En este entorno, la inteligencia artificial y la transformación bancaria son elementos convergentes, ya que la IA para bancos facilita a las empresas del sector en múltiples aspectos, como para el cálculo del riesgo a la hora de conceder créditos, para ofrecer productos y servicios con gran demanda o para realizar una mejor gestión del fraude bancario.
Usos de la Inteligencia Artificial en la banca
La inteligencia artificial y el aprendizaje automatizado son nuevas tecnologías por las que apuestan las entidades financieras y bancos para potenciar su negocio, automatizar procesos y encontrar nuevas oportunidades de mercado.
Veamos algunos de los usos más comunes de los algoritmos de inteligencia artificial en el sector bancario.
Cálculo del riesgo
Aplicando complejos y sofisticados algoritmos de IA, los bancos pueden reducir de forma notable el riesgo de las operaciones de crédito, por ejemplo, cuando un usuario solicita una hipoteca, un préstamo o el acceso a una tarjeta de crédito.
Con la aplicación de la IA en este proceso, además de minimizar los riesgos para la entidad financiera, también se ofrece una solución ideal al cliente, basada en datos reales sobre su situación y capacidad de endeudamiento.
Además, todo el proceso se ejecuta de manera mucho más rápida, evitando los largos procesos burocráticos y de espera que eran práctica habitual del sector ante la solicitud de préstamos y créditos.
Análisis de Sentimiento
La Inteligencia Artificial se utiliza para analizar los comentarios, reseñas y publicaciones en las redes sociales y otros sitios web relevantes para el banco. El objetivo es entender el sentimiento y la opinión de los clientes y el público, en general, sobre los productos y servicios que ofrecen. Esto puede ayudar a las entidades a identificar áreas de mejora y a tomar decisiones documentadas sobre cómo mejorar la satisfacción del cliente.
Marketing personalizado
Este apartado está directamente vinculado con el anterior. A partir del momento en que sabemos qué necesita o qué podría necesitar el cliente, se despliega un enorme abanico de posibilidades de venta cruzada.
La inteligencia artificial se utiliza para personalizar las ofertas de productos y servicios bancarios en función del perfil de cada cliente. Por ejemplo, el banco puede utilizar este motor para analizar el historial de transacciones, los ingresos y gastos, la ubicación y otros datos relevantes para ofrecer a cada cliente productos y servicios que se ajusten a sus necesidades. Esto puede mejorar la satisfacción del cliente y la rentabilidad del banco al aumentar las ventas de productos y servicios adicionales.
Asesoramiento Financiero
De igual manera, se utiliza para proporcionar asesoramiento financiero personalizado a los clientes en función de sus objetivos financieros, perfil de riesgo y otros datos relevantes. Un motor de categorización y análisis transaccional, como COCO, puede analizar grandes cantidades de datos para identificar oportunidades de inversión y proporcionar recomendaciones precisas y oportunas a los clientes. Esto puede mejorar la satisfacción del cliente y la rentabilidad del banco al aumentar las ventas de productos.
Optimización de procesos de negocio
De manera más interna, la categorización de las transacciones se puede utilizar para mejorar la eficiencia y reducir los costes en los procesos de la entidad.
Por ejemplo, la inteligencia artificial es capaz de analizar grandes cantidades de datos para optimizar la gestión de activos, la gestión de la cadena de suministro y la gestión de recursos humanos. Esto se traduce en una mejora de la eficiencia, reducción de los costos y aumento de la rentabilidad del banco.
Apps móviles para bancos basadas en Inteligencia Artificial
Podemos encontrar muchos ejemplos de aplicaciones de inteligencia artificial en apps de banca, por ejemplo, para mejorar el servicio de atención al cliente con asistentes virtuales que responden en lenguaje natural a las dudas y preguntas de los clientes (con servicios de total disponibilidad o 24/7).
Ciberseguridad
Una de las grandes preocupaciones de empresas, organizaciones y personas en la era digital es la ciberseguridad, es decir, la preocupación de que sus datos personales y sensibles se encuentren protegidos (privacidad e integridad).
Para la banca la inteligencia artificial es una tecnología que les permite incrementar de diferentes formas su nivel de protección y seguridad. Por ejemplo, para la validación de la identidad de los clientes el uso de reconocimiento biométrico y el machine learning elevan el nivel de ciberseguridad de forma considerable (uso de tokens, claves de un solo uso, controles de verificación, autenticación doble…).
