Aunque pensemos en la inteligencia artificial como algo revolucionario, el papel de la IA en la banca y los servicios financieros ha sido transformador desde sus inicios.
La implementación de la inteligencia artificial en aplicaciones bancarias y soluciones de software ha revolucionado significativamente la forma en que las empresas acceden y gestionan sus finanzas.
Reduce costes, aumenta la productividad y ayuda en la toma de decisiones basadas en información que de otra manera sería incomprensible para cualquier ser humano.
Y no solo eso. Los algoritmos inteligentes son capaces de detectar información fraudulenta en cuestión de segundos, lo que hace que el papel de la inteligencia artificial en la banca sea esencial en la lucha contra el fraude.
Ya en 2020, Business Insider sugirió que casi el 80% de los bancos eran conscientes del impacto de la inteligencia artificial en la banca. Tres años después, este potencial ha explotado, y la inteligencia artificial ya forma parte de la vida cotidiana en el sector bancario.
La razón detrás de esta rápida prominencia de la inteligencia artificial en la banca se debe a la cantidad de datos que se deben utilizar. Los bancos tienen todos estos datos y, por lo tanto, pueden utilizar la inteligencia artificial para superar las capacidades humanas y predecir resultados.
Cuando se involucran un gran número de variables, lo cual es común en este sector, la inteligencia artificial desempeña un papel crucial, beneficiando al negocio de muchas maneras.
Beneficios de la IA en la banca
El impacto revolucionario de la Inteligencia Artificial en la banca ya es un hecho. Automatización de procesos, mejora de la experiencia del cliente, mitigación de riesgos, aumento de la eficiencia y transformación de las operaciones generales.
Sin embargo, las aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la banca aún no han alcanzado todo su potencial, y estos son solo algunos de los beneficios que puede aportar.
¿Sus posibilidades futuras? Parecen, hasta el día de hoy, infinitas. A medida que la implementación de la IA continúa evolucionando, se espera que redefina las operaciones bancarias de mejores maneras en los próximos años.
Mejora en la detección de fraudes
La IA puede analizar grandes cantidades de datos para detectar transacciones fraudulentas de manera más eficiente que los humanos. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender de casos de fraude anteriores para identificar patrones y anomalías que se pueden utilizar para prevenir futuros fraudes.
Millones de transacciones ocurren a diario. Los usuarios pagan facturas, retiran dinero, depositan cheques y hacen mucho más a través de aplicaciones o cuentas en línea. Por lo tanto, existe una creciente necesidad de que el sector bancario intensifique sus esfuerzos en la detección de fraudes.
Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial en la banca. La IA y el aprendizaje automático ayudan a los bancos a identificar actividades fraudulentas, rastrear fallos en sus sistemas, minimizar riesgos y mejorar la seguridad general de las finanzas en línea.
El papel de la IA
La IA también puede ayudar a los bancos a enfrentar las amenazas cibernéticas. En 2019, el sector financiero representó el 29% de todos los ataques cibernéticos, convirtiéndose en la industria más atacada.
Por ejemplo, soluciones que utilizan la inteligencia artificial, como la plataforma de Detección y Respuesta de Transmit Security, son de gran ayuda para prevenir el fraude de identidad, incluso después de un exitoso ataque de phishing.
La plataforma recopila continuamente información de docenas de parámetros, que incluyen la huella digital del dispositivo, la biometría del comportamiento, la detección de bots, el análisis de redes, la fortaleza de la autenticación y los patrones de actividad de la aplicación.
Estos se cruzan con inteligencia de amenazas globales, patrones de fraude y el comportamiento típico del usuario individual, por lo que, como se comentó, incluso con el robo de las credenciales correctas del usuario después de un ciberataque, se puede detectar y detener el fraude.
Este es solo un ejemplo de cómo, con las capacidades de monitoreo continuo de la inteligencia artificial en los servicios financieros, los bancos pueden responder a posibles ataques cibernéticos antes de que afecten a empleados, clientes o sistemas internos.
Experiencias personalizadas para el cliente
La inteligencia artificial puede ayudar a los bancos a ofrecer experiencias personalizadas a sus clientes.
Con la ayuda del análisis de datos, los bancos pueden comprender las preferencias de sus clientes y su comportamiento financiero para ofrecer soluciones financieras personalizadas. Esto puede llevar a una mayor satisfacción y lealtad del cliente.
