El ecosistema financiero, y en particular el bancario, es una de las áreas con mayor potencial de aplicación de la IA debido, principalmente, a su gran capacidad de generar datos, al elevado volumen de transacciones y a la naturaleza cuantitativa de su actividad. Todo esto hace que pueda aprovechar al máximo la mayoría de los beneficios de la inteligencia artificial, entre los que destaca el sistema de aprendizaje automático.
Cómo la inteligencia artificial impulsa la competitividad en el sector bancario
Tecnologías como la IA o el machine learning (ML) están dando forma a nuevos modelos de negocio y cambiando la relación tradicional entre cliente y banco. Como consecuencia, estas innovaciones tecnológicas se han convertido en un pilar fundamental dentro de la estrategia de crecimiento de cualquier negocio, fomentando la cultura de los datos y estableciendo un marco estratégico para la generación de valor.
En este sentido, los sistemas de inteligencia artificial aportan beneficios como la competitividad operacional al ofrecer una experiencia y un servicio más ágil, lo que se traduce en una ventaja competitiva clave en el mercado. Nuevos protagonistas en el sector financiero como las Fintech o grandes compañías tecnológicas han demostrado la necesidad de reforzar el papel del modelo operacional a la hora de generar experiencias sobresalientes para el cliente.
Asimismo, la IA ofrece una ventaja organizativa, ya que redefine la manera en la que humanos y máquinas interactúan en un entorno laboral. Con el objetivo de sacar el máximo partido a los beneficios organizativos que la inteligencia artificial ofrece, las organizaciones bancarias necesitan poder integrar esta tecnología en todos sus procesos de negocio y, además, capacitar a sus equipos para que puedan aprovechar todo su potencial.
Otra oportunidad apreciable es la innovación abierta. Debido a la intensa competencia en el mercado, los bancos deberán estar predispuestos a implementar nuevas formas de innovación que puedan generar nuevos modelos de desarrollo del negocio. El modelo impuesto por el mercado es el de “curiosidad rápida” frente a la “perfección lenta”, lo que obliga a los bancos a configurar sistemas de innovación ultraconectados, ágiles y descentralizados.
El desarrollo de nuevos modelos de negocio es una de las razones más importantes por las cuales todas las entidades bancarias deberían implementar aplicaciones de inteligencia artificial en sus sistemas y procesos. La IA es un elemento clave para competir en el mercado de servicios financieros, donde los límites tradicionales se han difuminado. Las compañías Bigtech y Fintech están aprovechando la liberación del mercado y la explosión de nuevas tecnologías para competir en ámbitos como la financiación, el banking as a service (BaaS, por sus siglas en inglés) o los sistemas de pago, erosionando así los márgenes comerciales del banco. De hecho, el BaaS, un nuevo sector dentro de las Fintech, continúa creciendo cada año, e incluso ha impulsado a los gigantes tecnológicos a desarrollar sus propios servicios financieros de marca. Así han establecido varios neobancos que cuentan con BaaS propio y que han sido capaces de ofrecer sus propias plataformas como acuerdos de colaboración.
Por otra parte, una gran oportunidad gira en torno a la diversificación de productos y servicios. El altísimo nivel de información que las instituciones bancarias obtienen de sus clientes es un instrumento inmejorable para diseñar nuevos productos y servicios diferenciales, personalizados y adaptados a las demandas de los ciudadanos.
Por último, pero no por ello menos importante, anticipamos una gran oportunidad en el ámbito de la creación de experiencias híperpersonalizadas, un área donde la IA es esencial. Un claro ejemplo reside en el uso de algoritmos para comparar el comportamiento de millones de personas y encontrar patrones similares en las preferencias de los consumidores, lo que permite recomendar productos o servicios específicos, aumentando así la probabilidad de atraer aquellos consumidores que hayan sido analizados.
6. Tendencias que definirán el futuro de la IA en la banca
Existen innumerables debates sobre qué tendencias relacionadas con tecnología IA marcarán la pauta de la innovación en el sector financiero. Entre las principales tendencias, estas seis son las más prometedoras.
