Red Hat: ¿Qué esperar de la próxima era de la inteligencia artificial en el ámbito bancario?

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La veloz evolución de la inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de reformular radicalmente la forma en que operan los bancos, tanto en la atención al cliente como en el área administrativa. A medida que se vuelva cada vez más omnipresente, esta ola de inteligencia artificial tendrá un efecto duradero en los empleados, clientes y entes reguladores por igual. Los bancos necesitarán transitar este cambio tecnológico y organizacional con renovado énfasis en la colaboración a fin de llevar a cabo su estrategia de IA.

La IA generativa es una herramienta nueva y poderosa dentro del arsenal de los bancos. Puede aliviar la carga de la atención al cliente y reducir las tareas administrativas. En el corto plazo, el impacto positivo se verá reflejado en los resultados, pero creemos que esta próxima era de la inteligencia artificial será clave para la generación de valor de los bancos y no hay dudas de que modificará el panorama competitivo. Aunque las oportunidades sean muchas, existen múltiples retos que los bancos deberán enfrentar para poder maximizar el potencial de la IA.

El futuro de la inteligencia artificial en el sector bancario

Hace tiempo que los bancos hacen uso de la IA predictiva para automatizar y simplificar las operaciones internas. Lo hacen mediante el uso de patrones para conciliar pagos o asistir en el cobro de deudas mediante la predicción de quiénes tienen más probabilidades de efectuar reembolsos. No obstante ello, de cara al futuro de los bancos, existe una enorme oportunidad para llevar el uso de la IA a otras áreas del banco a fin de incentivar las ventas, gestionar el riesgo y optimizar las operaciones

Desde la captación e incorporación de clientes hasta su asesoramiento, los bancos tienen la oportunidad de optimizar la forma en que llegan a los clientes potenciales e interactúan con ellos, a la vez que crean nuevas fuentes de generación de valor. Existen muchas formas en que la IA puede incrementar la satisfacción y la retención de clientes actuales y acelerar la captación e incorporación de clientes nuevos. La IA puede ayudar a identificar clientes potenciales de manera más eficiente mediante el análisis predictivo, puede automatizar totalmente la incorporación de clientes y crear una experiencia del cliente más rica mediante productos y servicios más personalizados.

La IA también puede ayudar a los equipos de operaciones y servicios del banco cuando se la utiliza para potenciar el procesamiento y el soporte, dado que reduce los tiempos de espera e incrementa la eficiencia operativa. Puede hacer que el asesoramiento financiero sea más inteligente y se adapte a las condiciones cambiantes. Puede acelerar el manejo de excepciones y que los asistentes basados en IA gestionen consultas y problemas más complejos de los clientes en un tono más conversacional y menos robótico. Asimismo, la IA podría simplificar los informes financieros en este sector al automatizar la recopilación y el análisis de datos para generar informes más precisos y oportunos.

Al contar con la habilidad de analizar grandes conjuntos de datos, el modelado de riesgos en el sector bancario puede ser mucho más sólido, con predicciones más dinámicas, y mitigar los riesgos del mercado con mayor precisión. Además, la IA podría detectar mejor los delitos financieros mediante el uso del reconocimiento de patrones sofisticados para identificar operaciones sospechosas y reducir los falsos positivos.

Los desafíos de extender la IA a todo el banco

Si bien el futuro de la IA en los bancos se ve prometedor, ampliar la adopción de la IA trae aparejados ciertos retos. Adoptar la tecnología de IA conlleva no solo ajustes de índole técnica sino también cambios en las expectativas y prácticas organizativas de los clientes. A medida que los bancos contemplan una integración más profunda en sus organizaciones, es importante que reconozcan los obstáculos que podrían encontrar y prepararse para superarlos.

Es probable que muchos de los obstáculos surjan a la hora de expandir la IA a áreas nuevas relacionadas con los productos, los datos, el cumplimiento normativo, las operaciones y la captación y capacitación de talento. Expandir la adopción de la IA a toda la organización bancaria, abarcando a los equipos de entrega y operaciones, es un desafío importante, en especial cuando el cambio ocurre a un ritmo que va en aumento. Para que este impacto sea más profundo, va a ser clave dotar a estos grupos de las herramientas necesarias para facilitar su acceso a la IA. Expandir la IA requerirá una plataforma que reúna a estos equipos con las herramientas que necesitan.

Los bancos también deben sortear una infinidad de cuestiones, como convencer a quienes desconfían de la IA de usar servicios, la privacidad y seguridad de los datos basados en IA, así como contratar y retener profesionales de IA capacitados tanto en la ciencia de datos como en operaciones bancarias. Aunque estas cuestiones parezcan ciclópeas, la diferencia está en comprender las capacidades que se necesitan y encontrar a los aliados y las herramientas necesarias que faciliten la integración de la IA.

La confianza será fundamental

El uso de la IA en áreas nuevas del banco puede dar lugar a nuevas inquietudes relacionadas con la privacidad, la precisión y la imparcialidad. Esto demandará reforzar la forma en que se obtienen los datos y se gestionan los modelos para que los clientes y los entes reguladores entiendan mejor cómo se utiliza la IA. El monitoreo del sesgo y la desviación de modelos son clave para garantizar que los bancos evalúen y adapten constantemente sus modelos de IA para prevenir imprecisiones y sesgos. Es necesario realizar auditorías e informar a los entes reguladores en forma periódica a fin de mantener el cumplimiento de las normas y la transparencia en el uso de la IA. A modo de ejemplo, nuestra integración con watsonx.governance permite a los bancos gestionar el riesgo de los modelos de manera eficaz.

Les estaremos informando con mucho más detalle, en el marco del informe especial: “Soluciones de infraestructura de Data centers y edge computing, componentes activos (UPS, AAC, generadores, tableros eléctricos, PDU) y pasivos (cables, gabinetes, pisos, accesorios, conectores), ciberseguridad, seguridad (perimétrica y de data) y controles (cámaras, extinguidores de gas, tableros de acceso). Energia limpia: generadores solares de energía para Data centers. Equipamiento integral para y hacia la nube. Buenas prácticas ambientales”, que estamos preparando para nuestra edición 207 y publicaremos en el mes de abril.

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