Cómo pueden aprovechar los bancos la inteligencia artificial

¿Están preparados los bancos para la inteligencia artificial? La transformación digital ha sido un tema candente en los círculos bancarios durante décadas. Sin embargo, muchos de ellos todavía están dando tumbos por la tecnología transformadora de finales de los años ochenta.solo el 15% de los bancos que dicen haber iniciado el proceso antes de 2018 lo han completado. Un sorprendente 56% está menos de la mitad de su transformación. Esto plantea una pregunta: ¿están preparados los bancos para ampliar las iniciativas de IA?

Los bancos se encuentran en una posición única para aprovechar el enorme potencial de la inteligencia artificial (IA). Aprovechando la IA, los bancos pueden agilizar sus operaciones, reducir costes, mejorar su servicio al cliente y gestionar mejor sus riesgos. He aquí algunas formas en que los bancos pueden utilizar la IA para alcanzar estos objetivos:

  • Detección de fraudes
  • Atención al cliente personalizada
  • Gestión del riesgo de crédito
  • Cumplimiento e informes reglamentarios
  • Automatizar la recogida de datos

Para los bancos tradicionales, la misma barrera que les ha frenado durante décadas marcará o romperá su éxito con la IA: su infraestructura heredada existente. infraestructura heredada.

En todo caso, la IA impulsa a los bancos a pisar el acelerador en iniciativas digitales estratégicas. Los proyectos de inteligencia artificial requieren recursos informáticos avanzados (lo que fomenta la adopción de la nube), datos no silenciados (incentivando la automatización y orquestación de procesos), y una estructura de TI que acelere la comercialización (fomentando la integración de API y la arquitectura modular).

Desde el punto de vista de los datos, los bancos tienen un as en la manga. La IA es un aprendiz perpetuo, que obtiene nuevos conocimientos y mejora su método a medida que procesa más y más datos, algo de lo que los bancos no carecen. Mientras algunos incondicionales ven la avalancha de datos como un estorbo, la IA encuentra oportunidades. La reducción de costes, el aumento de los ingresos y una personalización innovadora pueden surgir a partir de datos preexistentes. Para los bancos mundiales dispuestos a dar el salto, la IA puede desbloquear 1 billón de dólares en nuevos ingresos.

5 funciones bancarias que se benefician de la inteligencia artificial

Para desplegar con éxito una estrategia de IA, no se puede considerar la tecnología como un caso de uso aislado. 

Los bancos que descubren los mayores beneficios son los que integran la IA en el conjunto de sus operaciones, avanzando hacia un banco "AI-first". Esto no significa que un solo departamento se sumerja en las aguas de la IA, sino que todo el mundo se sumerja de cabeza en la inteligencia artificial. 

Exploremos cinco áreas distintas de su banco que pueden beneficiarse de la IA. 

Detección de fraudes

Los bancos son el principal objetivo de los defraudadores. Con la IA, los bancos pueden analizar grandes volúmenes de datos e identificar patrones sospechosos de formas nuevas e interesantes: 

  • Análisis biométrico: Las contraseñas son una especie en extinción, rápidamente sustituidas por huellas dactilares y escáneres faciales.
  • Reconocimiento de patrones en tiempo real: Las contraseñas y los PIN pueden ser fáciles de adivinar, pero los comportamientos matizados de una persona son más difíciles de replicar. La IA puede crear un perfil de cómo un usuario navega por una aplicación: cómo desliza, teclea e inclina su dispositivo. Al comparar la actividad en tiempo real con el perfil de comportamiento de un cliente, los bancos pueden identificar fácilmente conductas sospechosas.
  • CSC automatizado: Los bancos pueden recurrir a la ayuda de la IA y sus homólogos de aprendizaje automático para ejecutar comprobaciones de bases de datos que los banqueros solían realizar a mano.

Si este análisis revela sucesos inusuales en la cuenta, la IA puede señalar actividades que merece la pena investigar más a fondo. La IA también puede descubrir rarezas que su equipo puede no tener en su radar. Al automatizar este proceso, los bancos pueden reducir los falsos positivos y mejorar sus tasas de detección.

Atención al cliente personalizada

Los mensajes masivos ya no mueven la aguja: ahora los clientes exigen personalización. Sus expectativas son tan altas, que el 76% de los usuarios están frustrados con los bancos que carecen de trato personalizado.

La IA puede ayudar a las instituciones financieras a analizar los datos de los clientes para orientar proactivamente necesidades y preferencias. Los bancos pueden utilizar esta información para desarrollar productos y servicios personalizados.

Por ejemplo, los bancos pueden utilizar la IA para peinar los comportamientos de los clientes y emparejarlos con un producto. Una persona puede llegar a la aplicación de su banco a través de un producto de informe de crédito producto BaaSo una plataforma de marketing identifica a un usuario obsesivo de Zillow. La IA puede sopesar estos comportamientos para identificar a los clientes con más probabilidades de acceder a los servicios hipotecarios de un banco y enviarles una oferta preaprobada al instante.