1. Innovación colaborativa: es la tendencia a complementar los recursos internos con múltiples fuentes externas con el objetivo de innovar. En este contexto, hay 2 líneas de trabajo que son compatibles entre sí:
a. El crowdsourcing: herramienta para externalizar microtareas que, cuando se realizan a gran escala, pueden generar valor y acelerar el proceso de innovación. Entre los mecanismos más populares del crowdsourcing destacan 3 estrategias: los open challenges, que ofrecen a las entidades financieras la opción de encontrar soluciones innovadoras con la ayuda de las plataformas públicas, los bug bounty, que son programas utilizados por las entidades de crédito para detectar puntos débiles en sus sistemas, y las plataformas, donde los pequeños bancos se sirven de especialistas para crear o solucionar alguna duda relacionada con la inteligencia artificial.
b. Fusiones, adquisiciones, alianzas, iniciativa empresarial y proyectos de incubación: dada la complejidad de la innovación en el mundo actual, las instituciones financieras son conscientes de que sus recursos internos son limitados, por lo que buscan incorporar estas soluciones formando alianzas o fusionándose con otras entidades.
2. Nuevos avances del aprendizaje automatizados: el aprendizaje automatizado está evolucionando, principalmente, hacia avances en aspectos operacionales y organizativos de las entidades financieras: AutoML y MLOps. El primero es una herramienta para desarrollar modelos que automaticen tareas repetitivas, mientras que el segundo es un conjunto de prácticas cuyo objetivo es integrar modelos de aprendizaje automático, desarrollo operacional y datos para ayudar a gestionar el ciclo de vida de una producción de aprendizaje automático, que generalmente es bastante complejo. Entre los principales beneficios del AutoML destaca la capacidad para automatizar la creación de modelos ML sin comprometer su calidad, igualando su implementación y reduciendo los tiempos de implementación y costes.
3. Edge AI: es una técnica computacional que recoge, analiza y procesa los datos muy cerca de la fuente (por ejemplo, un teléfono móvil). De esta forma, las entidades evitan enviar información a ubicaciones centralizadas y pueden procesar los datos en tiempo real. El éxito del 5G es especialmente interesante para esta tecnología, ya que proporciona información a tiempo real sobre las circunstancias o características del cliente (hábitos de compra, hobbies, etc.). Por lo tanto, esto abre la puerta a recomendaciones instantáneas de nuevos servicios financieros basados en programas de IA. Por ejemplo, un asistente financiero automatizado podría advertir a un cliente que un pago con tarjeta de crédito ha excedido su límite de gasto, o sugerir formas de financiamiento de una compra.
4. La influencia de la IA en el diseño estratégico de servicios: crear servicios de forma estratégica es cada vez más un catalizador de la IA, dado que genera nuevas oportunidades para mejorar la experiencia del cliente. Un ejemplo lo podemos encontrar en los chatbots inteligentes que proporcionan al cliente soluciones integrales de autoayuda y reducen la carga de trabajo de los call centers.
5. Contribución al desarrollo sostenible: la aplicación de la IA tiene un impacto positivo en el desarrollo sostenible, ya que facilita el lanzamiento de nuevos servicios que favorecen la inclusión y la educación financiera, así como el apoyo a la investigación a través del procesamiento de datos.
6. El uso ético de la IA: es un reto clave para decidir la adopción de estas nuevas tecnologías, ya que entidades como las instituciones financieras están bajo el control público por su responsabilidad en la concesión de préstamos, la gestión de activos y el tratamiento de los datos confidenciales de sus clientes. Por tanto, es importante que las compañías financieras sean conscientes de los siguientes retos:
a. Explicabilidad, que está relacionada con la obtención de una explicación razonable para un determinado resultado
b. Sesgo y discriminación de personas
c. Riesgo sistemático, que puede aparecer en caso de que la IA se incorpore a nivel general
d. Obligaciones de asesoramiento, ya que existe una falta de confianza generalizada cuando un sistema de IA tiene que asesorar a los clientes
e. Conductas anticompetitivas - la habilidad de los sistemas de IA para aprender de forma automática eleva el riesgo de que se tomen decisiones anticompetitivas o que violen las reglas del mercado
Aunque presenta muchos desafíos, la implementación de la inteligencia artificial es vital para cualquier institución financiera del futuro. Aporta una profunda transformación totalmente necesaria para poder competir en el mercado financiero actual.
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