Forbes Argentina
La inteligencia artificial en los bancos
Innovacion

Cómo pueden beneficiarse los bancos con la Inteligencia Artificial

Agustín Jamele

Share

Los bancos se enfrentan al desafío de integrar la Inteligencia Artificial a sus operaciones diarias. Qué beneficios pueden sumar y cómo hacerlo para no perder terreno frente a las Fintechs.

02 Julio de 2022 15.19

Son varios los sectores económicos que se enfrentan al desafío de incorporar la Inteligencia Artificial a sus operaciones diarias. Uno de ellos es el bancario, que puede encontrar en esta tecnología beneficios tanto durante la atención al cliente como en la generación de ingresos. En ese contexto, la adopción de estos desarrollos en las instituciones aún no alcanzó su máximo potencial y se espera una mayor evolución en el futuro cercano. 

“En la actualidad, la adopción de soluciones de Inteligencia Artificial en la banca se ha generalizado, brindando una capacidad de resolución de mayor complejidad, lo que genera un ROI positivo en todos los niveles del negocio”, sostuvo Andrea Mandelbaum, CEO de Mc Luhan Consulting, empresa que se especializa en consultoría, desarrollo e implementación de soluciones de Inteligencia Artificial. 

 

La inteligencia artificial en los bancos
La inteligencia artificial en los bancos

 

Para continuar, la CEO comenta que “los bancos pueden usar la Inteligencia Artificial para transformar la experiencia del cliente al permitir interacciones de servicio al cliente 24 horas al día, 7 días a la semana (banca conversacional), pero también en la detección de fraude, gestión de riesgos, y hasta en el back office”. 

Por otro lado, un estudio de OpenText destaca que “la mayoría de los bancos (80%) son muy conscientes de los beneficios potenciales que presentan la IA y el aprendizaje automático”. “De hecho, muchos bancos planean implementar soluciones habilitadas por IA: el 75% de los encuestados en bancos con más de US$ 100 mil millones en activos dicen que actualmente están implementando estrategias de IA”, agregan,  

 

 

La Inteligencia Artificial en las Fintechs

 

Otra razón por la cual los bancos se apresuran a implementar la inteligencia artificial es que las Fintechs, uno de sus mayores competidores, ya usan esta tecnología. Un reporte de la firma IDC estimó que para este año el 25% de las empresas financieras utilizará tecnología de habla conversacional en aplicaciones relacionadas con la experiencia del cliente. Por otro lado, se espera que en 2024 las interfaces de usuario habilitadas por Inteligencia Artificial y la automatización de procesos reemplacen un cuarto de las aplicaciones actuales.

Asimismo, la Inteligencia Artificial ha transformado enormemente el negocio de las Fintech. Quienes conforman Cambridge Centre for Alternative Finance, realizaron un estudio en el cual observaron que “un 90% de estas instituciones en todo el mundo ya hace uso de esta tecnología en las distintas etapas de sus operaciones”. “Se espera que el valor de la tecnología de IA en Fintech alcance los US$ 22.600 millones de dólares hacia 2025, lo que significa una tasa de crecimiento anual compuesto de 23.37%”, destacan. 

 

 

Cinco aportes de la Inteligencia Artificial a los bancos

 

Para ampliar su abordaje sobre el tema, Andrea Mandelbaum resalta cinco principales aportes que la Inteligencia Artificial puede brindar a la industria de la Banca:

 

1. Mejora la experiencia. Una de las principales quejas de los clientes es que no encuentran la opción buscada dentro de las opciones de IVR. El asistente virtual les permite hablar en un lenguaje regular gracias al uso del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés) para comprender el contexto de su necesidad. Incluso desde cualquier dispositivo a toda hora y día de la semana. Para ello, si el bot está entrenado para esa necesidad, la resuelve inmediatamente; de lo contrario, lo deriva al agente especializado. Esto reduce el 24% de las transferencias erróneas dentro de un centro de atención.

 

ai, inteligencia artificial, artificial
Inteligencia artificial

 

2. Mayores ingresos. Con análisis predictivo, IA y Machine Learning, el bot puede hacer la oferta correcta en tiempo real, ofreciendo un servicio altamente personalizado y aumentando ingresos. En los segmentos que más se utiliza es en la venta de seguros, créditos, tarjeta de crédito, y renovación y upgrade de todo tipo de producto. La venta se hace personalizada y a medida del cliente. En algunos casos se combina con gestión humana cuando requiere excepciones o requerimientos diferentes a la variedad que cuenta el bot.

 

3. Aumenta la capacidad de atención. Los niveles de servicio pueden escalar al 100% gracias al modelo de medición de tráfico para la atención. Durante y en la post pandemia, el tráfico de gestiones no presenciales aumentó considerablemente. Las entidades no están preparadas para responder esos volúmenes, por lo que se dan largos tiempos de espera y bajos resultados en la resolución de casos, lo que luego se refleja en la disconformidad del cliente. La capacidad de implementación de bots conversacionales es ilimitada, lo que permite atender el 100% de la demanda en todos los canales de comunicación (teléfono, chat, WhatsApp, Telegram, email), sin necesidad de incorporar dotaciones de personas. Además, se ajusta a la demanda en tiempo real.

 

inteligencia artificial
inteligencia artificial

 

4. Reduce costos operativos. La industria de la banca se encuentra en gran medida con un funcionamiento digital, pero todavía cuenta con grandes volúmenes de procesos basados en el ser humano con gestión de papeleo. En estos procesos es donde la IA puede colaborar, ya que ayuda a disminuir costos operativos y de error humano gracias a la precisión en la gestión y a los bajos costos, generando ahorros de hasta el 70%. El procesamiento de grandes volúmenes de datos implementados con algoritmos de motores de IA genera resultados con niveles de efectividad mayores y en menor tiempo.

 

 5. Compliance regulatory. Implica costos altos para la banca si no se cumplen correctamente. Los asistentes virtuales siguen todas y cada una de las reglas del sistema. No avanzan si no completan cada uno de los pasos para los que fueron programados y brindan toda la información requerida. No saltean campos ni inventan respuestas cuando no las saben. Dejan traza de todo lo que gestionan y un registro de todas las conversaciones. La gestión puede monitorearse en tiempo real.

loading next article