Además de perseguir la maximización de beneficios como su principal objetivo, las entidades financieras también tienen entre sus metas la optimización de costos, la gestión de riesgos y la entrega de servicios de alta calidad a su clientela. En este contexto, se destaca la trascendencia de la implementación de la inteligencia artificial en la esfera bancaria. La integración de técnicas como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural agiliza significativamente los procesos. En este artículo, exploraremos las cinco principales ventajas de la IA en el ámbito bancario.
Estadísticas sobre la Integración de Inteligencia Artificial en la Banca
De acuerdo con Autonomous Next, la adopción de la IA en el ámbito bancario podría generar un ahorro estimado de más de un trillón de dólares para el año 2030.
Según un informe de Insider Intelligence, tres de cada cuatro bancos con activos superiores a los 100.000 millones de dólares emplean soluciones de IA para optimizar sus operaciones bancarias.
A continuación, se presentan algunas estadísticas adicionales relevantes:
- Accenture reporta que la implementación de la IA en la banca ha generado nuevas oportunidades laborales en un 83% de las entidades financieras.
- Según Statista, Norteamérica lidera en la adopción de IA en el sector bancario, con una participación de mercado del 34%.
- Se proyecta que la IA abarcará entre el 15% y el 25% de todas las actividades bancarias para el año 2034, según McKinsey.
- Una encuesta realizada por PwC revela que el 52% de los ejecutivos en empresas de servicios financieros destinan importantes porciones de su presupuesto a inversiones en IA.
- La investigación de Capgemini indica que el uso de IA para la generación de informes ha permitido un ahorro de costos para el 45% de los bancos y aseguradoras.
- Además, se prevé que el mercado de la IA en el sector bancario crecerá a una tasa media anual del 23,37%, alcanzando los 67.570 millones de dólares para el año 2025, según estimaciones de Mordor Intelligence.
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el Sector Bancario
A continuación se presentan ejemplos de cómo la IA está transformando la industria bancaria:
- Automatización de procesos: Los sistemas de IA automatizan tareas como el procesamiento de documentos, la generación de informes, el análisis de datos y la extracción de información de formularios. Gestionan una variedad de actividades bancarias, desde la tramitación de solicitudes de préstamos hasta la verificación de documentos y los pagos.
- Atención al cliente: Las interfaces de diálogo y los chatbots simplifican las interacciones con los clientes, mejorando la calidad y la eficiencia del servicio al cliente.
- Decisiones crediticias: La IA evalúa la solvencia de los prestatarios con mayor rapidez y precisión que los métodos tradicionales. Los sistemas de puntuación crediticia basados en IA proporcionan información objetiva y confiable sobre los clientes, lo que permite tomar decisiones crediticias más informadas.
- Prevención del fraude: Los algoritmos de IA analizan el comportamiento de las transacciones en línea, la ubicación del comprador y los patrones de gasto para prevenir el fraude con tarjetas de crédito. Esto ayuda a activar medidas de seguridad adecuadas y a reducir los casos de fraude.
- Negociación: Los algoritmos de IA predicen el rendimiento de las acciones mediante el análisis de datos estructurados y no estructurados, lo que facilita la toma de decisiones de trading.
- Servicio y recomendaciones personalizadas: La IA analiza los datos y preferencias de los clientes para ofrecerles asesoramiento financiero personalizado, aumentando así su satisfacción y lealtad.
En el futuro, se espera que la IA continúe ayudando a los bancos en la creación de algoritmos de negociación, optimización de carteras de activos y ofrecimiento de recomendaciones de inversión. Además, las tecnologías basadas en IA se utilizan para combatir delitos financieros como el blanqueo de capitales, detectando actividades sospechosas y reduciendo los costos asociados a la investigación de estos delitos.
Utilización de la Inteligencia Artificial en el Sector Bancario: Beneficios
La incorporación de la inteligencia artificial en los procesos empresariales del sector financiero supera notablemente a la de otros sectores, debido a los diversos beneficios que esta integración conlleva.
1. Inteligencia Artificial para la Banca: Aumento de la Productividad mediante la Automatización de Procesos
La implementación de inteligencia artificial en los servicios financieros agiliza la tramitación de solicitudes, la verificación de documentos y el análisis de datos, reduciendo así la dependencia de labor manual en el sector. Estas tareas se ejecutan de manera más eficiente en comparación con los métodos tradicionales, lo que conlleva una mayor eficacia en los procesos bancarios y una disminución de los costos laborales.
Los chatbots virtuales alivian la carga de trabajo en los servicios de atención al cliente, permitiendo una gestión más eficiente de las consultas. Asimismo, los asistentes de voz facilitan la navegación de los usuarios en plataformas en línea, pudiendo manejar incluso consultas complejas, lo que acelera el servicio de atención al cliente. La integración de la IA en la banca sin duda alguna incrementa la productividad.
2. Inteligencia Artificial para la Banca: Mejora de la Seguridad en el Sector Bancario
Según la Asociación de Examinadores de Fraude Certificados, el fraude supone al sector bancario aproximadamente 67.000 millones de dólares al año. Dada la complejidad de detectar fraudes, especialmente con la creciente banca en línea y las aplicaciones móviles, la inteligencia artificial se presenta como una herramienta fundamental para mitigar estas pérdidas.
Con técnicas como la elaboración de perfiles, la auditoría continua y el análisis de grandes volúmenes de datos, es posible identificar transacciones sospechosas en tiempo real, lo que permite a los departamentos de seguridad bancaria tomar medidas rápidas y eficaces para detener el fraude.
