La inteligencia artificial se abre paso en la banca
La inteligencia artificial se abre paso en la banca Generar productos de inversión personalizados, mejorar la interacción con los clientes y detectar fraudes, son algunos de los usos que la industria está desarrollando con esta floreciente tecnología. POR CLAUDIO SAETE La La inteligencia artificial se abre camino en la industria bancaria y lo está haciendo con fuerza.
De acuerdo con un estudio de EV-Parthenon sobre el uso de lA generativa en la banca minorista y comercial a nivel mundial realizado enjuliode 2023 al 51 bancos, e145% de los bancos aseguró que están invirtiendo en este campo y un 52% afirmó que está planeando hacerlo o está muy interesado en aprender más del tema.
El interés es mayor entre los más grandes (con más de US$ 500 mil millones en depósitos) llegando a 60%. Mauricio Martínez, socio deTecnologia deTecnologia en servicios financieros de EV explica que los bancos ven el valor transformador de la Al generativa, generativa, pero están dando prioridad a la automatización del back-office en las implementaciones iniciales.
Agrega que según el estudio citado, entre las razones entregadas por los bancos para adoptar la lA están aumentar la productividad (78%), mejorar la experiencia con el cliente (60%) reducir costos (59%), ser más competitivos (51%) y automatizar las tareas rutinarias (48%). JPMorgan Chase, el mayor banco del mundo, invierte más de US$ 1 5.000 millones al año en nueva tecnología, de la cual un quinto está destinado a lA y cuenta con 200 empleados dedicados a tiempo completo a investigar nuevos usos y beneficios. Aunque Chile está algunos pasos atrás respecto de Estados Unidos y Europa, la banca local ya está utilizando la lA en distintas áreas. El socio de financial advisory en Deloitte, Eric Duarte advierte que la razón para que no se adopte de manera más acelerada es la regulación.
Cuenta que en el front office, es decir, el áreadeventasyde inversión, se están explorando elementos de inteligencia artificial y se busca generar un acercamiento de manera distinta a un cliente a través de una oferta, un pop up, o una campaña.
Para ello es posible usar información como el clic en una página web, el uso de su tarjeta, información del sistema financiero, el comportamiento comportamiento en las redes sociales o, incluso, la comunicación que se tiene con un cliente a través de llamadas telefónicas. telefónicas.
“La inteligencia artificial generativa puede combinar toda esta información y hacer lo mismo que hace un humano, generar una comunicación con un cliente de manera automática y llamarlo por teléfono y hacer una oferta. explica Duarte. En Chile también se ha ido utilizando utilizando la lA para ir avanzando en la personalización de los productos que se les ofrecen a los clientes. Esnil Guevara, experto en ciencia de datos e inteligencia de negocios de la U. Finis Terrae cuenta que los bancos usan los datos que tienen de los clientes para recomendar productos financieros acorde a esa data. El uso en Chile En el país la banca ha ido avanzando avanzando en la incorporación de herramientas herramientas de inteligencia artificial. Por ejemplo, el Banco Security está implementando diversos modelos de Al desde 2019, incluyendo modelos modelos predictivos y sistemas de alerta temprana para la retención proactiva de clientes. El gerente corporativo digital del Banco Security, Francisco Letelier, cuenta que están aplicando machine leaming para personalizar la interacción interacción con los clientes.
“Durante los últimos años, nuestros modelos de lA generativa analizan sentimientos e interacciones en múltiples canales, lo que nos permite ofrecer soluciones personalizadas para cada cliente y facilitar el trabajo de nuestros colaboradores”. El uso de la lA no es algo nuevo en el Bci. La gerente de innovación y data & analytics de la entidad, Claudia Fiarnos, explica que todas las capacidades de datos, analftica e lA han sido utilizadas para entender el comportamiento y necesidades de las personas. “Entregamos asesoría asesoría financiera considerando el contexto particular de cada persona y personalizamos las interacciones con los clientes en todos nuestros canales. Las capacidades de datos y analftica son clave para avanzar en Ranking de bancos más avanzados en lA forma importante en la digitalización de nuestras interacciones, tanto comerciales como de transacciones y de servicios”, sostiene. En el caso de Scotiabank, el director director de automatización, José Gleiser, cuenta que “actualmente estamos en la exploración de casos de negocio donde estas nuevas tecnologías puedan entregarnos valor.
También se está comenzando a implementar en la generación de documentos de áreas legales, finanzas y auditoría, así como en apoyar el análisis de texto y lenguaje de los clientes con el un de mejorar su experiencia con el banco.
El chiefdata officer de ltaú, Francisco Francisco Rodríguez afirma que debido al uso de la lA están cambiando la forma en que interactúan con sus usuarios y están experimentando con una personalización basada en sus perfiles y comportamientos. comportamientos.
“Estos avances nos permiten asesorar e informar a los clientes de manera más efectiva, adaptando nuestros productos y servicios a sus necesidades financieras”. Además, están usando la lA para mejorar la gestión de riesgos y seguridad, donde es crucial para expandir los patrones de fraude y disminuir la fricción con nuestros clientes. También ha habido avances en el área de cobranzas. Explica Duarte que el objetivo es capturar información información relevante para un banco a través de escuchas telefónicas con lA generativa. “Se puede hacer un análisis del tipo de voz, si es triste, calmada o alterada.
Hay cierta combinación de palabras que dan cuenta de una determinada emoción emoción y eso se va traduciendo en un formato que crea variables, lo cual se complementa con el análisis de las instituciones financieras para ver qué probabilidad de pago existe”, explica. Otra área donde es relevante la contribución de la lA es en la detección detección de fraudes y lavado de activos. Es un área donde se está librando una batalla contra los ciberdelincuentes ya que ellos también la usan para cometer sus delitos. Guevara, dice que aquí también se usa la técnica del “machine learning”, y que se está alimentando al sistema con información para que sea capaz de detectar anomalías fraudulentas. 0 BANCO 1. JP Margan Chase 2. Capital One 3. Royal Bank of Canada 4. Wells Fargo 5. UBS 6. ComrnBank 7. Goldman Sachs PUNTAJE 62,4 51,7 42,2 40,2 39,6 39,4 38,2 37,5 37,4 8. ING 9. Citigroup 10. TD Bank II NOV1EMDRE DE 2023 ¡ runflE: LVI DUIL A INOEX.