La inteligencia artificial (IA) está al frente de la estrategia de transformación digital en las finanzas hoy en día. El uso de la IA para mejorar las operaciones bancarias básicas y los servicios a medida proporcionará más de 250.000 millones de dólares en valor en toda la industria, según el El Instituto Global McKinsey. Entre los asistentes de voz, los chatbots, la automatización de procesos y el análisis predictivo, los servicios financieros están recibiendo un gran cambio de imagen.
Esto es sólo el comienzo. A medida que entramos en una nueva década pronto, discutamos el impacto de la IA en las finanzas, cómo afecta a los consumidores y a las empresas, y cómo la IA cambiará el sector de los servicios financieros en el futuro.
Breve historia de los servicios financieros digitales
Tradicionalmente, los servicios financieros consistían en bancos de ladrillo y mortero. La evolución de banca en línea comenzó en el decenio de 1980. No fue hasta 1994 cuando Stanford Federal Credit Union se convirtió en la primera institución financiera de los Estados Unidos en ofrecer banca por Internet a todos sus clientes. Ni siquiera un año después, el Banco Presidencial se convirtió en el primer banco del país en ofrecer a los clientes acceso a sus cuentas en línea. En 2006, más del 80% de los bancos ofrecían servicios bancarios por Internet.
Desde mediados de los 90, los servicios financieros han recorrido un largo camino. La tendencia más extendida en el sector bancario hoy en día es el cambio a la banca digital, específicamente la banca de aplicaciones móviles y los bancos digitales. En una era marcada por la conveniencia y la velocidad, los clientes no quieren perder el tiempo yendo a una sucursal. Esto suena cierto para Millennials y la Generación Z, que ambos representan la la mayoría de la fuerza de trabajo ahora.
Esta transformación digital ha llevado a una mayor competencia de neobancos (bancos sólo digitales) como Varo y Campana...junto con la consolidación de las nuevas empresas y los bancos más pequeños. En 2018, la financiación de FinTech alcanzó los 32.600 millones de dólares a finales del tercer trimestre. Eso es un 82% más que los 17.900 millones de dólares de 2017, según CB Insights.
Incluso las empresas de tecnología como Google están empezando a penetrar en la banca de consumo. Esto llena aún más un mercado ya volátil. ¿Cómo se mantienen estas empresas por delante de la competencia? La respuesta está en la IA.
El impacto de la IA en las finanzas
Los servicios financieros han reconocido el potencial de la IA. Los analistas y expertos estiman que la IA salvará a la industria bancaria aproximadamente 1 trillón de dólares para el 2030. De acuerdo con Ciencia NarrativaEl 32% de los bancos participantes en su informe de 2018 ya están incorporando en sus procesos el análisis predictivo, los motores de recomendación, el reconocimiento de voz y los tiempos de respuesta.
La nueva ola de innovación se centra en la experiencia del cliente. En el frente, la IA conversacional como los chatbots también se está volviendo más común. En el extremo posterior, el proceso automatizaciónLa automatización de tareas y el análisis algorítmico ofrecen muchos beneficios para elevar las finanzas. Ahora, los robots están reduciendo la necesidad de empleados. De hecho, Gartner informa que la automatización de procesos robóticos (RPA) cuesta un tercio de la cantidad de un empleado en el extranjero y una quinta parte de la cantidad de un empleado en el país. RPA es un sistema basado en reglas que automatiza tareas repetitivas, técnicamente no tiene inteligencia, aunque se encuentra comúnmente bajo el paraguas de la IA mayor.
En las finanzas, el aprendizaje de la máquina constituye el grueso de los esfuerzos de inteligencia artificial hoy en día, aunque la automatización también juega un papel muy importante en los bancos. Aprendizaje automático aporta varios beneficios a la modernización del sector financiero, en particular en lo que respecta a la ayuda a los bancos para que reúnan, organicen y analicen los montones de datos de los servicios financieros. El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender de los datos sin necesidad de programar a los humanos.
Reconocimiento de voz es otra característica inteligente que ha permitido a los clientes realizar actividades bancarias por orden de voz. Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL) es la tecnología detrás de hacer que esto suceda, impulsando constantemente asistentes virtuales (también conocidos como agentes aumentados) y chatbots como La Eno de Capital Uno.