Con los chatbots y otras herramientas basadas en IA, los bancos pueden ofrecer a sus clientes ayuda instantánea y personalizada. Tecnologías relacionadas con la IA como procesamiento del lenguaje natural (PNL) utiliza algoritmos para leer textos en profundidad y responder de forma conversacional, sin intervención humana.

Gestión del riesgo de crédito

Los bancos necesitan gestionar eficazmente el riesgo de crédito para garantizar su estabilidad a largo plazo. La IA puede mejorar los enfoques tradicionales de la gestión del riesgo crediticio analizando los datos de formas que los seres humanos no pueden. La estrategia es tan poderosa que casi el 60% de los bancos ya están utilizan ya la IA para la evaluación del riesgo.

La capacidad de un banco para predecir qué clientes tienen más probabilidades de incurrir en impagos le ayudará a conseguir préstamos de devengo más rápido y una recuperación de activos más eficiente. Con algoritmos de IA entrenados a partir de datos históricos de rendimiento de los préstamos (por ejemplo, historial de pagos), los bancos pueden desarrollar modelos que predigan futuros impagos con altos índices de precisión, al tiempo que reducen los costes asociados a las revisiones manuales. 

La IA también ayuda a los bancos a aprovechar nuevas fuentes de datos para hacerse una idea más precisa de la solvencia crediticia. En muchos países, el comportamiento en las redes sociales y el uso del teléfono móvil orientan las decisiones de concesión de préstamos. 

Cumplimiento e informes reglamentarios

Los bancos están sujetos a una serie de requisitos normativos, y cumplirlos puede ser un proceso complejo y lento. La IA también puede agilizar la presentación de informes reglamentarios, facilitando a los bancos el suministro de los datos necesarios de forma puntual y precisa. Entre ellos se incluyen:

  • Normativas contra el blanqueo de dinero (AML) como KYC (conozca a su cliente), CTF (informe sobre transacciones de divisas) y SAR (informe sobre actividades sospechosas). Sorprendentemente, casi el 30% de los bancos sigue realizan las comprobaciones KYC manualmente-un proceso que la IA puede acelerar considerablemente.
  • AMLD IV/5MLDV II/6MLDVI incluye la notificación de anomalías que puedan indicar la financiación del terrorismo u otras actividades delictivas.
  • La ley FATCA obliga a los bancos extranjeros que operan dentro de las fronteras de Estados Unidos a revelar información sobre los ciudadanos estadounidenses titulares de cuentas en el extranjero.
  • Los bancos deben asegurarse de que sus clientes no mantienen relaciones comerciales con personas u organizaciones que figuren en las listas de sanciones de la OFAC.

Los bancos pueden recurrir a la IA para cumplir estos requisitos. Las plataformas basadas en IA pueden supervisar la actividad de los clientes a nivel agregado para detectar patrones asociados a planes de blanqueo de capitales u otras actividades ilegales, antes de que sea demasiado tarde. 

Por ejemplo, la IA puede automatizar la recopilación de información de varios sistemas, como ERP, CRM u otras fuentes, extrayendo los datos pertinentes a un repositorio central para su análisis. Así se obtienen informes más rápidos y menos errores que con los procesos manuales, lo que ayuda al personal a centrarse en lo más importante: garantizar el cumplimiento de la normativa en múltiples jurisdicciones.

Automatizar el proceso de recogida de datos

La incorporación digital de clientes corporativos puede tardar hasta 120 días-un plazo imperdonable cuando nos dirigimos a grupos demográficos ávidos de gratificación instantánea. ¿De qué se compone este plazo tan largo? El procesamiento de la información y la recopilación de datos.

El proceso de recopilación de datos implica varias actividades, como la introducción de datos y la consolidación a través de múltiples fuentes. Los bancos tienen que recopilar registros vitales, como actas constitutivas y acuerdos de asociación, y comprobar los antecedentes de los firmantes y las partes interesadas. 

Gracias a la inteligencia artificial, puede automatizar este proceso recopilando datos de forma más rápida y precisa, con menos intervención manual. La IA puede detectar cuellos de botella, como el caso tan habitual de pedir a un cliente que vuelva a enviar un documento ya procesadopara reducir drásticamente los tiempos de incorporación.

La inteligencia artificial puede ser la ventaja competitiva que necesita su banco, si está preparado

Los bancos tienen mucho que ganar aprovechando el poder de la IA. Ahora mismo, es una varita mágica que agitan los gigantes: casi el 75% de los bancos con más de 100.000 millones de dólares en activos utilizan IA. 100.000 millones de dólares en activos utilizan IA.. Pero a medida que la tecnología se extienda más y más, alcanzará a las instituciones más pequeñas, que actualmente registran un 30% menos de adopción que sus homólogos de los "grandes bancos".

Aún quedan algunos obstáculos por superar antes de que la IA se generalice en el sector financiero. Pero es una estrategia que puede ayudar a los operadores tradicionales a competir con las fintech que ya están utilizando la tecnología a un ritmo asombrosamente superior al de los bancos tradicionales. Los inmensos poderes de la IA deberían dar a los bancos una cosa: un fuerte impulso para acelerar una transformación digital muy necesaria.

 

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