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¿Cómo se utilizan la inteligencia artificial y el machine learning en el sector de la banca?
¿Cómo se utilizan la inteligencia artificial y el machine learning en el sector de la banca?

23/01/2023 13:57

¿Cómo se utilizan la inteligencia artificial y el machine learning en el sector de la banca?

Los bancos están invirtiendo masivamente en el área de tecnología, con el objetivo de obtener mayor rentabilidad. La ganancia de productividad, creación de nuevas experiencias para sus clientes y provisión de herramientas, como un asistente financiero automatizado, capaz de ayudar a las personas en todo lo que involucra sus finanzas personales, además de sugerir inversiones, personalizar una gestión integrada de inversiones asociadas al perfil de cada cliente ha demostrado que estas nuevas tecnologías, de hecho, funcionan.

En este artículo vamos a hablar un poco de cómo han actuado la IA y el ML en el sector bancario.

¿Cómo se utilizan la inteligencia artificial y el Machine Learning en el sector de la banca? 

El auge de los bancos retadores ha sido un sello distintivo de la industria fintech durante la última década. Creados para revolucionar la banca tradicional, los retadores están repletos de ofertas innovadoras, a menudo digitales, destinadas a atender a los clientes de diversas maneras. Con el cliente en el centro de atención y una nueva cooperación con los titulares, este mes exploramos algunos de los atributos clásicos de los bancos retadores y sus esfuerzos por mantenerse un paso por delante de la industria.

Tanto los bancos retadores como los tradicionales utilizan cada vez más la inteligencia artificial (IA) para transformar las experiencias de sus clientes. Además de ayudar a detectar y prevenir el fraude, la IA también puede eliminar la fricción de los recorridos de los clientes y garantizar su satisfacción. Para obtener más información sobre cómo se puede utilizar la IA en el sector bancario, hemos enumerado algunos beneficios de estas tecnologías.

Mejor experiencia del cliente

Los clientes buscan constantemente comodidad. Por ejemplo, el cajero automático fue un éxito porque los clientes podían acceder a un servicio vital incluso cuando los bancos estaban cerrados. Ese nivel de conveniencia solo ha inspirado más innovación. Los clientes ahora pueden abrir cuentas bancarias y verificarse usando sus teléfonos inteligentes desde la comodidad de su sofá.

En la búsqueda de un tiempo de respuesta más corto, un sistema de gestión de decisiones puede reducir el tiempo requerido para capturar la información de Conozca a su cliente (KYC) y eliminar errores. Además, con el software de reglas comerciales adecuado, las decisiones comerciales se pueden implementar e implementar sin procedimientos que consumen mucho tiempo.

Los nuevos productos y las ofertas financieras de temporada pueden estar disponibles a tiempo. Además, las nuevas decisiones comerciales o los cambios de tarifas se acomodan fácilmente en el sistema.

La elegibilidad está automatizada, lo que significa que los clientes que no califican no se frustran al pasar por un proceso completo solo para ser rechazados. Este tipo de tecnología da la ilusión de un toque personal a pesar de la variada base de clientes.

Los bancos pueden ganarse la confianza de los clientes reduciendo los tiempos de respuesta. A veces, los empleados del banco abren cuentas por error, lo que genera restricciones en las cuentas de los clientes. Esto puede ser muy frustrante para un cliente. La captura precisa de la información de los clientes y la configuración correcta de las cuentas de los clientes garantiza una experiencia fluida para sus clientes.

Personalización

Para un banco global establecido con clientes institucionales y patrimoniales sofisticados, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden habilitar servicios personalizados, seguridad y cumplimiento normativo a escala y a través de las fronteras, con eficiencias que benefician a nuestros clientes y a la empresa global.

Comenzando con el cliente individual, el reconocimiento de voz, facial y de huellas dactilares puede proporcionar facilidad de acceso y seguridad. La recopilación de datos de IA y el análisis de las actividades de los clientes también se pueden utilizar para proporcionar predicciones más precisas de los saldos de las cuentas y las transacciones probables, y sugerir ofertas de productos específicos que satisfagan las necesidades de los clientes. A nivel de negocio, fondo o empresa, la elaboración de perfiles de fraude utiliza el aprendizaje automático para detectar actividades inusuales.

La IA puede ayudar cada vez más en el mundo del cumplimiento, escaneando rápidamente los cambios regulatorios e identificando los impactos en los términos y condiciones en los sitios web y las aplicaciones móviles, así como en los sistemas internos.

Gestión de riesgos

Los bancos confían cada vez más en terceros para proporcionar procesos y servicios comerciales críticos, lo que los expone potencialmente a un riesgo significativo.

Los programas no han cambiado mucho todavía, aunque el panorama de riesgo global se ha vuelto cada vez más complejo y oneroso. Los programas bancarios actuales no están a la altura de los desafíos del entorno de riesgo en evolución, donde los eventos extremos, como catástrofes climáticas, pandemias y violaciones masivas de la seguridad cibernética, ocurren con mayor frecuencia.