Los casos de uso de la IA en las finanzas
A continuación se presentan cinco casos de uso de la IA en el sector de los servicios financieros:
- Servicio de atención al cliente. Las ventajas de usar un asistente virtual como Eno es la cantidad de tiempo que la tecnología ahorra durante el soporte al cliente. Los asistentes de voz como Siri y Alexa ayudan a la gente a hacer más, añadiendo la flexibilidad de una experiencia omnicanal. Usando un chatbot incorporado y tecnología de inteligencia artificial, los profesionales bancarios pueden guiar a los clientes a través de diferentes puntos de contacto del viaje del comprador, capitalizando en los tiempos de respuesta rápida y la personalización del experiencia del cliente.
- Fraude y anti lavado de dinero (AML). Los algoritmos analizan la historia de los casos de riesgo e identifican los primeros signos de posibles problemas futuros. La IA en las finanzas es un poderoso aliado cuando se trata de analizar las actividades en tiempo real en cualquier mercado o entorno. La IA puede impulsar eficiencias significativas en operaciones como Conozca a su cliente (KYC) procedimientos de verificación y controles de monitoreo de transacciones a través del aprendizaje de la máquina y la automatización de los flujos de trabajo que antes eran manuales.
- Cumplimiento. El hecho de no disponer de procesos, medidas de seguridad y depósitos centrales adecuados puede dar lugar a ciberataques, fugas de información y acciones legales. Esto se debe a que los bancos están obligados a cumplir con estrictos requisitos normativos. Al automatizar el flujo de información entre las partes, los datos se transfieren de forma segura y rápida en una plataforma centralizada. Se notifica a cada interesado y se le da parte de los procesos de transacción y aprobación, eliminando así la probabilidad de que se produzcan errores humanos y se incumplan los plazos. La automatización de los procesos puede integrarse con la IA y la APR para ayudar a los bancos a hacer frente a los cambios de política en constante evolución.
- Gestión de riesgos. Puntuación crediticia proporcionada por la IA se basa en reglas más complejas y sofisticadas en comparación con las utilizadas en los sistemas tradicionales de puntuación de créditos. La IA ayuda a los prestamistas a distinguir entre los solicitantes con alto riesgo de incumplimiento y los que son solventes pero carecen de un historial crediticio extenso. Esto se basa en gran medida en el análisis predictivo y en el procesamiento del lenguaje natural para determinar modelos alternativos de puntuación de riesgo crediticio.
- Préstamo. Gestionando cada punto de contacto de la ciclo de vida de los préstamos ha sido tradicionalmente manual e intensivo en papel. Hoy en día, muchos bancos están recurriendo a la IA y a la automatización de procesos para digitalizar estos procesos, junto con una mayor comprensión de los perfiles de los clientes basada en el análisis de datos. Procesos como la preselección, la tramitación de solicitudes, la suscripción y el desembolso pueden automatizarse en una amplia gama de productos de préstamo.
El futuro de las finanzas
El sector financiero está experimentando una transformación radical. Deloitte informa que "los fundamentos económicos son fuertes, el clima regulador es favorable, y las tecnologías de transformación son más accesibles, poderosas... que nunca antes".
¿Qué podemos esperar en el futuro? Hay grandes esperanzas de que aumente la seguridad de las transacciones y de las cuentas, sobre todo a medida que se amplíe la adopción de la cadena de bloqueo y la criptografía. Blockchain se convertirá en parte de la plataforma de negocios centralque permite la transparencia de las transacciones en una amplia variedad de funciones comerciales. A su vez, esto podría reducir drásticamente o eliminar los honorarios de las transacciones como resultado de la eliminación del "intermediario" en las transacciones.
Los asistentes digitales y las aplicaciones continuarán perfeccionándose con mejoras en la computación cognitiva como el aprendizaje profundo. La gestión de las finanzas personales será entonces más fácil, especialmente cuando los robots continúen haciendo el trabajo pesado del día a día. Tanto los consumidores como los empleados pueden centrarse en lo que realmente importa, como la toma de decisiones y la estrategia a largo plazo.
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Acerca de ProcessMaker
ProcessMaker es un software de gestión de procesos empresariales y de flujo de trabajo de bajo código. ProcessMaker facilita a los analistas de negocios la colaboración con TI para automatizar procesos de negocios complejos que conectan a las personas y los sistemas existentes de la empresa. Con sede en Durham, Carolina del Norte, en los Estados Unidos, ProcessMaker tiene una red de socios distribuidos en 35 países de los cinco continentes. Cientos de clientes comerciales, incluidas muchas empresas de la lista Fortune 100, confían en ProcessMaker para transformar digitalmente sus procesos empresariales básicos, lo que permite una toma de decisiones más rápida, un mejor cumplimiento y un mejor rendimiento.
