IA en la banca: cómo se utiliza la inteligencia artificial en los bancos

La tecnología de inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un disruptor crítico en casi todas las industrias y la banca no es una excepción. La introducción de IA en aplicaciones y servicios bancarios ha hecho que el sector esté más centrado en el cliente y sea tecnológicamente más relevante.

Los sistemas basados ​​en IA pueden ayudar a los bancos a reducir costos aumentando la productividad y tomando decisiones basadas en información insondable para un agente humano. Además, los algoritmos inteligentes pueden detectar anomalías e información fraudulenta en cuestión de segundos.

Un informe de Business Insider sugiere que casi el 80 % de los bancos son conscientes de los beneficios potenciales que la IA presenta para su sector. Otro informe sugiere que para 2023, se proyecta que los bancos ahorren $447 mil millones mediante el uso de aplicaciones de IA.

Estos números indican que el sector bancario y financiero se está moviendo rápidamente hacia la IA para mejorar la eficiencia, el servicio, la productividad y el retorno de la inversión y reducir los costos.

En este artículo, descubriremos las aplicaciones clave de la IA en el sector financiero y bancario y cómo esta tecnología está redefiniendo la experiencia del cliente con sus beneficios excepcionales.

Aplicaciones de la IA en la banca y las finanzas

Las tecnologías de inteligencia artificial se han convertido en una parte integral del mundo en el que vivimos, y los bancos han comenzado a integrar estas tecnologías en sus productos y servicios a escala para seguir siendo relevantes.

Estas son algunas de las principales aplicaciones de IA en la industria bancaria a través de las cuales puede aprovechar los numerosos beneficios de la tecnología. Entonces, ¡vamos a sumergirnos!

Ciberseguridad y detección de fraude

Todos los días, se realizan grandes cantidades de transacciones digitales a medida que los usuarios pagan facturas, retiran dinero, depositan cheques y hacen mucho más a través de aplicaciones o cuentas en línea. Por lo tanto, existe una creciente necesidad de que el sector bancario intensifique sus esfuerzos de ciberseguridad y detección de fraude.

Aquí es cuando entra en juego la inteligencia artificial en la banca . La IA puede ayudar a los bancos a mejorar la seguridad de las finanzas en línea, rastrear las lagunas en sus sistemas y minimizar los riesgos. La IA junto con el aprendizaje automático pueden identificar fácilmente actividades fraudulentas y alertar a los clientes y a los bancos.

Por ejemplo, Danske Bank, el banco más grande de Dinamarca, implementó un algoritmo de detección de fraudes para reemplazar su antiguo sistema de detección de fraudes basado en reglas. Esta herramienta de aprendizaje profundo aumentó la capacidad de detección de fraude del banco en un 50 % y redujo los falsos positivos en un 60 %. El sistema también automatizó muchas decisiones cruciales mientras enviaba algunos casos a analistas humanos para una mayor inspección.

La IA también puede ayudar a los bancos a gestionar las ciberamenazas. En 2019, el sector financiero representó el 29 % de todos los ciberataques , lo que lo convierte en la industria más atacada. Con las capacidades de monitoreo continuo de la inteligencia artificial en los servicios financieros , los bancos pueden responder a posibles ataques cibernéticos antes de que afecten a los empleados, clientes o sistemas internos.

chatbots

Sin duda, los chatbots son uno de los mejores ejemplos de aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial en la banca . Una vez desplegados, pueden trabajar las 24 horas del día, los 7 días de la semana, a diferencia de los humanos que tienen un horario de trabajo fijo.

Además, siguen aprendiendo sobre el patrón de uso de un cliente en particular. Les ayuda a comprender los requisitos de un usuario de manera eficiente.

Al integrar los chatbots en las aplicaciones bancarias , los bancos pueden asegurarse de que estén disponibles para sus clientes las 24 horas del día. Además, al comprender el comportamiento del cliente, los chatbots pueden ofrecer atención personalizada al cliente y recomendar servicios y productos financieros adecuados en consecuencia.

Uno de los mejores ejemplos de chatbot de IA en aplicaciones bancarias es Erica, una asistente virtual del Bank of America. Este chatbot de IA puede manejar tareas como la reducción de la deuda de la tarjeta de crédito y las actualizaciones de seguridad de la tarjeta. Erica gestionó más de 50 millones de solicitudes de clientes en 2019.

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Decisiones de préstamo y crédito

Los bancos han comenzado a incorporar sistemas basados ​​en IA para tomar decisiones de préstamos y créditos más informadas, seguras y rentables. En la actualidad, muchos bancos todavía se limitan demasiado al uso del historial crediticio, puntajes crediticios y referencias de clientes para determinar la solvencia crediticia de una persona o empresa.

