Inteligencia artificial y banca: la era de la postdigitalización

Inteligencia artificial y banca es un binomio con grandes posibilidades a nivel empresarial, ya que las entidades financieras podrían encontrar en las máquinas inteligentes unas extraordinarias aliadas para reducir costes y aumentar la rentabilidad. La inteligencia artificial promete revolucionar un sector que se halla inmerso en un cambio de modelo, a causa de la transformación digital que está experimentando.

Un sondeo realizado el pasado año por el diario Financial Times sobre inteligencia artificial y banca evidenció que la industria financiera tiene grandes expectativas sobre esta tecnología, a pesar de que no existe consenso acerca de cómo debe utilizarse y cuál es el potencial real de aplicarla a todos los procesos de las empresas.

Inteligencia artificial y banca: reina la confusión en el sector

A pesar de que la totalidad de los bancos opina que la IA es muy importante para el negocio bancario, la verdad es que el modo en cómo la abordan varía mucho entre entidades. Además, los proyectos que ya están en marcha en la actualidad son bastante modestos. No es de extrañar si tenemos en cuenta que se trata de una tecnología aún por desarrollar y que no existe consenso entre lo que es o no inteligencia artificial. 

Si nos fijamos en las áreas donde inteligencia artificial y banca están ya confluyendo nos damos cuenta de que la realidad depende mucho de la consideración que cada entidad tenga de lo que es la IA: muchos de los encuestados por Financial Times redujeron su concepto de inteligencia artificial a definiciones como «programas autónomos que desempeñan funciones básicas mediante razonamiento lógico, aprendizaje y autocorrección», visiones de la IA como una tendencia a la automatización total o aplicaciones que se reducen chatbots o labores de atención al cliente.

La realidad es que la IA es una combinación de estrategias y tecnologías que posibilitan que las máquinas llevan a cabo tareas hasta ahora únicamente posibles mediante la inteligencia humana. Reducirlo a la interpretación de datos y la realización de tareas repetitivas es no entender el alcance ni el potencial que tiene el matrimonio entre inteligencia artificial y banca.

Big data en el sector financiero

La ciencia de los datos es ya hoy imprescindible para aquellas compañías que necesitan tomar decisiones en base a información objetiva, que ya se demandan perfiles científicos relacionados con el big data como data scienstist, data analyst o data engineer. Precisamente el financiero es uno de los sectores que ha encontrado en el big data el agente impulsor para la transformación digital que ya está experimentando. Entidades españolas como BBVA, Banco Santander o Caixabank ya han incursionado con éxito en el big data, a fin de poder ofrecer a sus clientes productos financieros personalizados.

El big data en el sector financiero es ya hoy un imprescindible que demanda la acelerada transformación digital que los bancos están llevando a cabo. El conjunto Inteligencia artificial y banca no se mantendría cohesionado si no fuera por los datos, ya que son la unidad mínima a partir de la cual tanto la tecnología AI como las entidades financieras funcionan y se desarrollan. Los datos de los clientes son un activo de gran valor y permite que los bancos comprendan realidades que les ayude a tomar decisiones más adecuadas, por no hablar de la posibilidad de ofrecer a sus clientes productos financieros a medida.

Para estar a la vanguardia de los modelos digitales y poder competir con las fintech, los bancos deben capacitarse para el manejo del big data y ser capaces de obtener datos de sus clientes que les permitan crear perfiles únicos. Ya no sirve el modelo de banca tradicional, los clientes son usuarios conectados y exigen unas facilidades tecnológicas sin precedentes. Sólo aquel que sepa ofrecerles una experiencia de usuario plena y satisfactoria podrá posicionarse por delante de la competencia.

Cómo aprovechan el big data las entidades financieras

• Optimización de los recursos. Inteligencia artificial y banca se alían en la mejora de procesos internos y recursos, centrado en la reducción de costes.
• Gestión de riesgos. El big data scoring permite hacer clasificaciones precisas de los clientes de riesgo y otorga el poder de la predicción para la toma de medidas preventivas.
• Nuevas oportunidades de negocio. Sea para clientes actuales o potenciales, los datos obtenidos hacen posible conocer las necesidades y poder anticiparse a ellas, ya sea a través de datos propios y externos para clientes o únicamente a través de datos de terceros para potenciales.
• Productos personalizados. Los modelos predictivos y de análisis de comportamiento hacen posible la anticipación y permite hacer ofertas enfocadas a cada usuario.
• Prevención del fraude. Aplicaciones de IA y data en ciberseguridad y detección de patrones anormales que puedan ser indicadores de operaciones fraudulentas.

No debemos dejar de atender a las dificultades a las que muchas entidades se enfrentan a la hora de poner en marcha una estrategia de big data, que tiene que ver, sí con los recursos tecnológicos y económicos, pero no tanto como los responsables de muchos bancos imaginan. Otra barrera es la escasez de perfiles profesionales cualificados, al tratarse de ciencias emergentes.

Como vemos, el estrechamiento entre Inteligencia artificial y banca es cada vez mayor. Un entorno tecnológico y digitado no permite quedarse atrás, por lo que es necesario que las entidades financieras incursionen en esta nueva realidad, partiendo de un cambio de filosofía. Si estás buscando una agencia de marketing especializada en el sector financiero, contacta con nosotros y pondremos a tu disposición un equipo de profesionales con amplia experiencia en la gestión de campañas de bancos como EVO, Popular, BBVA, CNP Partners o España Duero.