De la experimentación a la implementación: cómo la IA está demostrando su valor en los servicios financieros

Para las instituciones financieras, la recuperación de la pandemia pondrá fin a los experimentos tentativos con inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), y exigirá su adopción a gran escala. La crisis ha obligado a las organizaciones financieras a responder a las necesidades de los clientes las 24 horas del día. Por lo tanto, muchos se están transformando a un ritmo cada vez mayor, pero deben asegurarse de que sus operaciones fundamentales fundamentales continúen funcionando sin problemas. Esto ha despertado un interés en las soluciones de IA y ML, que reducen la necesidad de intervención manual en las operaciones, mejoran significativamente la seguridad y liberan tiempo para la innovación. Al reducir el tiempo entre la generación de una idea y la entrega de valor para el negocio, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático prometen ventajas estratégicas a largo plazo para las organizaciones.

Ahora vemos que los bancos se transforman en empresas impulsadas digitalmente, similares a las grandes firmas de tecnología, que desarrollan capacidades que permiten un enfoque implacable en los clientes. Entonces, ¿cómo pueden los bancos y las instituciones financieras aprovechar al máximo la IA y cuáles son los casos de uso clave en la práctica?

Beneficios en toda la empresa

Muchas empresas de servicios financieros ya habían adoptado AI y ML antes de la pandemia. Sin embargo, muchos tuvieron dificultades para identificar qué funciones clave se benefician más de la IA, por lo que la tecnología no siempre arrojó los beneficios esperados. Está previsto que esto cambie en los próximos meses: un mayor despliegue de IA y ML estará en el corazón de la recuperación económica de COVID-19, y la pandemia ha resaltado áreas particulares donde se debe aplicar la IA. Estos van desde informar las decisiones crediticias y prevenir el fraude hasta mejorar la experiencia del cliente a través de interacciones sin fricciones las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Algunos procesos de servicios financieros específicos que la IA puede mejorar incluyen:

Procesamiento de documentos con automatización inteligente

La automatización de procesos inteligente y robótica optimiza varias funciones, mejora la eficiencia y mejora la velocidad y la precisión generales de los procesos financieros básicos, lo que genera ahorros de costos sustanciales. Un área que ha ganado importancia es e-KYC, o "conozca a su cliente electrónico". Esto es un proceso remoto y sin papel que reduce los costos burocráticos de protocolos cruciales de "conozca a su cliente", como la verificación de las identidades y firmas de los clientes.

Esta tarea una vez involucró acciones repetitivas y mundanas con un esfuerzo considerable requerido solo para realizar un seguimiento del manejo de documentos, desembolso y reembolso de préstamos, así como informes regulatorios de todo el proceso. Sin embargo, este año, las organizaciones están adoptando plataformas de automatización inteligente que administran, interpretan y extraen datos no estructurados, incluidos texto, imágenes, documentos escaneados (escritos a mano y electrónicos), faxes y contenido web. Estas plataformas, que se ejecutan en un motor NLP (procesamiento de lenguaje natural), que identifica cualquier dato faltante, invisible o mal formado, ofrecen una precisión casi perfecta y una mayor confiabilidad. El tiempo medio de manipulación se reduce y las empresas obtienen una ventaja competitiva significativa gracias a una mejor experiencia del cliente.

Soporte al cliente eficiente y completo

Los asistentes virtuales pueden responder a las necesidades del cliente con una participación mínima de los empleados. Un medio sencillo de aumentar la productividad, se reduce el tiempo y el esfuerzo dedicados a las consultas genéricas de los clientes, lo que libera a los equipos para que se centren en proyectos a largo plazo que impulsan la innovación en toda la empresa.

Todos estamos familiarizados con los chatbots en los sitios de comercio electrónico, y estas soluciones se volverán cada vez más comunes en la industria de los servicios financieros, y organizaciones como JP Morgan ahora utilizan estos bots para optimizar sus operaciones administrativas y fortalecer la atención al cliente. Las plataformas involucran COIN, abreviatura de "inteligencia de contratos", que se ejecuta en un sistema de aprendizaje automático impulsado por la red de nube privada del banco. Además de crear respuestas adecuadas a consultas generales, COIN automatiza las tareas de archivo legal, revisa documentos, maneja solicitudes básicas de TI como restablecimiento de contraseñas y crea nuevas herramientas para banqueros y clientes con mayor competencia y menos errores humanos.

Analítica de gestión de riesgos

La estimación de la solvencia crediticia se basa en gran medida en la probabilidad de que una persona o empresa reembolse un préstamo. La determinación de las posibilidades de incumplimiento es la base de los procesos de gestión de riesgos en todas las organizaciones crediticias. Incluso con datos impecables, evaluar esto tiene sus dificultades, ya que algunas personas y organizaciones pueden ser falsas sobre su capacidad para devolver sus préstamos.

Para combatir esto, empresas como Lenddo y ZestFinance están utilizando inteligencia artificial para la evaluación de riesgos y para determinar la solvencia de un individuo. Los burós de crédito como Equifax también utilizan inteligencia artificial, aprendizaje automático y datos avanzados y herramientas analíticas para analizar fuentes alternativas en la evaluación del riesgo y obtener información sobre el cliente en el proceso.

Los prestamistas alguna vez usaron un conjunto limitado de datos, como salarios anuales y puntajes crediticios, para este proceso. Sin embargo, gracias a la inteligencia artificial, las organizaciones ahora pueden considerar la huella financiera digital completa de un individuo para determinar la probabilidad de incumplimiento. Además de los conjuntos de datos tradicionales, el análisis de estos datos alternativos es particularmente útil para determinar la solvencia de las personas sin registros convencionales de historial crediticio o de préstamos.

El momento de adoptar es ahora

La forma en que las empresas y los clientes interactúan entre sí ha cambiado irreversiblemente este año, y la industria financiera no es diferente. Antes de la urgencia exigida por la pandemia, las instituciones financieras habían estado experimentando con IA y ML en una escala limitada, principalmente como un ejercicio de casilla de verificación en un esfuerzo por "mantenerse al día con los Jones". La adopción generalizada que ha tenido lugar este año se debe a la necesidad de innovar verdaderamente y aumentar la resiliencia en todo el sector.

Los bancos y las instituciones financieras ahora son conscientes de las áreas clave que se benefician de la IA, como una mayor eficiencia en las operaciones de back office y mejoras significativas en la participación del cliente. Un proceso de transformación que estaba en su infancia antes de Covid-19 se ha acelerado y se está convirtiendo rápidamente en el enfoque estándar. Es más, las organizaciones financieras que están adoptando la IA ahora y priorizando su implementación completa estarán en la mejor posición para cosechar sus recompensas en el futuro.

Foto de Jeffrey Blum en Unsplash

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