Sin embargo, no se puede negar que estos sistemas de informes de crédito a menudo están plagados de errores, faltan el historial de transacciones del mundo real y clasifican erróneamente a los acreedores.

Un sistema de préstamos y créditos basado en inteligencia artificial puede analizar el comportamiento y los patrones de los clientes con un historial crediticio limitado para determinar su solvencia. Además, el sistema envía advertencias a los bancos sobre comportamientos específicos que pueden aumentar las posibilidades de incumplimiento.

Seguimiento de las tendencias del mercado

La inteligencia artificial en los servicios financieros ayuda a los bancos a procesar grandes volúmenes de datos y predecir las últimas tendencias del mercado, divisas y acciones. Las técnicas avanzadas de aprendizaje automático ayudan a evaluar los sentimientos del mercado y sugieren opciones de inversión.

AI para la banca también sugiere el mejor momento para invertir en acciones y advierte cuando existe un riesgo potencial. Debido a su alta capacidad de procesamiento de datos, esta tecnología emergente también ayuda a acelerar la toma de decisiones y hace que el comercio sea conveniente tanto para los bancos como para sus clientes.

Recogida y análisis de datos

Las instituciones bancarias y financieras registran millones de transacciones todos los días. Dado que el volumen de información generada es enorme, su recopilación y registro se convierte en una tarea abrumadora para los empleados. Estructurar y registrar una cantidad tan grande de datos sin ningún error se vuelve imposible.

En tales escenarios, las soluciones innovadoras basadas en IA pueden ayudar en la recopilación y el análisis de datos eficientes . Esto, a su vez, mejora la experiencia general del usuario. La información también se puede utilizar para detectar fraudes o tomar decisiones crediticias.

Experiencia del cliente

Los clientes buscan constantemente una mejor experiencia y comodidad. Por ejemplo, los cajeros automáticos fueron un éxito porque los clientes podían aprovechar los servicios esenciales de depósito y retiro de dinero incluso cuando los bancos estaban cerrados.

Este nivel de conveniencia solo ha inspirado más innovación. Los clientes ahora pueden abrir cuentas bancarias desde la comodidad de sus hogares usando sus teléfonos inteligentes.

La integración de la inteligencia artificial en los servicios bancarios y financieros mejorará aún más la experiencia del consumidor y aumentará el nivel de comodidad para los usuarios. La tecnología de inteligencia artificial reduce el tiempo necesario para registrar la información de Conozca a su cliente (KYC) y eliminar errores. Además, los nuevos productos y ofertas financieras se pueden lanzar a tiempo.

La elegibilidad para casos como la solicitud de un préstamo o crédito personal se automatiza mediante IA, lo que significa que los clientes pueden eliminar la molestia de realizar todo el proceso manualmente. Además, el software basado en IA puede reducir los tiempos de aprobación de instalaciones como el desembolso de préstamos.

La banca AI también ayuda a capturar con precisión la información del cliente para configurar cuentas sin ningún error, lo que garantiza una experiencia fluida para los clientes.

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Gestión de riesgos

Los factores globales externos, como las fluctuaciones monetarias, los desastres naturales o los disturbios políticos, tienen un impacto grave en las industrias bancarias y financieras. Durante tiempos tan volátiles, es crucial tomar decisiones comerciales con mucha cautela. El análisis impulsado por IA puede brindar una imagen razonablemente clara de lo que está por venir y ayudarlo a mantenerse preparado y tomar decisiones oportunas.

AI también ayuda a encontrar aplicaciones riesgosas al evaluar la probabilidad de que un cliente no pague un préstamo. Predice este comportamiento futuro mediante el análisis de patrones de comportamiento pasados ​​y datos de teléfonos inteligentes.

Cumplimiento normativo

La banca es uno de los sectores altamente regulados de la economía en todo el mundo. Los gobiernos utilizan su autoridad reguladora para garantizar que los clientes bancarios no utilicen los bancos para perpetrar delitos financieros y que los bancos tengan perfiles de riesgo aceptables para evitar incumplimientos a gran escala.

En la mayoría de los casos, los bancos mantienen un equipo de cumplimiento interno para hacer frente a estos problemas, pero estos procesos toman mucho más tiempo y requieren una gran inversión cuando se realizan de forma manual. Las normas de cumplimiento también están sujetas a cambios frecuentes, y los bancos necesitan actualizar sus procesos y flujos de trabajo siguiendo estas normas constantemente.

