrollar una generación de productos y servicios más personalizados y adaptados a las nuevas necesidades de las personas y las empresas.

A continuación exploraremos cuáles son los usos que la banca puede darle a la Inteligencia Artificial, y haremos un recorrido por algunos casos de éxito en América Latina y el mundo.

Aplicaciones y usos de la Inteligencia Artificial en la industria financiera:

Automatización de procesos

La IA está siendo ampliamente utilizada en el sector bancario para automatizar procesos, como la revisión de documentos y la verificación de identidad de los clientes. Esto mejora la eficiencia, reduce los tiempos de espera y los costos, y libera a los empleados para centrarse en labores más complejas. Además, la IA puede automatizar tareas rutinarias como las consultas de saldo de cuenta y el restablecimiento de contraseñas, lo que proporciona una atención al cliente más rápida y precisa.

Prevención de fraude y delito

La inteligencia artificial es sumamente útil para mejorar la eficiencia en la detección de fraudes. Los sistemas basados en IA pueden analizar grandes cantidades de datos en tiempo real con precisión e identificar patrones sospechosos que indican actividad fraudulenta. 

La IA puede destacar las transacciones inusuales, es decir aquellas iniciadas por clientes inesperados, en las que el importe en cuestión es elevado, o cuando la empresa nunca antes había hecho negocios con el país de destino que recibe el pago. Puede aprender a clasificar correctamente las transacciones y sólo informar sobre aquellas en las que existe una amenaza real de delito.

Además, permite detectar y supervisar comportamientos inusuales de los empleados de las instituciones financieras, como el inicio de sesión en los sistemas fuera del horario laboral.

Mejorar la experiencia del cliente 

Las funcionalidades de la IA son ideales para incrementar la satisfacción del consumidor y personalizar la oferta de servicios y productos para cada individuo.

Los chatbots, por ejemplo, vienen ganando popularidad en la banca, y se están utilizando para brindar atención al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Éstos ofrecen un alto retorno de inversión en ahorro de costos, lo que los convierte en una de las aplicaciones de IA más utilizadas. Pueden abordar con eficacia las tareas más habituales, como la consulta de saldos, el acceso a extractos de cuenta, las transferencias de fondos, etc.

Los algoritmos de IA también pueden proporcionar a los clientes asesoramiento financiero personalizado, recomendaciones de productos e inversión a medida, y predecir sus necesidades financieras. 

Además, el análisis de los patrones de gasto de cada cliente puede reducir la morosidad al advertir al usuario que se podría quedar sin dinero para afrontar futuras obligaciones. Así, se provee un tratamiento personalizado y el banco evita el incumplimiento de pagos.

Mejorar la ciberseguridad

La IA puede detectar y prevenir el robo de información y ataques cibernéticos en tiempo real, bloqueando automáticamente transacciones sospechosas y monitoreando patrones de acceso a información confidencial.

Además, la IA puede identificar hábitos de consumo de los usuarios y tomar medidas automáticas ante anomalías o transacciones sospechosas, como cruzar datos de geolocalización para comprobar la ubicación del usuario y así prevenir delitos como la suplantación de identidad. 

Toma de decisiones mejor informadas

Los sistemas basados en IA pueden analizar grandes cantidades de datos en tiempo real, lo que permite a las instituciones financieras identificar patrones y tendencias que serían imposibles de detectar manualmente, mejorando así la gestión de riesgos. Por ejemplo, los algoritmos pueden analizar historiales de transacciones y determinar signos tempranos de problemas futuros. Esto se convierte en una herramienta fundamental para tomar decisiones mucho más informadas. 

Predecir el riesgo crediticio

La IA puede utilizarse también en la banca para predecir el riesgo crediticio de los clientes y tomar decisiones de préstamos más precisas, lo que reduce el incumplimiento. Esto se logra mediante una automatización que categoriza a partir de datos como la edad, ingresos, gastos, saldo promedio y nivel de deuda, entre otros. De esta manera, se pueden ofrecer préstamos más seguros y reducir el tiempo y los recursos necesarios para la evaluación crediticia.

Esta tecnología también puede ayudar a los prestamistas alternativos a determinar la solvencia de los clientes mediante el análisis de datos tradicionales y no tradicionales. De esta manera se habilita el desarrollo de sistemas de préstamo innovadores respaldados por un modelo de calificación crediticia sólido, incluso para aquellos con un historial de crédito limitado. 

Casos reales de uso de Inteligencia Artificial en la banca

Banorte

El banco mexicano Banorte incorporó a su banca móvil a Maya, una asistente de inteligencia artificial capaz de realizar hasta 17 operaciones monetarias a partir de conversaciones con el usuario. Maya puede atender más de 300 consultas a través del chat, y puede realizar una serie de transacciones que incluyen transferencias, pagos de impuestos, servicios y tarjetas, activación del token desde el celular y más. 

