La llegada a nuestras vidas de la Inteligencia Artificial está generando numerosos cambios en todos los aspectos de la sociedad y uno de los sectores más importantes en la economía como el financiero no podía ser menos. Las empresas financieras dependen de numerosos datos confidenciales y de infraestructuras informáticas complejas, ya que operan en un entorno normativo en constate evolución, lo que convierte en las principales candidatas para la innovación impulsada por la Inteligencia Artificial.
Por tanto las mejoras tecnológicas van a provocar multitud de mejoras sustanciales en la forma de trabajar y controlar los riesgos de la banca con respecto a su clientes, suponiendo un reto para poder gestionar los riesgos asociados. El banco de inversión Jefferies ha elaborado un informe donde realiza las predicciones de como afectará la Inteligencia Artificial a las entidades financieras:
1. Marketing y experiencias de cliente hiperpersonalizados: Aprovechando los datos alternativos, el aprendizaje automático (ML) puede utilizarse para hacer predicciones sobre el comportamiento de los clientes y aumentar la rentabilidad financiera. Los mensajes pueden personalizarse a nivel individual en función de perfil de cliente, considerando aspectos claves como la personalidad, actitudes, creencias, preferencias políticas, comportamiento de compra y estilo de comunicación preferido.
2. Prácticas de cobro más eficientes y más rápidas: Los modelos de procesamiento del lenguaje natural(NLP) permitirán una comunicación más eficaz con los clientes morosos, reducirán los errores humanos y disminuirán el número de reclamaciones y demandas por parte de los usuarios. La Inteligencia Artificial analizará las interacciones con los clientes, haciendo un seguimiento de todas las comunicaciones ya sea vía email, teléfono, sms, etc. y convertirá a todos los empleados en mejores trabajadores a la hora de realizar las tareas.
3. Mejora del control y la gestión de riesgos: El aprendizaje automático, las redes neuronales y los modelos predictivos permitirán la calificación del riesgo en tiempo real y la identificación proactiva de los créditos en dificultades o calificados como de dudoso cobro. La PNL se utilizará para redactar documentos legales y acelerar los procesos de concesión de créditos por parte de las entidades de forma más ágil, con el fin de que el deudor pueda recibir el capital de un modo más rápido.
4. Asesoramiento financiero altamente personalizado y de bajo coste: La Inteligencia Artificial operará con deber de transparencia para proporcionar información al cliente, recomendar inversiones, ejecutar transacciones y generar planes financieros en función de las circunstancias y preferencias individuales, teniendo en cuenta grandes volúmenes de datos con el objetivo de ofrecer una propuesta en función del perfil de cada inversor.
5. Adopción acelerada de pagos B2B (Business to Business) automatizados: Las herramientas de IA pueden ayudar a proporcionar un proceso de pago B2B más rápido a través de la mejora de la conciliación de pagos, haciendo coincidir automáticamente los pagos con las facturas pendientes y disminuyendo los procesos manuales.
6. Modernización y fortalecimiento de la infraestructura: Las capacidades de codificación de la Inteligencia Artificial acelerarán la transformación digital de los bancos, incluida la optimización de los centros de datos y la migración de aplicaciones a la nubes ayudando a generar importantes ahorros de costes. Los no codificadores podrán lograr proyectos de software complejos utilizando un lenguaje cotidiano.
7. Defensa contra el fraude: El aprendizaje adversarial, un tipo de IA generativa que consiste en entrenar dos modelos entre sí, se utilizará para mejorar la detección del fraude y tomar medidas correctivas, evitando las pérdidas para las entidades financieras con el fin de trabajar con datos reales y no manipulados.
8. Informes reglamentarios y otras eficiencias de gestión: La IA permitirá a los no especialistas generar informes personalizados (por ejemplo, de gestión y relacionados con aspectos de regulación), teniendo en cuenta consideraciones que hasta ahora eran responsabilidad de los expertos en esa materia. La Inteligencia Artificial también eliminará casi por completo el tiempo dedicado a resumir los estudios de mercado.
9. Mejora en la privacidad de los datos: permitirá emplear datos artificiales que se parecen mucho a los conjuntos de datos originales, al mismo tiempo que se adhieren a las normas de publicidad. En lugar de usar datos de clientes que no se pueden compartir debido a las restricciones por la Ley Orgánica de Protección de Datos, los que se puedan distribuir han sido generados de manera artificial.
- 10. Será necesario gestionar los riesgos de la IA, lo que dará como resultado una implantación más lenta de lo esperado: será necesario controlar los ingresos y gastos para evitar errores de codificación de la IA, vulnerabilidad a ataques cibernéticos, modelos sesgados y falta de trazabilidad de IA, entre otros riesgos ligados a esta nueva tecnología.