La IA utiliza el aprendizaje profundo y la PNL para leer los nuevos requisitos de cumplimiento de las instituciones financieras y mejorar su proceso de toma de decisiones. Aunque la banca de IA no puede reemplazar a un analista de cumplimiento, puede hacer que sus operaciones sean más rápidas y eficientes.

Analítica predictiva

Uno de los casos de uso más comunes de la IA incluye aplicaciones de lenguaje natural y semántico de propósito general y análisis predictivo de amplia aplicación . La IA puede detectar patrones y correlaciones específicas en los datos, que la tecnología tradicional no podía detectar previamente.

Estos patrones podrían indicar oportunidades de ventas sin explotar, oportunidades de ventas cruzadas o incluso métricas en torno a datos operativos, lo que genera un impacto directo en los ingresos.

Automatización de procesos

Los algoritmos de automatización de procesos robóticos (RPA) aumentan la eficiencia y la precisión operativas y reducen los costos mediante la automatización de tareas repetitivas que consumen mucho tiempo. Esto también permite a los usuarios centrarse en procesos más complejos que requieren la participación humana.

A partir de hoy, las instituciones bancarias aprovechan con éxito la RPA para impulsar la velocidad de las transacciones y aumentar la eficiencia. Por ejemplo, la tecnología CoiN de JPMorgan Chase revisa documentos y obtiene datos de ellos mucho más rápido que los humanos.

¿Cómo convertirse en un primer banco de IA?

Ahora que hemos visto cómo se usa la IA en la banca , en esta sección, analizaremos los pasos que los bancos pueden tomar para adoptar la IA a gran escala y hacer evolucionar sus procesos mientras prestan la debida atención a los cuatro factores críticos: personas, gobernanza. , proceso y tecnología.

Paso 1: desarrollar una estrategia de IA

El proceso de implementación de IA comienza con el desarrollo de una estrategia de IA a nivel empresarial, teniendo en cuenta los objetivos y valores de la organización.

Es crucial realizar una investigación de mercado interna para encontrar brechas entre las personas y los procesos que la tecnología de IA puede llenar. Asegúrese de que la estrategia de IA cumpla con los estándares y regulaciones de la industria. Los bancos también pueden evaluar los estándares internacionales actuales de la industria.

El último paso en la formulación de la estrategia de IA es refinar las prácticas y políticas internas relacionadas con el talento, los datos, la infraestructura y los algoritmos para brindar instrucciones y orientación claras para la adopción de la IA en las diversas unidades funcionales del banco.

Paso 2: Planifique un proceso basado en casos de uso

El siguiente paso consiste en identificar las oportunidades de IA de mayor valor, alineándose con los procesos y estrategias del banco.

Los bancos también deben evaluar hasta qué punto necesitan implementar soluciones bancarias de IA dentro de sus procesos operativos actuales o modificados.

Después de identificar los posibles casos de uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático en la banca , los equipos de tecnología deben realizar verificaciones para probar la viabilidad. Deben analizar todos los aspectos e identificar las brechas para la implementación. En base a su evaluación, deben seleccionar los casos más factibles.

El último paso en la etapa de planificación es mapear el talento de IA. Los bancos requieren una serie de expertos, programadores de algoritmos o científicos de datos para desarrollar e implementar soluciones de IA. Si carecen de expertos internos, pueden subcontratar o colaborar con un proveedor de tecnología.

Paso 3: desarrollar e implementar

Después de la planificación, el siguiente paso de los bancos es ejecutar. Antes de desarrollar sistemas de IA completos, primero deben construir prototipos para comprender las deficiencias de la tecnología. Para probar los prototipos, los bancos deben compilar datos relevantes y alimentarlos al algoritmo. El modelo de IA entrena y se basa en estos datos; por lo tanto, los datos deben ser exactos.

Una vez que el modelo de IA está entrenado y listo, los bancos deben probarlo para interpretar los resultados. Una prueba como esta ayudará al equipo de desarrollo a comprender cómo funcionará el modelo en el mundo real.

El último paso es implementar el modelo entrenado. Una vez implementados, los datos de producción comienzan a llegar. A medida que ingresan más y más datos, los bancos pueden mejorar y actualizar el modelo periódicamente.

Paso 4: Operar y monitorear

La implementación de soluciones bancarias de IA requiere monitoreo y calibración continuos. Los bancos deben diseñar un ciclo de revisión para monitorear y evaluar el funcionamiento del modelo de IA de manera integral. Esto, a su vez, ayudará a los bancos en la gestión de las amenazas de ciberseguridad y la ejecución sólida de las operaciones.

