5 estrategias para conseguir ROI con IA en banca

Chris Brown, Presidente de Intelygenz en USA ha destacado cinco estrategias de éxito para la implementación de la IA en el sector bancario y fintech en un artículo publicado en Fintech Magazine.

Para Brown, la integración de la IA en banca va más allá de la innovación. Gracias a la misma, la rentabilidad financiera podrá aumentar significativamente, consiguiendo rendimientos tangibles sobre la inversión.

Para llegar a ello, hay un problema que solventar. El 85% de los proyectos de IA no llegan a la fase de producción. Así, hay un verdadero desafío pasar pasar del hype al ROI, con proyectos realistas que realmente supongan una diferencia. 

Una IA implementada correctamente es una aliada clara. Como afrima Brown, “puede resolver desafíos comerciales, operativos y económicos complejos, impactando directamente en los resultados de la empresa.”

Gracias a las 5 estrategias que vamos a ver, los proyectos de IA no solo van a alcanzar ese 15% de proyectos exitosos que llegan a producción, sino que también van a entregar un ROI significativo que ayude a:

1. Construir una arquitectura líder impulsada por datos.
2. Automatizar las operaciones diarias.
3. Entregar soluciones mejoradas centradas en la experiencia humana.

1. Priorizar soluciones prácticas sobre modelos teóricos

Para que una implementación de IA sea éxitosa el focus debe estar en la práctica. Se debe buscar soluciones de implementación inmediata, más que centrarse en modelos teóricos.

Un ejemplo claro es la integración de herramientas de evaluación de riesgos en los procesos de aprobación de préstamos. La IA permite reducir los impagos y aumentar la velocidad de procesamiento de solicitudes, mejorando la rentabilidad.

La IA debe estar focalizada en problemas reales, proporcionando retornos de la inversión claros y medibles. 

2. Fomentar el desarrollo colaborativo

En segundo lugar, las herramientas de IA necesitan adaptarse a los profesionales que las van a utilizar. 

No se trata solo de encontrar herramientas tecnológicamente sólidas, sino que deben ajustarse a las necesidades específicas del sector financiero.

Para ello, hay que tener en cuenta a los diferentes profesionales a los que van a dar servicio.

3. Implementar prototipos rápidos y pruebas iterativas

En tercer lugar, la rapidez a la hora de implementar prototipos, realizando distintas pruebas iterativas, es clave para tenerlas a pleno rendimiento lo antes posible. Así, la IA se puede adaptar a los condicionantes del mundo real.

Reducir el tiempo de salida al mercado también reduce costes operativos y las presiones económicas.  

4. Enfocarse en el cumplimiento normativo y la seguridad desde el inicio

En cuarto lugar, la fase de desarrollo nunca debe evitar el apartado de compliance, siquiera en las primeras fases. Los requisitos regulatorios son cruciales en la industria financiera.

De esta forma, aseguramos desde el inicio que las soluciones IA sean compatibles y seguras, evitando multas, daños reputacionales, protegiendo los intereses económicos de la entidad y mejorando la confianza del consumidor.

5. Aprovechar el enfoque End-To-End

En último lugar, Chris Brown señala en su artículo que una metodología End-To-End “es vital para garantizar que los proyectos de IA no solo se lancen, sino que también se optimicen continuamente para entregar ROI”.

Aquí hablamos de todas las partes del proyecto, desde la integración del sistema hasta la monitorización del rendimiento en tiempo real. De esta forma, las soluciones IA se adaptan y evolucionan de forma continua según van cambiando las necesidades de la entidad financiera.

Atravesar las complejidades del despliegue de IA en este sector no solo requiere innovación tecnológica, sino también un enfoque estratégico que tenga en cuenta los desafíos específicos del sector, tanto en lo comercial, como a nivel operativo y económico. 

Chris Brown

Presidente USA

Intelygenz, a VASS company