Impulsando la adopción de la inteligencia artificial
Una encuesta reciente del Foro Económico Mundial y el Centro de Finanzas Alternativas de Cambridge indica que un gran número de ejecutivos planea convertirse en adoptantes masivos de la inteligencia artificial en los próximos dos años, considerándola una pieza clave para sus negocios. Entre los hallazgos:
- El 85% de las organizaciones de servicios financieros ya utilizan inteligencia artificial en alguna forma
- El 77% cree que la IA será esencial para su negocio en los próximos dos años
- El 64% planea adoptar IA a gran escala en ese mismo período
- El 52% ha desarrollado productos y servicios habilitados por IA
- El 50% considera que la IA representa una amenaza competitiva ante la entrada de nuevos actores en el mercado
El papel de la inteligencia artificial en la industria bancaria
La IA tiene la capacidad única de procesar grandes volúmenes de información de clientes y del mercado, facilitando su análisis por parte de los equipos financieros y permitiendo que la máquina aprenda y se adapte a cambios en la información y las circunstancias. Según un estudio reciente de Deloitte, las empresas de servicios financieros están usando IA para:
Mejorar la planificación estratégica
Integrando IA en la previsión y planificación estratégica, las compañías pueden desarrollar estrategias más inteligentes a nivel empresarial, impactando positivamente en las operaciones y sirviendo de ejemplo para otros segmentos del negocio.
Incrementar los ingresos
La IA es una excelente herramienta para mejorar la experiencia del cliente y crear oportunidades de engagement, especialmente en plataformas digitales, que representan una oportunidad en crecimiento. Facilita el seguimiento del comportamiento del usuario y proporciona métricas útiles para medir avances.
Mantener opciones abiertas
Los bancos líderes están explorando múltiples enfoques para implementar aplicaciones de IA, acelerando así la adopción de iniciativas y soluciones innovadoras.
Otra razón importante para aumentar la adopción de IA son los ahorros en costos: se estima que los ahorros potenciales totales para las instituciones financieras por aplicaciones de IA alcanzarán los 500 mil millones de dólares para 2026.
Uso de IA en la detección de fraudes
Uno de los casos de uso más comunes de la IA en los servicios financieros es en la financiación al consumidor, especialmente en la prevención de fraudes y ciberataques. Según Business Insider, las pérdidas por fraude en pagos en línea podrían alcanzar los 50 mil millones de dólares en 2026. La capacidad analítica de la IA permite identificar patrones anómalos en las actividades bancarias en línea que generalmente pasarían desapercibidos para las personas.
Un ejemplo destacado es el de un banco que, para proteger su negocio, utiliza algoritmos de IA propietarios para detectar patrones de fraude en transacciones con tarjetas de crédito. Cada transacción se transmite a un centro de datos donde se determina si es potencialmente fraudulenta. La tecnología ha sido tan efectiva que ese banco ocupó el segundo lugar en la Encuesta de Confianza Digital en Banca de 2024, en seguridad y fiabilidad.
IA en la gestión de riesgos
Según un estudio de EY, la gestión de riesgos es el área con mayor implementación en las instituciones financieras, alcanzando un 58%. Algunos ejemplos de cómo la IA ayuda a analizar riesgos y mejorar prácticas de préstamo e inversión son:
- Una plataforma de IA que ofrece soluciones de inteligencia colectiva para gestión de riesgos, portafolios, operaciones de inversión y ejecución de operaciones, gestionando trillones de dólares en activos.
- Otra solución combina IA, blockchain y análisis de big data para ofrecer productos a instituciones financieras en Asia, con una base de clientes de más de 3,800 empresas del sector.
- Una tercera compañía utiliza IA para crear conjuntos de datos alternativos que permiten personalizar préstamos para pequeñas y medianas empresas.
Creando excelencia en el servicio al cliente
El sector de servicios financieros es altamente competitivo, por lo que los bancos buscan constantemente diferenciadores que los destaquen ante los clientes. Las aplicaciones impulsadas por IA pueden automatizar procesos, mejorar la satisfacción del cliente y reducir costos. Algunos ejemplos recientes son:
- Chatbots en línea con procesamiento de lenguaje natural y análisis de voz que gestionan interacciones sin intervención humana, ayudando a consultar saldos y solicitar préstamos, entre otras funciones.
- Reconocimiento de voz y procesamiento de lenguaje natural para mejorar la calidad de las interacciones, detectando las palabras, el tono y el sentimiento, brindando insights más profundos sobre las necesidades del cliente.
- El uso de IA en los sistemas internos para analizar el comportamiento del consumidor, predecir preferencias y ofrecer experiencias personalizadas para cada usuario.
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