Las estrategias de seguridad bancaria basadas en IA incluyen sistemas automatizados de vigilancia, autenticación biométrica, análisis de ciberamenazas, sistemas de gestión de acceso y seguimiento de redes sociales. Estas medidas no solo ayudan a detectar y prevenir el fraude, sino que también protegen los datos confidenciales de los clientes y mejoran la calidad del servicio ofrecido.
3. Inteligencia Artificial para la Banca: Inversiones y Gestión de Activos más Inteligentes
Mediante el uso de tecnologías basadas en IA, los bancos manejan eficientemente los big data. FYI: Estos últimos incluyen informes financieros, indicadores económicos, tendencias del mercado y actualizaciones de noticias.
Utilizando técnicas de IA, los bancos pueden prever futuras condiciones del mercado, adaptarse a la dinámica cambiante del mercado y tomar decisiones informadas sobre la compra y venta de activos. La gestión de activos basada en IA incluye la evaluación de solvencia, el control de riesgos, la gestión de carteras, las recomendaciones de inversión y los sistemas de negociación automatizados.
En resumen, la inteligencia artificial ofrece a los bancos la capacidad de mejorar la gestión de activos, mitigar riesgos y ofrecer un servicio más personalizado y eficiente a sus clientes.
Más sobre las tecnologías de vanguardia en la banca: Sistemas internacionales de pago en 2024: Servicios financieros transfronterizos para particulares y empresas.
4. Utilización de la Inteligencia Artificial para la Reducción de Costos en Servicios Bancarios y Financieros
La automatización impulsada por la inteligencia artificial brinda a los bancos la oportunidad de reducir significativamente sus costos operativos. Al eliminar la necesidad de empleados para tareas como revisar solicitudes de clientes y analizar perfiles crediticios, los bancos pueden ahorrar en gastos de personal. La inteligencia artificial se encarga ahora eficazmente de estas responsabilidades.
Estas son algunas formas en que la IA puede contribuir a la reducción de costos bancarios de manera efectiva:
- Chatbots y asistentes virtuales: Estos sistemas reducen costos en los canales de comunicación tradicionales con los clientes.
- Análisis y previsión basados en IA: Utilizando estos métodos, los bancos pueden mitigar riesgos de inversión al analizar grandes conjuntos de datos y prever tendencias y escenarios futuros.
- Eficiencia operativa: La IA contribuye a la reducción de costos en la gestión y mantenimiento de procesos empresariales.
- Detección de fallos y mantenimiento: La detección anticipada de fallos es una estrategia eficaz para evitar tiempos de inactividad costosos.
Es importante destacar que la IA ayuda a los bancos a evitar pérdidas mediante una mejor gestión del riesgo.
5. La Inteligencia Artificial en el Sector Financiero: Mejora y Agilización de la Toma de Decisiones
Gracias a las tecnologías basadas en inteligencia artificial, los bancos pueden tomar decisiones más inteligentes y rápidas, lo que contribuye a mejorar la calidad del servicio y aumentar la competitividad.
Al analizar amplios conjuntos de datos que incluyen registros de transacciones, información de clientes, tendencias de mercado e indicadores económicos, los bancos pueden identificar patrones, tendencias y correlaciones cruciales, lo que les permite tomar decisiones más informadas.
Los beneficios de la inteligencia artificial en la banca se extienden a las políticas de toma de decisiones, incluyendo:
- Aprendizaje automático: Este enfoque permite desarrollar modelos que aprenden de los datos y realizan predicciones o decisiones basadas en la experiencia adquirida.
- Previsión: Los modelos de previsión basados en IA ayudan a los bancos a tomar decisiones sobre préstamos, inversiones y gestión de riesgos.
- Procesos automatizados: La IA automatiza la presentación y aceptación de solicitudes de préstamos, así como el procesamiento de datos de clientes, lo que acelera los procesos y reduce los riesgos de error.
- Sistemas de Apoyo a la Toma de Decisiones (DSS): Estos sistemas analizan datos, ofrecen recomendaciones y evalúan opciones de decisión según criterios y objetivos establecidos.
En resumen, la IA en la banca permite un análisis exhaustivo y objetivo de los riesgos asociados a diversas operaciones e inversiones, ayudando a tomar decisiones que protegen tanto al banco como a sus clientes.
IA en banca y finanzas: riesgos asociados
El uso de inteligencia artificial en el sector financiero conlleva riesgos similares a otros sectores de la economía, aunque es importante destacar que el ámbito financiero presenta preocupaciones específicas:
- Comportamiento impredecible del sistema: Si los modelos se entrenan con datos incompletos o incorrectos, podría resultar en decisiones erróneas, como la detección inadecuada de fraude, evaluaciones de crédito imprecisas o gestión inadecuada del riesgo.
- Consideraciones éticas: Los bancos deben abordar cuestiones éticas relacionadas con la privacidad de datos, discriminación, uso de automatización para decisiones críticas y otros aspectos éticos para garantizar un uso responsable de la IA.
- Riesgos de externalización: La adopción de soluciones de IA de proveedores externos puede implicar violaciones de confidencialidad, dificultades en la interpretación y problemas de integridad de datos.
- Dependencia técnica del sistema: La falta de capacitación o mantenimiento adecuados del sistema puede resultar en interrupciones operativas significativas para los bancos.
En todas las circunstancias, los bancos deben asegurarse de que sus sistemas de IA cumplan con las leyes de protección de datos, normativas antimonopolio y otros requisitos legales.
Dado el rápido desarrollo actual, es probable que el papel de la inteligencia artificial en el sector bancario aumente aún más en los próximos años.
06 mayo 2024 