Maya fue reconocida en 2021 por Accenture y la Asociación Europea del Manejo de Finanzas (EFMA) como una de las nueve mejores innovaciones bancarias del mundo en la categoría de IA Analytics.

Bradesco

En Brasil, los bancos tradicionales también están siguiendo los pasos de las startups fintech para simplificar el acceso a los servicios financieros. El banco Bradesco está ayudando a los clientes a gestionar su saldo bancario a través de BIA, que se basa en los sistemas de inteligencia artificial de IBM Watson, emparejados con Whatsapp.

Los clientes pueden consultar sus extractos de saldo, la ubicación de las sucursales y mucho más a través de hashtags enviados por medio de la aplicación Bradesco o Whatsapp. El banco planea ampliar el servicio a más de 7 millones de personas gradualmente.

Bantrab

El banco Bantrab de Guatemala dió en 2021 un paso enorme hacia la personalización de la atención a sus clientes mediante el uso de datos. Logró hacerlo gracias al Azure Data Lake, el servicio de análisis de Microsoft que ayuda a tomar medidas más asertivas a partir de información microsegmentada.

Combinando estos datos con Inteligencia Artificial, Bantrab comenzó a ofrecer a los clientes productos hechos de acuerdo con su ciclo de vida y circunstancias individuales. Esto le permitió atraer nuevos consumidores y aumentar los montos de desembolso promedio en un 25%.

Este año, Bantrab fue galardonado por los Premios País a los Innovadores Financieros en las Américas de Fintech Americas en la categoría Big Data, Analítica e Inteligencia Artificial. Puedes conocer al resto de los ganadores aquí.

HSBC

Este gigante de las finanzas se alió con la startup de inteligencia artificial Ayasdi para abordar actividades fraudulentas como el lavado de dinero. La automatización del análisis de datos transaccionales ayudó a mejorar la eficiencia y a bajar los costos eliminando los falsos positivos en la detección del fraude. El resultado fue que se disminuyó el número de investigaciones en un 20% sin reducir el número de casos remitidos para un mayor escrutinio. 

ING

En 2018, ING lanzó una nueva herramienta llamada "Katana", que utiliza inteligencia artificial para ayudar a los operadores de bonos a tomar decisiones de precios más rápidas y precisas. Katana aprende del historial de cientos de miles de operaciones y proporciona una predicción o sugerencia de decisión sobre el precio que debe cotizar al comprar o vender bonos para sus clientes. 

Los resultados de las pruebas iniciales mostraron una reducción del 25% en los costes de negociación, una frecuencia cuatro veces mayor en la oferta del mejor precio a los clientes y decisiones más rápidas en el 90% de las operaciones. 

J.P. Morgan

J.P. Morgan implementó un software llamado COIN (Contract Intelligence), que automatiza la revisión de documentos para una determinada clase de contratos. COIN utiliza el reconocimiento de imágenes y el aprendizaje para identificar patrones y categorizar cláusulas repetidas. 

El programa ha sido empleado para revisar miles de contratos en segundos, lo que antes llevaba a los abogados más de 360.000 horas de trabajo. Además de reducir los costos, el programa también ha demostrado ser más preciso que los humanos en la revisión de estos documentos.

Las posibilidades de aplicación de la Inteligencia Artificial en la banca son infinitas, y recién hemos descubierto solo un porcentaje de todo lo que esta tecnología puede hacer por la industria financiera. Por eso, y a medida que surgen nuevas oportunidades de seguir mejorando la eficiencia a través de la IA, como puede ser el ChatGPT, es fundamental mantenerse abierto a las olas de transformación que se avecinan. 

La Inteligencia Artificial ha sacudido las bases de esta industria en un corto período de tiempo, pero el ritmo del cambio no hace más que incrementar exponencialmente. Es así que la adaptación se ha convertido en el nuevo paradigma que reemplaza al concepto de transformación digital: una evolución ininterrumpida, sin principio ni final. 

Los profesionales de la banca pueden encontrar desafiante el imperativo de estar siempre al tanto de la última tecnología para asegurar la supervivencia y el éxito del negocio. Para esto, existen conferencias como la de Fintech Americas, donde cientos de líderes de la industria se unen para intercambiar conocimientos, y expertos de cada área te ayudan a mantenerte a la vanguardia. 

Recientemente tuvo lugar ¡Fintech Americas Miami 2023!, evento que reunió a 1000 líderes de la banca y los servicios financieros de América Latina y el mundo, donde uno de los ejes temáticos fue la Inteligencia Artificial. Ya está disponible el reporte de la conferencia, donde podrás descubrir cuáles fueron los momentos más destacados, insights y hallazgos claves compartidos en las ponencias, testimonios de los asistentes, y mucho más.

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