En cuanto al servicio al cliente, los chatbots son uno de los mejores ejemplos de aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial en la banca. Una vez desplegados, trabajan las 24 horas del día, los 7 días de la semana, lo que permite a los humanos utilizar su tiempo de manera más eficiente en consultas que requieren atención personalizada.
Un ejemplo de un chatbot para aplicaciones bancarias es American Express y su chatbot AmEx.
Los titulares de tarjetas de crédito de American Express pueden vincular sus tarjetas al chatbot AmEx, y cuenta con un servicio de mensajería instantánea para recibir recomendaciones personalizadas y notificaciones.
Recomendaciones contextuales, recordatorios sobre beneficios exclusivos de la tarjeta, etc., son ejemplos de tales prácticas basadas en su aprendizaje.
Eficiencia operativa
La automatización de tareas rutinarias y la optimización de operaciones son dos de los factores clave en los que el papel de la IA en la banca es crucial. Automatizar procesos no solo conduce a un ahorro de costes significativo, sino también a una mayor eficiencia operativa.
Con la IA en la banca, las organizaciones pueden automatizar eficientemente una amplia gama de tareas rutinarias como la entrada de datos, la conciliación de cuentas, el procesamiento de documentos, etc.
También permite al banco acelerar ciertos procesos en línea ofreciendo servicios en tiempo real, ya que algunos documentos ahora no son procesados manualmente por humanos sino por IA, lo que mejora la calidad del servicio final.
Actualmente, VASS está utilizando inteligencia artificial para mejorar procesos, incluida la generación de casos de prueba para código.
Este tipo de automatización no solo libera recursos humanos y les permite centrarse en tareas más esenciales, sino que también reduce el riesgo de errores y acelera la finalización de procesos.
Gestión de riesgos
Factores globales externos como las fluctuaciones de moneda, desastres naturales o inestabilidad política impactan gravemente al sector financiero. Durante estos periodos de volatilidad, es crucial tomar decisiones empresariales con gran precaución.
La IA en la banca es capaz de realizar análisis predictivos que ofrecen una imagen razonablemente clara de lo que está por venir, ayudando al sector a estar preparado y a tomar decisiones de manera oportuna.
Dado que la IA es capaz de analizar grandes cantidades de información, sus algoritmos pueden identificar patrones de comportamiento y trasladarlos como predictores de riesgo.
Este proceso permite una reducción en el tiempo y los recursos necesarios, así como ofrecer préstamos que son más seguros para ambas partes.
Sin duda, la IA es una excelente herramienta para ayudar en la toma de decisiones, pero no debemos olvidar que la última palabra en todos los procesos debe provenir de manos de expertos.
Riesgos y desafíos de la Inteligencia Artificial en la banca
Si bien hemos observado numerosas ventajas de aplicar la inteligencia artificial en la banca, como con cualquier tecnología que avanza y cambia en cuestión de segundos, no debemos perder de vista los riesgos que implica su uso.
Existen grandes desafíos a los que nos debemos enfrentar para utilizar la inteligencia artificial de manera sensata y ética.
Privacidad y seguridad de los datos
Los bancos recopilan grandes cantidades de datos de los clientes, y los algoritmos de inteligencia artificial requieren acceso a estos datos para funcionar de manera efectiva.
Si existen datos sensibles, como suele ser el caso de los datos financieros, cualquier violación de la seguridad podría tener graves consecuencias. Además, existe el problema de cumplir con las regulaciones de privacidad, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea.
De hecho, la Unión Europea ha publicado un proyecto de ley para regular la inteligencia artificial, que detalla cuándo se puede y no se puede utilizar la inteligencia artificial.
Tener regulaciones específicas para supervisar el uso de la inteligencia artificial es vital para garantizar la privacidad y seguridad de los datos, con el fin de prevenir violaciones de datos y proteger la información confidencial de los clientes.
Además, los modelos de IA deben ser validados y monitoreados constantemente para asegurarse de que estén funcionando como se espera.
Un ejemplo de esto es el uso de la técnica «Human in the Loop» (Humano en el Ciclo), que combina humanos y máquinas a través de la iteración y el feedback de ambas partes.
