El sector bancario no es ajeno a las disrupciones. Desde el auge de la banca digital hasta la explosión de las aplicaciones móviles, las nuevas tecnologías no han dejado de cambiar la forma en que gestionamos nuestras finanzas. Hoy nos encontramos en el comienzo de otra era transformadora: la era de la Inteligencia Artificial (IA).
En este artículo explicaremos algunas de las tendencias en la banca que están llegando gracias a la banca. Exploramos cómo la IA está transformando todo tipo de procesos, desde la personalización de servicios hasta la demanda de talento especializado. También nos detendremos en la forma en que la IA está acelerando la adopción de tecnologías como la nube.
Si quieres conocer más sobre cómo se aplica la IA en escenarios reales, como la detección de fraudes, te invitamos a leer nuestro ebook donde encontrarás más casos de uso.
1. Inteligencia artificial generativa: más allá de la productividad
Hay mucho entusiasmo y experimentación en torno a la IA generativa, y se espera que cambie radicalmente nuestra forma de trabajar, tanto individualmente como en la sociedad. Sin embargo, es importante recordar que la IA generativa no es una solución mágica. No funcionará para todo y requiere la estrategia, los datos y las personas adecuadas para ser realmente eficaz.
En el sector bancario, se espera que el uso de soluciones basadas en IA generativa aumente la productividad entre un 22 y un 30%.
Esto se debe a varias aplicaciones de esta tecnología en las que la IA ya está impactando la cantidad de tiempo dedicado a determinadas tareas: A continuación veremos dos casos que desde Pragma, conocemos de primera mano:
- Asistentes virtuales para apoyar a los equipos de ventas
Recientemente, en Pragma hemos experimentado para entender las formas en las que las empresas del sector financiero pueden potenciar sus equipos de ventas a través de la inteligencia artificial generativa.
Gracias a esto, hemos desarrollado chatbots capaces de entregar información precisa y potente para responder a las necesidades específicas del cliente. Este tipo de tecnología será crucial para facilitar el trabajo de las personas que trabajan de cara al cliente y puede llegar a tener un importante impacto en la calidad de la atención al cliente.
Se estima que este tipo de soluciones puede llegar a incrementar las ganancias de las instituciones financieras en un 6% durante los próximos 6 años.
- Modernización de activos digitales
Los bancos están utilizando la IA generativa para actualizar los sistemas heredados. Esta será una oportunidad clave para las organizaciones que intenten reducir la deuda técnica.
Utilizar LLM como asistente para proyectos de desarrollo acelera la creación de sistemas escalables y modernos basados en microservicios. Esto hace que sustituir arquitecturas monolíticas sea mucho más eficiente y le permita a las organizaciones empezar a disfrutar de las ventajas de tener una arquitectura en la nube más pronto.
2. Personalización para mejorar productos y servicios
Pensemos en una aplicación bancaria que no sólo gestiona transacciones, sino que proporciona un asesoramiento valioso y adaptado a las necesidades de cada persona. Este escenario ya es común en muchos países, con algunos bancos integrando marketplaces para ofrecer bienes y servicios de terceros a través de ofertas personalizadas.
Con el auge de la Inteligencia Artificial todo tipo de organizaciones están transformando sus estructuras para priorizar un servicio más personalizado basado en el análisis de datos. En lo que toca los servicios financieros, los bancos pueden aprovechar los datos y la IA para tratar a cada cliente como un individuo. El resultado: una relación más productiva y de confianza entre los bancos y sus clientes.
Tal y como lo explicamos en nuestra Master Class, la personalización es una herramienta clave para impactar la fidelización de los usuarios. Por otra parte, las ofertas personalizadas en la plataforma digital impulsan la conversión y podrían ser clave para una mayor diferenciación de la marca.
3. Talento y tercerización: las claves para crear a tiempo soluciones innovadoras
Muchos bancos a nivel global están realizando importantes inversiones para asegurarse de obtener el talento necesario para mantener una posición de liderazgo en la era de la Inteligencia Artificial.
Existen reportes que indican que, sólo en Estados Unidos como en Europa, se emplean al menos 46.000 personas en áreas relacionadas con Inteligencia Artificial y analítica de datos.
La carrera por los mejores talentos en IA se acelera a medida que los bancos, junto con todas las demás empresas, luchan por aprovechar la IA para crecer. Aunque algunos grandes bancos están creando sus propios equipos tecnológicos, es probable que la demanda de profesionales cualificados supere a la oferta.
En este escenario la tercerización, a través de aliados nearshore o estableciendo vínculos con empresas especializadas en prestar servicios tecnológicos va a ser crucial para mantener el paso y llegar al mercado de manera oportuna, con soluciones que impacten tanto a los usuarios finales como a los objetivos de negocio.
4. Más allá del almacenamiento: servicios en la nube para impulsar soluciones con IA
Hoy, con el incentivo de aprovechar la IA y el análisis de datos, muchos bancos lideran el uso de soluciones en la nube. Esto se debe a que reconocen que reconocen esta tecnología, no es sólo una solución de almacenamiento, sino una puerta de entrada para disfrutar los beneficios de otras tecnologías, como la automatización de procesos, la analítica de datos avanzados y, por supuesto, la Inteligencia Artificial.
Este giro está dando lugar a varias transformaciones clave. Por ejemplo, los líderes de distintas industrias están haciendo esfuerzos muy grandes para migrar sus activos digitales a la nube. Por su parte, hemos visto cómo poco a poco la banca está abandonando sus modelos on-premise y construyendo nuevos procesos diseñados específicamente para aprovechar las ventajas de la computación en la nube.
La transición a nube llevará tiempo, pero los bancos están dejando atrás la pregunta sobre el "por qué" y se están centrando más en "cómo" lograr un futuro en el que todos los desarrollos se hacen con la nube en el horizonte.
Si quieres conocer más sobre cómo Pragma realiza procesos de migración a la nube te invitamos a leer este artículo.
5. Regulación: allanando el camino hacia un modelo de Open Finance
La Inteligencia Artificial podría ser un punto de inflexión para la regulación bancaria. En los próximos años podríamos asistir a un cambio hacia un sistema más eficiente y eficaz que fomente un sector financiero más seguro y competitivo.
Gracias a la IA, las entidades reguladoras pueden utilizar herramientas avanzadas de analítica para comprender mejor el panorama financiero. Esto permite una regulación más específica y eficaz centrada en los resultados y no únicamente en procesos.
En este escenario, los retos que supone la IA pueden reforzar la colaboración entre bancos y entidades reguladoras para definir cuestiones clave, como el intercambio de datos. Disponer de un conjunto claro de normas sobre esta cuestión es esencial para la implantación de un modelo de Open Finance, en el que, partiendo siempre de la autorización del usuario, los bancos puedan utilizar datos financieros para crear ecosistemas digitales en los que cooperen todo tipo de empresas que prestan servicios basados en un profundo conocimiento de las necesidades del usuario.
