Inteligencia artificial es clave para la banca

La inteligencia artificial ya es una herramienta fundamental para la industria financiera en México, porque tiene un impacto en varias áreas como mejorar la experiencia del cliente, hacer eficientes las operaciones y hasta combatir el fraude.

El Informe Mundial sobre Nube-Servicios Financieros, realizado por el Instituto de Investigación de Capgemini, encontró que 91% de los bancos y compañías de seguros en el mundo ya inició su camino a la nube durante 2023, lo que representó un aumento significativo contra 37% registrado en 2020.

Esa transición también significa la adopción de nuevas tecnologías, muestra de ello es que casi dos de cada tres empresas de servicios financieros empezaron a utilizar inteligencia artificial el año pasado y prevén utilizarla en toda su cadena de valor en los próximos dos años.

Esto último porque tanto la banca tradicional como las fintech y el resto de los servicios financieros se encuentran compitiendo por clientes, los cuales cada día centran más su decisión en la atención que reciben, así como en la seguridad y privacidad de su información.

Lo anterior es un reto si se considera que, según cifras de Capgemini, los sistemas internos de los bancos obligan a sus empleados a pasar hasta 55% de su horario laboral revisando documentación, dejándolos con sólo entre nueve y 13% de su tiempo para atender a los clientes.

De ahí que uno de los principales usos de la inteligencia artificial en el sector financiero sea automatizar varias de sus operaciones, ya sea para ofrecer mejores productos a los clientes o, bien, para evitar fraudes.

LIMITANDO LOS RIESGOS
La inteligencia artificial ha demostrado su valía al clasificar y predecir comportamientos financieros, reducir riesgos y fortalecer la defensa y prevención contra actividades delictivas”, consideró la gerente de desarrollo de negocios de Red Hat para la región Sur y Centroamérica, Victoria Martínez.

En un blog, explicó que esto es posible porque los grandes conjuntos de datos permiten a las instituciones financieras la creación de modelos precisos con el fin de prever y mitigar riesgos financieros al identificar tendencias, vigilar los activos y acelerar diagnósticos y resoluciones.

Un ejemplo es Citibanamex porque, de acuerdo con Rosario Valdivia, quien es su directora de tecnología, el banco cuenta con diferentes tecnologías basadas en algún tipo de inteligencia artificial que les ha ayudado a reducir significativamente el impacto de los fraudes.

Estamos hablando de, al menos, 70% de disminución en pérdidas de fraude de lo que teníamos (en comparación a) hace algunos años”, precisó.

Todo esto se vuelve clave en un país como México donde, según datos del Secretariado Ejecutivo del Sistema Nacional de Seguridad Pública, sólo en la primera mitad del año pasado hubo 45 mil 308 casos de fraudes financieros.

LAS NUEVAS OPCIONES
Actualmente las instituciones bancarias se encuentran analizando el impacto y cómo pueden utilizar de forma eficaz la inteligencia artificial del tipo generativo.

El Estudio de Innovación de Visa 2023, desarrollado por Payments and Commerce Market Intelligence, encontró que 86% de las empresas encuestadas en los segmentos de emisión, comercio minorista, aceptación y préstamo de América Latina ya están probando o usando una herramienta de inteligencia artificial generativa.

En particular para servicios como la automatización de chatbot para servicio al cliente, escribir código y generar nuevo contenido de marketing.

Mientras que otras aún están explorando cómo integrarla completamente en sus operaciones porque deben equilibrar el costo, otras necesidades operativas y nuevos retos que abre esta tecnología, sobre todo en materia de privacidad de la información, el cumplimiento normativo, la capacitación del personal y la ciberseguridad.

LA IA, UNA HERRAMIENTA
Algunos usos de la inteligencia artificial en servicios financieros incluyen:

Análisis de datos
Medición del rendimiento
Predicciones y previsiones
Cálculos en tiempo real
Servicio de atención al cliente
Recuperación inteligente de datos
Gestión de riesgos y detección de fraudes
Automatización de procesos
Asesoramiento financiero personalizado
Optimización de cartera y trading algorítmico
Aplicaciones de banca móvil