Muchos enfoques aún requieren que las tareas manuales sean realizadas por expertos en la materia, que dedican demasiado tiempo a procesos tediosos y laboriosos, dejando poco espacio para el trabajo más desafiante de planificar y navegar eventos de riesgo reales.

Las tecnologías cognitivas avanzadas, como la IA y el aprendizaje automático, están ayudando a los bancos a fortalecer sus programas mediante la automatización del esfuerzo manual, lo que permite a los bancos identificar y anticipar mejor los riesgos y cumplir más rápidamente con los requisitos normativos que evolucionan rápidamente.

Por ejemplo, la IA y los algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) patentados pueden analizar contenido de terceros y validarlo y cruzarlo con otras fuentes de datos. Estas herramientas complementan la automatización del flujo de trabajo, ahorrando a los bancos mucho tiempo, esfuerzo y costos asociados con el trabajo manual. La IA permite la extracción de datos de cuestionarios, documentos de evidencia, fuentes de datos, etc., y los convierte en información procesable sobre la exposición al riesgo con planes de acción específicos.

Una plataforma de inteligencia impulsada por IA monitorea y digitaliza continuamente la recopilación de datos de múltiples fuentes las 24 horas del día, lo que permite a los bancos aprovechar fuentes de datos no utilizadas o infrautilizadas anteriormente debido a la falta de ancho de banda manual.

En el futuro, los bancos seguirán utilizando la IA para transformar digitalmente sus operaciones y aprovechar el poder de los análisis de datos avanzados para ayudar a generar resultados significativos, desde una mejor experiencia de los empleados y los clientes hasta procesos optimizados y reducción del riesgo de terceros.

Ayudando a los desfavorecidos


AI aún tiene que darse cuenta de su poder total y verdadero. Cuando se optimiza, puede ser fundamental para mejorar la alta tasa de hogares que permanecen sin servicios bancarios y sin servicios bancarios y para crear un acceso adecuado al capital para las muchas pequeñas y medianas empresas que más lo necesitan.

La IA ha cambiado la cultura de la industria bancaria hacia la automatización y el aprendizaje automático de las prácticas bancarias heredadas, lo cual es clave para potenciar las decisiones crediticias y crediticias que mejoran la experiencia bancaria de los consumidores. Siempre es saludable centrarse no solo en lo que la IA puede hacer, sino en cuántas personas y empresas puede impactar. Para medir realmente el éxito y garantizar que se logre un amplio acceso a los servicios financieros, necesitamos un nuevo punto de referencia que aproveche la inclusión como un componente clave de cualquier métrica de rendimiento.

Las instituciones financieras tradicionales, los disruptores de la industria y los reguladores financieros tienen una oportunidad increíble de trabajar juntos para aprovechar el poder de fintech para aumentar la movilidad económica y social en comunidades desatendidas que históricamente han sido excluidas, las que no cuentan con servicios bancarios.

Datos, datos, datos


La IA es útil al examinar datos. Las instituciones financieras tienen grandes volúmenes de datos que pueden utilizar para mejorar la experiencia del cliente. En los pagos, algo increíblemente útil que la IA puede hacer es ayudar a administrar las finanzas del titular de la cuenta. El aprendizaje automático puede analizar sus hábitos de pago cuando se trata de facturas, gastos y ahorros para hacer recomendaciones proactivas que ayuden a los titulares de cuentas a administrar mejor sus finanzas diarias y reducir el estrés financiero.

Por ejemplo, la IA puede ver un patrón de que un determinado usuario bancario paga sus cuentas grandes el día 15 del mes e históricamente necesita un valor agregado. Con base en este patrón, la IA puede predecir cuánto dinero se necesitará para cubrir esas facturas este mes y puede alertar al usuario sobre si tiene fondos suficientes para cubrir esas facturas. Las posibilidades como esta siguen y siguen.

La IA y el aprendizaje automático se utilizan de manera diferente en varias partes de la industria bancaria. Por ejemplo, un banco digital está más interesado en lo que sucede con el uso de IA y ML en el lado del crédito. A su favor, hay varias áreas emocionantes que utilizan cada vez más la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Por lo tanto, la calificación crediticia se puede usar para árboles de decisión impulsados, esta técnica se está adoptando cada vez más en todo el mercado, reemplazando las técnicas tradicionales de ML como la regresión logística. En el mercado crediticio, la protección contra el fraude sigue siendo uno de los mayores defensores del ML; sin embargo, esperamos que el ML siga transformando todo el aspecto de los préstamos bancarios.

En el futuro, los profesionales de la probabilidad del modelo estándar pueden ver importantes mejoras en sus modelos existentes cuando utilicen árboles de decisión mejorados y posiblemente también redes neuronales. El mayor cambio, sin embargo, probablemente estará en las operaciones del Modelo IRB*; aquí es donde la adopción de técnicas de ML puede hacer que el cambio de modelo se produzca más rápido.