El flujo continuo de nuevos datos afectará el modelo de IA en la etapa de operación. Por lo tanto, los bancos deben tomar las medidas adecuadas para garantizar la calidad y la imparcialidad de los datos de entrada.

Ejemplos del mundo real de inteligencia artificial en la banca

Algunos grandes bancos ya han comenzado a aprovechar las tecnologías de inteligencia artificial para mejorar su calidad de servicio, detectar fraudes y amenazas de ciberseguridad y mejorar la experiencia del cliente.

Aquí hay algunos ejemplos del mundo real de instituciones bancarias que han estado utilizando la IA para su máximo beneficio.

JPMorgan Chase: Los investigadores de JPMorgan Chase han desarrollado un sistema de alerta temprana que utiliza inteligencia artificial y técnicas de aprendizaje profundo para detectar malware, troyanos y campañas de phishing. Los investigadores dicen que un troyano tarda alrededor de 101 días en comprometer las redes de la empresa. El sistema de alerta temprana proporcionaría una amplia advertencia antes de que se produzca el ataque real.

También puede enviar alertas al equipo de seguridad cibernética del banco mientras los hackers se preparan para enviar correos electrónicos maliciosos a los empleados para infectar la red.

Capital One: Eno de Capital One, el asistente virtual inteligente, es el mejor ejemplo de IA en la banca personal. Además de Eno, Capital One también está utilizando números de tarjetas virtuales para evitar el fraude con tarjetas de crédito. Mientras tanto, están trabajando en la creatividad computacional que entrena a las computadoras para que sean creativas y explicables.

Además de los bancos comerciales, varios bancos de inversión como Goldman Sachs y Merrill Lynch también han integrado herramientas analíticas basadas en inteligencia artificial en sus operaciones de rutina. Muchos bancos también han comenzado a utilizar Alphasense, un motor de búsqueda basado en inteligencia artificial que utiliza procesamiento de lenguaje natural para descubrir tendencias de mercado y analizar búsquedas de palabras clave.

Ahora que hemos analizado los ejemplos del mundo real de la inteligencia artificial en la banca , profundicemos en los desafíos que existen para los bancos que utilizan esta tecnología emergente.

Desafíos en la adopción más amplia de la IA en las finanzas y la banca

La amplia implementación de tecnología de punta como la IA no estará exenta de desafíos. Desde la falta de datos creíbles y de calidad hasta problemas de seguridad, existen varios desafíos para los bancos que utilizan tecnologías de IA.

Entonces, sin más preámbulos, echemos un vistazo uno por uno:

1. Seguridad de los datos: uno de los desafíos clave de la IA en la banca es la cantidad de datos recopilados que contienen información confidencial que requiere la implementación de medidas de seguridad adicionales. Por lo tanto, es importante buscar el socio tecnológico adecuado que ofrezca una variedad de opciones de seguridad para garantizar que los datos de sus clientes se manejen de manera adecuada.
   
2. Falta de datos de calidad: los bancos necesitan datos estructurados y de calidad para capacitación y validación antes de implementar una solución bancaria basada en inteligencia artificial a gran escala. Se requieren datos de buena calidad para garantizar que el algoritmo se aplique a situaciones de la vida real. Además, si los datos no están en un formato legible por máquina, puede provocar un comportamiento inesperado del modelo de IA. Por lo tanto, los bancos que se aceleran hacia la adopción de IA deben modificar sus políticas de datos para mitigar todos los riesgos de privacidad y cumplimiento.

3. Falta de explicabilidad: los sistemas basados ​​en IA son ampliamente aplicables en los procesos de toma de decisiones, ya que eliminan errores y ahorran tiempo. Sin embargo, pueden seguir sesgos aprendidos de casos previos de juicio humano pobre. Las inconsistencias menores en los sistemas de IA no tardan mucho en escalar y crear problemas a gran escala, lo que pone en riesgo la reputación y el funcionamiento del banco.

Para evitar calamidades, los bancos deben ofrecer un nivel apropiado de explicabilidad para todas las decisiones y recomendaciones presentadas por los modelos de IA. Los bancos deben comprender, validar y explicar cómo el modelo toma decisiones.

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Como vemos, la IA y la banca van de la mano por los múltiples beneficios que ofrece esta tecnología. Según Forbes, el 65 % de la alta dirección financiera espera cambios positivos a partir del uso de la IA y el aprendizaje automático en la banca. Por lo tanto, todas las instituciones bancarias deben invertir en soluciones de IA para ofrecer experiencias novedosas y excelentes servicios a los clientes.

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