Publicado: 1 de mayo de 2024
Colaboradores: Keith O'Brien, Amanda Downie
La inteligencia artificial (IA) es una tecnología cada vez más importante para el sector bancario. Cuando se utiliza como herramienta para impulsar las operaciones internas y las aplicaciones orientadas al cliente, puede ayudar a los bancos a mejorar el servicio al cliente, la detección de fraudes y la gestión del dinero y las inversiones.
Para mantenerse a la vanguardia de las tendencias tecnológicas, aumentar su ventaja competitiva y proporcionar servicios valiosos y mejores experiencias de cliente, las empresas de servicios financieros como los bancos han adoptado iniciativas de transformación digital.
La llegada de las tecnologías de IA ha hecho que la transformación digital sea aún más importante, ya que tiene el potencial de rehacer el sector y determinar qué empresas prosperan.
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Históricamente, los proveedores de servicios financieros tradicionales han tenido problemas con la innovación. Un estudio de McKinsey1(enlace externo a ibm.com) descubrió que los grandes bancos eran un 40 % menos productivos que los nativos digitales. Muchas startups bancarias emergentes son pioneras en casos de uso de la inteligencia artificial, lo que hace aún más importante que los bancos tradicionales se pongan al día e innoven ellos mismos.
Las empresas de banca de inversión han utilizado durante mucho tiempo el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para analizar las grandes cantidades de datos que tienen internamente o que extraen de fuentes de terceros. Utilizan PLN para examinar conjuntos de datos para tomar decisiones más informadas sobre inversiones clave y gestión de patrimonios.
El sector bancario, en concreto, está absorbiendo los beneficios deseados de las tecnologías de IA. Los clientes quieren experiencias de banca digital: aplicaciones en las que puedan obtener más información sobre los servicios prestados, interactuar con personas o asistentes virtuales, y gestionar mejor sus finanzas. Las empresas necesitan mejorar la experiencia del usuario para mantener contentos a esos clientes. Adoptar e implementar soluciones de IA es una forma de lograrlo.
Aunque la IA es potente por sí sola, su combinación con la automatización abre aún más posibilidades. La automatización con IA combina la inteligencia de la IA con la capacidad de repetición de la automatización. Por ejemplo, la IA puede mejorar la automatización de procesos robóticos (RPA) para analizar mejor el análisis de datos y tomar medidas basadas en lo que la IA decida que es mejor. Un ejemplo son los bancos que utilizan RPA para validar los datos de los clientes necesarios para cumplir con las restricciones de conocimiento del cliente (KYC), antiblanqueo de dinero (AML) y diligencia debida del cliente (CDD).
Las organizaciones de servicios financieros están adoptando la inteligencia artificial (IA) por varios motivos, como la gestión de riesgos, la experiencia del cliente y la previsión de las tendencias del mercado.
La IA ayuda a los clientes a mejorar su toma de decisiones en materia financiera. Es más probable que se queden en bancos que utilizan tecnología de IA de última generación para ayudarlos a gestionar mejor su dinero.
Pero dadas las amplias regulaciones del sector, los bancos y otras organizaciones de servicios financieros necesitan una estrategia integral para abordar la IA. El uso de la IA requiere un marco reflexivo para mitigar el riesgo y la exposición.
El Institute for Business Value de IBM publicó una guía para los bancos que buscan integrar herramientas y prácticas de IA en sus operaciones en su informe 2024 Global Outlook for Banking and Financial Markets. Algunas de las acciones clave son:
Hay varios beneficios clave para los bancos que adoptan e implementan la IA.
La introducción de la IA en la banca no está exenta de riesgos y complicaciones. El estudio de Institute for Business Value de IBM 2024 Global Outlook for Banking and Financial Markets reveló que más del 60 % de los CEO bancarios estaban preocupados por las nuevas vulnerabilidades introducidas por la IA. Entre ellas figuran:
Las instituciones bancarias están sometidas a una presión cada vez mayor para lograr la transformación digital. Los clientes exigen experiencias automatizadas con capacidades de autoservicio, pero también quieren que las interacciones sean personalizadas y exclusivamente humanas.
Los bancos continúan priorizando la inversión en IA para mantenerse por delante de la competencia y ofrecer a los clientes herramientas cada vez más sofisticadas para administrar su dinero e inversiones. Los clientes siguen dando prioridad a los bancos que pueden ofrecer aplicaciones de IA personalizadas que les ayuden a obtener visibilidad de sus oportunidades financieras.
En el futuro, los bancos anunciarán su uso de la IA y cómo pueden implementar los avances más rápido que la competencia. La IA ayudará a los bancos en la transición a nuevos modelos operativos, a adoptar la digitalización y la automatización inteligente, y a lograr una rentabilidad continuada en una nueva era de la banca comercial y minorista.
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1 Why most digital banking transformations fail—and how to flip the odds (enlace externo a ibm.com). McKinsey. 11 de abril de 2023.
2 AI Is Making Financial Fraud Easier and More Sophisticated (enlace externo a ibm.com). Bloomberg. 2024.
3 Why Starbucks Operates Like a Bank (enlace externo a ibm.com). WSJ YouTube. 2022.
4 Copyright law is AI's 2024 battlefield (enlace externo a ibm.com). Axios. 2 de enero de 2024.
5 If AI's So Smart, Why Can't It Grasp Cause and Effect? (enlace externo a ibm.com). 9 de marzo de 2020.