Dado que los modelos de IA no siempre predicen con total confianza, los humanos desempeñan un papel crucial al proporcionar retroalimentación. Son capaces de entrenar y refinar el algoritmo, mejorándolo con el tiempo.
Sin duda, esto significa un gran desafío, dada la naturaleza dinámica y compleja de los algoritmos de IA.
Consideraciones éticas
El uso de la inteligencia artificial en la banca plantea preocupaciones éticas, como el sesgo en la toma de decisiones y la discriminación.
Los algoritmos de IA pueden tener sesgos si los datos con los que fueron entrenados son sesgados. Esto podría llevar a decisiones injustas o discriminatorias, como negar préstamos basados en factores demográficos.
Los bancos deben asegurarse de que sus sistemas de IA sean transparentes, justos e imparciales. Se pueden utilizar sistemas de alerta para señalar acciones inusuales o inesperadas a los empleados para un análisis posterior.
Como se mencionó anteriormente, con los procesos en los que se involucra a humanos en el ciclo, las decisiones que toma la IA se ejecutarán solo después de ser aprobadas por un ser humano. Ambos sistemas tienen limitaciones, pero son herramientas clave para la mitigación de riesgos.
Trabajo centrado en el cliente
Además de cumplir con las regulaciones gubernamentales y específicas del sector, la banca siempre debe trabajar en el interés del cliente.
Por esta razón, los equipos bancarios deben trabajar con un completo entendimiento de cómo la IA y su integración en la vida diaria del cliente los está afectando.
No tener un conocimiento completo de este factor podría poner al cliente en riesgo, y la pérdida de credibilidad para la entidad sería enorme.
Depender únicamente de un tercero, como la IA, coloca a las empresas en situaciones en las que no pueden explicar cómo los modelos de inteligencia artificial toman decisiones.
Los equipos de cumplimiento y riesgo son especialmente importantes en el proceso de garantizar la confiabilidad de los procesos que involucran el uso de la IA.
El papel de la IA en la banca presenta grandes oportunidades, pero también plantea desafíos significativos.
Los bancos deben considerar cuidadosamente las implicaciones éticas, regulatorias y de seguridad de la adopción de la IA para asegurarse de aprovechar la tecnología de manera efectiva y responsable.
Al hacerlo, los bancos pueden proporcionar mejores experiencias a los clientes, optimizar operaciones y gestionar el riesgo de manera más efectiva.
Equilibrio entre innovación y riesgo
La clave para una adopción exitosa de la inteligencia artificial en la banca es encontrar el equilibrio adecuado entre la innovación y la gestión de riesgos.
Actualmente, VASS se encuentra trabajando con Aprendizaje Automático (Machine Learning, ML), Aprendizaje Incremental y Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para ayudar a los clientes a evitar, entre otras cosas, falsos positivos y fortalecer sus propias políticas de Lucha contra el Blanqueo de Capitales (AML, por sus siglas en inglés).
El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) permite analizar y comprender la información textual asociada con las transacciones, como notas de referencia o descripciones. Esto puede proporcionar más contexto y ayudar a identificar transacciones engañosas.
Gracias al Aprendizaje Automático para Modelado de Comportamiento, es posible analizar el historial de transacciones y crear perfiles de comportamiento de clientes y proveedores. Esto permite identificar patrones de actividad normales y detectar anomalías que podrían indicar actividades fraudulentas o identificar falsos positivos.
La inteligencia artificial ha transformado el panorama bancario, ofreciendo soluciones personalizadas, eficientes y en tiempo real que mejoran la experiencia del cliente y optimizan las operaciones internas. Sin embargo, no está exenta de desafíos.
La gestión de la privacidad de los datos, la ética en la toma de decisiones automatizadas y el potencial para perpetuar sesgos preexistentes son áreas que requieren un escrutinio y regulación cuidadosos.
La banca, como una industria crucial en la vida diaria de las personas, debe abordar estos riesgos con transparencia y responsabilidad. La adopción de la inteligencia artificial en la banca no es solo una cuestión de innovación tecnológica, sino también de confianza y ética.
Al equilibrar adecuadamente los beneficios y riesgos de la IA, el sector bancario puede liderar el camino hacia un futuro más eficiente e inclusivo, donde humanos y máquinas trabajen juntos.
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