* Los enfoques IRB emplean los parámetros de riesgo Probabilidad de Incumplimiento (PD), Pérdida en Caso de Incumplimiento (LGD), Exposición al Incumplimiento (EAD) y Periodo de Vencimiento Efectivo (M) para calcular el valor del capital regulatorio según la fórmula establecida en Basilea II. El uso de estos parámetros de riesgo busca mejorar la sensibilidad al riesgo de la regulación prudencial, con miras a incrementar la estabilidad del sistema financiero.

Contra el lavado de dinero


Los bancos están gastando una cantidad cada vez mayor e insostenible de recursos en la detección y prevención del fraude, el blanqueo de capitales y la financiación del terrorismo porque las herramientas que utilizan ya no están a la altura. El sector financiero europeo gasta alrededor de 100 000 millones de euros tratando de identificar el dinero sucio en el sistema financiero mundial, pero se incauta menos del uno por ciento de ese dinero. Está claro que algo no funciona.

Los bancos ahora están reconociendo que incorporar IA y, como un subconjunto, aprendizaje automático en su monitoreo de transacciones y anti lavado de dinero es una estrategia más efectiva. Esta tecnología se puede diseñar específicamente para enfrentar el desafío de frente. Puede detectar con mayor precisión conductas y actividades sospechosas y luego aprender y adaptarse a los cambios en la actividad delictiva.

Los bancos retadores ahora están incorporando sistemas automatizados capacitados para monitorear transacciones en busca de eventos inusuales. Cuando el sistema se alimenta con conjuntos de datos sustanciales y de alta calidad (se puede analizar todo, desde las relaciones con los clientes hasta la hora exacta del día en que ocurrió una transacción), puede identificar comportamientos, patrones y conexiones que incluso los responsables de cumplimiento más meticulosos no lograrían.

Si bien las aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático compatibles siguen en su infancia, es un área que muestra una gran promesa y debe volverse omnipresente si la industria bancaria quiere seguir el ritmo de la amenaza en evolución del fraude.

Costes y riesgos operativos reducidos


Por mucho que amemos la interacción humana, tiene un inconveniente significativo. Los errores son comunes y pueden tener serias repercusiones. Incluso cuando los empleados experimentados están a cargo, la pulsación incorrecta de una tecla puede exponer a la institución a responsabilidades y causar un daño irreparable a la reputación.

Los sistemas de gestión de decisiones mitigan este riesgo al crear flujos lógicos en la captura de datos y combinar técnicas predictivas y prescriptivas para resolver problemas comerciales.

Usemos la incorporación como ejemplo. Puede configurar reglas que muestren al cliente qué tipos de cuentas puede abrir según sus datos biológicos o información comercial. Si un cliente abre una cuenta en línea, la edad y la fuente de ingresos pueden determinar el tipo de cuenta disponible para ellos. En este caso, los menores de edad no podrán abrir cuentas a su nombre, y las cuentas de ahorro personales no tendrán facilidad de sobregiro. Esto significa que necesita menos empleados de cara al cliente, lo que reduce su costo de mano de obra.

Además, con mayor precisión, se reduce aún más la cantidad de personas que la organización necesita para evaluar transacciones y actividades.

También hay un beneficio para el bienestar de los empleados. Por ejemplo, un programa dedicado impulsado por IA reduce el tiempo de entrada de datos, lo que significa que su equipo puede dedicar más tiempo a innovar y concentrarse en las tareas comerciales principales.

A pesar de sus ventajas, la inteligencia artificial no puede reemplazar el valor de un apretón de manos. Sin embargo, con los ahorros derivados de invertir en sistemas de IA, las instituciones financieras pueden redirigir los recursos de la entrada de datos al desarrollo empresarial.

Evaluación mejorada de préstamos y facilidades


El uso de puntajes de crédito para evaluar la elegibilidad para financiamiento a menudo se basa en información desactualizada, clasificaciones erróneas y errores. Sin embargo, hoy en día hay mucha más información disponible en línea que puede brindar una imagen más realista de la persona o empresa evaluada.

Un sistema basado en IA puede dar recomendaciones de aprobación o reprobación considerando más variables incluso cuando la parte, ya sea personal o comercial, tiene poca documentación.

La parte complicada es que no siempre está claro por qué el software hace una recomendación específica. Cuando se aprueba un pedido, nadie hace preguntas. Sin embargo, cuando se rechaza una solicitud, la institución debe una explicación al cliente.

En resumen

Aunque los sistemas basados en IA y ML están diseñados para ser objetivos, pueden mostrar sesgos. Esto se debe a que las configuraciones son tan buenas como sus desarrolladores. Afortunadamente, la mayoría de las solicitudes de financiamiento que reciben las instituciones son similares y la gente es consciente del sesgo institucional. Como resultado, los desarrolladores están cada vez mejor posicionados para introducir mejores variables al diseñar aplicaciones y actualizaciones.

-Larry Sackiewicz, socio de Impact Strategy en Brasil y responsable de Latam-

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