Gestión del fraude
El sector bancario es uno de los más castigados por el fraude, donde los ciberdelincuentes siempre buscan nuevas formas de engañar a usuarios y entidades con el fin de obtener beneficios propios en perjuicio de ambos.
La aplicación de la IA en el sector financiero y bancario facilita la detección preventiva de patrones fraudulentos, permitiendo a las entidades tomar decisiones en tiempo real que les permiten evitar estafas o fraudes, o minimizar sus consecuencias en caso de producirse.
Desafíos de la Inteligencia Artificial en la banca
Hemos visto distintos ejemplos de inteligencia artificial en bancos y cómo esta nueva tecnología está cambiando el modo de trabajar y proceder de las empresas del sector.
La implantación de la IA enfrenta a la banca a una serie de desafíos, entre los que podemos destacar:
- Gestión inteligente de la información. Los bancos manejan un gran volumen de datos de sus clientes y clientes potenciales. El análisis inteligente de toda esa información es clave para poder mejorar su funcionamiento y ofrecer productos y servicios que realmente sean del interés de los usuarios. La inteligencia artificial y el big data se presentan como herramientas clave para obtener conocimiento útil de toda esa información que maneja la banca sobre sus usuarios y el mercado.
- Cumplir con las normativas y leyes. Uno de los grandes desafíos de las empresas del sector bancario a la hora de aplicar la inteligencia artificial en su modelo de negocio, es la de cumplir con las distintas leyes y normativas a nivel global sobre la protección de datos.
- Flexibilidad en la oferta. Hasta ahora, el sector bancario se caracterizaba por ser uno de los más estrictos e inflexibles. Realizar la evolución necesaria para adaptarse al mercado actual, utilizando tecnología inteligente para ofrecer productos personalizados y adaptables a las necesidades de cada cliente, es uno de los grandes desafíos de la banca.
- Ética y transparencia. La IA puede ser muy poderosa en la toma de decisiones y en la automatización de procesos, pero también puede ser muy susceptible a la introducción de prejuicios y sesgos. Esto puede ser especialmente problemático en el ámbito financiero, donde las decisiones pueden tener un impacto significativo en la vida de las personas. Por lo tanto, es fundamental que se utilice de manera ética y transparente en la banca. Para ello, es recomendable tener un socio Fintech que cumpla con la ISO 27001.
- Falta de habilidades. La implementación y uso efectivo de esta inteligencia en la banca requiere habilidades especializadas que pueden ser difíciles de encontrar. Es posible que las instituciones financieras tengan dificultades para encontrar personal con la experiencia y el conocimiento adecuados, por no hablar del aumento de costos que supondría. Sin embargo, existen modelos de colaboración con Fintech donde la empresa socia se encarga de gestión dichas herramientas y facilitar los procesos.
Adaptación de los clientes y adquisición de usuarios en banca con Inteligencia Artificial
En la actualidad, el sector bancario se enfrenta a una competencia cada vez mayor, impulsada por la digitalización y la globalización del mercado. De hecho, la aparición constante de nuevos actores desde cualquier parte del mundo ha aumentado aún más la competencia en la banca. En este entorno altamente competitivo, las entidades bancarias necesitan diferenciarse y atraer a más clientes para sobrevivir y crecer. Como hemos visto, la Inteligencia Artificial (IA) se convierte en una tecnología fundamental para lograr este objetivo.
Esta mecánica ayuda a las entidades bancarias a atraer a más clientes al adaptarse a sus necesidades reales mediante la oferta de productos y servicios financieros personalizados. La hiperpersonalización que ofrecen ciertas Fintechcomo Coinscrap Finance, permite diferenciarte de los competidores y mejorar la experiencia del cliente. ¿Cómo lo hace? Enriqueciendo los datos transaccionales, gestionando la cartera del cliente (PFM o Control de Gastos Personales), enviando recomendaciones al usuario, incorporando microservicios automáticos que el cliente puede personalizar, etc.
La inteligencia artificial y transformación bancaria van de la mano hoy en día, es una tecnología indispensable para que el sector pueda captar nuevos clientes y ofrecer productos que se adapten a las necesidades de sus clientes o usuarios.
