Ai está evolucionando a ritmo rápido.Las organizaciones financieras ya están utilizando tecnologías de IA para identificar fraude y transacciones inusuales, personalizar el servicio al cliente, ayudar a tomar decisiones sobre la solvencia, usar el procesamiento del lenguaje natural en los documentos de texto y para la ciberseguridad y la gestión general de riesgos..
En las últimas décadas, los bancos han mejorado sus métodos para interactuar con los clientes.Han adaptado la tecnología moderna al carácter específico de su trabajo..Como ejemplo, en la década de 1960, se instalaron los primeros cajeros automáticos, y diez años después, ya había tarjetas para hacer transacciones y pago.A principios de este siglo, los usuarios aprendieron sobre la banca en línea las 24 horas, y en el año 2010, se enteraron de la banca móvil.Pero el desarrollo del sistema financiero no se detuvo aquí, ya que la era digital está abriendo nuevas oportunidades: el uso de la inteligencia artificial en las instituciones bancarias y financieras.Para 2023, se proyecta que los bancos ahorrarán aproximadamente $ 447 mil millones desarrollando e implementando aplicaciones de IA.Algunos de los excelentes ejemplos están a continuación.
La banca móvil
La funcionalidad de IA en aplicaciones móviles se está volviendo más proactiva, personalizada y avanzada.Por ejemplo, uno de los bancos canadienses ha incluido a Siri en su aplicación iOS.Ahora, para enviar dinero a otra tarjeta, es suficiente decir algo como: "¡Hola, Siri, envía $ 20 a Alex!"- y confirme la transacción usando Touch ID.
Gracias a la IA, los bancos generan casi un 66% más de ingresos de los usuarios de banca móvil en comparación cuando los clientes visitan sucursales.Las organizaciones bancarias están prestando mucha atención a la tecnología emergente para mejorar su calidad de los servicios y seguir siendo competitivos en el mercado.
Bots de chat ai
Los bots de chat son interfaces conversacionales habilitadas para IA.Este es uno de los casos más populares de aplicación de IA en la banca..Los bots se comunican con los clientes en nombre del banco sin requerir grandes gastos.Los investigadores han estimado que las instituciones financieras ahorran cuatro minutos por cada comunicación que maneja el bot de chat.
Dado que los clientes usan aplicaciones móviles para llevar a cabo transacciones monetarias, los bancos incrustan los servicios de bot de chat en ellas.Esto hace posible atraer la atención de los usuarios y crear una marca que sea reconocible en el mercado.
Por ejemplo, es el lanzamiento del Bot de chat CEBA, que trajo un gran éxito al Banco de la Commonwealth de Australia.Con su ayuda, aproximadamente medio millón de clientes pudieron resolver más de doscientos problemas bancarios: activar sus tarjetas, verificar los saldos de las cuentas, retirar efectivo, etc..
Otro ejemplo, Bank of America lanzó un bot de chat que envía notificaciones de los usuarios, les informa sobre sus saldos, hace recomendaciones para ahorrar dinero y proporciona actualizaciones a los informes de crédito, etc..Esta es la forma en que el banco ayuda a sus clientes a tomar decisiones informadas..
Recogida y análisis de datos
Las instituciones bancarias registran millones de transacciones comerciales todos los días.El volumen de información generada por Banks es enorme, por lo que su recopilación y registro se convierten en una tarea abrumadora para los empleados..La estructuración y la grabación de estos datos es imposible hasta que haya un plan para su uso.Por lo tanto, determinar la relación entre los datos recopilados es desafiante, especialmente cuando un banco tiene miles de clientes.
Solía haber el siguiente enfoque: un cliente llegó a una reunión con un empleado del banco que conocía su nombre e historial financiero y entendía qué opciones eran mejores para ofrecer.Pero esa es la historia ahora.Con la gran cantidad de datos provenientes de innumerables transacciones, los bancos están tratando de implementar ideas comerciales innovadoras y soluciones de gestión de riesgos.
Las aplicaciones basadas en IA recopilan y analizan datos.Esto mejora la experiencia del usuario.La información se puede utilizar para otorgar préstamos o detectar fraude.Las empresas que estimaron sus ganancias del análisis de big data han informado un aumento promedio en los ingresos en un 8% y una reducción en los costos en un 10%.
Gestión de riesgos
La extensión del crédito es una tarea bastante difícil para los banqueros.Si un banco presta dinero a los clientes insolventes, puede tener dificultades.Si un prestatario pierde un ingreso estable, esto lleva al incumplimiento.Según las estadísticas, en 2020, las delincuencias de la tarjeta de crédito en la U.S.Rose por 1.4% en seis meses.
Los sistemas de IA Powered pueden evaluar los historiales de crédito del cliente con mayor precisión para evitar este nivel de incumplimiento. La banca móvil apps track financial transactions and analyze user data.Esto ayuda a los bancos a anticipar los riesgos asociados con la emisión de préstamos, como la insolvencia del cliente o la amenaza de fraude.
Enriquecimiento de datos de transacción
Es una parte importante de la gestión financiera, tanto para instituciones financieras como para los consumidores..Utiliza el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para descifrar cadenas ininteligibles de caracteres que representan transacciones y comerciantes y los convierte en texto legible que muestra el nombre de cada comerciante y enumera su dirección y su ciudad..Muestra la ubicación del comerciante local, en lugar de la oficina corporativa central.Este método para convertir los datos difíciles de entender en información fácil de leer, ayuda tanto a los bancos como a los clientes a comprender dónde gastaron su dinero y con quién.Reduce tanto las llamadas de servicio al cliente como los costos de investigación de fraude, porque los clientes pueden decir qué compraron y dónde lo compraron.La detección de fraude reduce el número de personas que llaman los cargos de misterio en su factura de tarjeta de crédito, porque entienden lo que significan esos cargos.Menos llamadas significan menos investigación de fraude, lo que reduce los costos.Lo más importante es que estas descripciones claras ayudan a los desarrolladores a poner los datos financieros en contexto para que puedan clasificar y analizar más fácilmente las compras.Esto ayuda con cosas como presupuestar, analizar los hábitos de gasto, la puntuación crediticia y poder predecir futuros problemas de ganancias y gastos.
Seguridad de datos
Según el informe de la Comisión Federal de Comercio para 2020, el fraude de la tarjeta de crédito es el tipo más común de robo de datos personales.
Los sistemas basados en IA son efectivos contra los malhechores.Los programas analizan el comportamiento del cliente, la ubicación y los hábitos financieros y desencadenan un mecanismo de seguridad si detectan alguna actividad inusual.La investigación de ABI estima que el gasto en AI y el análisis de seguridad cibernética ascenderá a $ 96 mil millones para fines de 2021.
Amazon ya ha adquirido la cosecha.AI - Un inicio de seguridad cibernética de IA - y lanzó MACIE - Un servicio que aplica el aprendizaje automático para detectar, clasificar y estructurar datos en el almacenamiento de la nube S3.
Nota de cierre
Hay más formas de aplicar IA en la industria financiera.Según OpenText Survey, casi el 80% de los bancos reconocen los beneficios de la IA, el 75% de ellos ya utilizan esta tecnología, y aproximadamente el 46% planea implementar sistemas basados en IA en el futuro cercano.
Las soluciones con IA se convierten en una parte integral de las estrategias de desarrollo de las empresas, ayudándoles a seguir siendo competitivos en el mercado.Esta tecnología minimiza los costos operativos, mejora la atención al cliente y automatiza los procesos.
Además, lo siguiente que tiene una gran importancia ahora es la ética de IA.
