La combinación de tipos de interés altos, inflación elevada y mayor incertidumbre económica significa que los líderes bancarios del sector financiero han tenido que centrarse en sus principales preocupaciones. Muchos aspiran a mejorar la rentabilidad operativa, reducir el riesgo en lo que respecta al cumplimiento de la normativa y mantener a sus clientes satisfechos con un servicio excelente.
Los avances tecnológicos tendrán un gran impacto en el futuro de la banca y en el panorama bancario en su conjunto. Los bancos que adopten la inteligencia artificial (IA) y otras tecnologías avanzadas podrán adaptarse a los cambios del sector financiero con más facilidad que aquellos que los descarten como opcionales.
He aquí tres tendencias tecnológicas bancarias clave que están en alza en el sector de los servicios financieros.
1. La IA seguirá cambiando la tecnología bancaria en los próximos años
Puede parecer que la inteligencia artificial se ha convertido en el tema del día, pero no es una tendencia que vaya a desaparecer pronto. La IA tiene el poder de transformar el sector bancario en lo que respecta a la gestión de riesgos, la eficiencia operativa, la experiencia del cliente y mucho más. La transformación digital con una buena estrategia de IA equipará a las organizaciones de servicios financieros que la adopten para ser más ágiles a medida que cambie el panorama financiero. Existen multitud de casos de uso de la IA en el sector de servicios financieros:
· Riesgo normativo y cumplimiento: La inteligencia artificial puede discernir patrones y comportamientos para identificar riesgos de forma temprana. Mediante el análisis de datos históricos y la predicción de escenarios futuros, los bancos pueden evaluar el riesgo de mercado, el riesgo de crédito y el riesgo operativo, y hacer más eficaces sus esfuerzos de mitigación de riesgos.
· Atención al cliente: La satisfacción del cliente y su fidelización en el sector bancario son de suma importancia. Cuando se combina la tecnología de IA, como los chatbots, con empleados que trabajan para resolver los problemas críticos a los que se enfrentan los clientes, se pueden mejorar los resultados y atraer mejor a las personas con experiencias personalizadas. Además, las ofertas de atención al cliente con IA proporcionan más análisis de datos sobre el comportamiento del cliente, lo que mejora las ofertas de servicios y los esfuerzos de marketing.
· Eficiencia operativa: La IA puede automatizar tareas mundanas y rutinarias para ayudar a ahorrar tiempo y crear eficiencias operativas. Tiene la capacidad de analizar los datos y la información con mayor rapidez y precisión que los humanos, lo que mejora la visibilidad dentro de una organización para que los líderes puedan tomar mejores decisiones y con mayor rapidez.
2. Los datos son lo más importante para aprovechar al máximo la tecnología de IA
En Sibos 2023 quedó claro que la IA generativa había captado la atención de los líderes de servicios financieros. Pero en medio de la expectación, es fácil olvidar que la IA no es nada sin buenos datos.
Una de las principales tendencias que vimos en la conferencia se centró en esos datos. Muchos bancos e instituciones financieras tradicionales siguen utilizando hojas de cálculo creadas y mantenidas por humanos, lo que aumenta el potencial de error humano y el riesgo.
Los datos aislados dan lugar a una perspectiva estrecha y una visión incompleta. Siempre que sea posible, es recomendable conectar los datos de sistemas dispares para crear una visión unificada y aprovechar todo su potencial. Esto no solo mejora la automatización de la IA, sino que también garantiza que todos los que necesiten acceder a ella dentro de la organización dispongan de la información más precisa. Para los grandes bancos, esto ha supuesto un reto. La tecnología que hace uso Appian del data fabric puede ayudar. Data fabric ayuda a trabajar con datos en una arquitectura virtual para que no sea necesario migrarlos de una plataforma a otra para utilizarlos. Con una data fabric es como si todos los datos estuvieran conectados, independientemente de dónde se encuentren.
Mantener la integridad de los datos
Si los datos no son de buena calidad, es decir, tan completos y precisos como sea posible, la tecnología que depende de ellos no funcionará. Los datos erróneos también pueden dar lugar a malas decisiones empresariales, multas reglamentarias e insatisfacción de los clientes. Mejorar la precisión de los datos implicando a los equipos de TI en el proceso de definirlos, normalizarlos y gestionarlos. Hay que buscar los puntos de fricción en los procesos de entrada de datos y trabajar para mejorar esos flujos de trabajo con el fin de mejorar la integridad de sus datos.
Mantenerse alerta ante las preocupaciones sobre la IA y la privacidad de los datos
Los líderes tienen razón al preocuparse por la privacidad cuando se trata de datos e IA. La información que se introduce en los modelos lingüísticos de muchos productos de IA se utiliza para entrenar el modelo para futuros resultados. Si se alimenta con información o datos confidenciales de los clientes, esa información puede quedar expuesta públicamente, creando un riesgo adicional para las empresas en relación con los derechos de propiedad y las preocupaciones regulatorias.
La solución a esto en el sector financiero es la IA privada. Con la IA privada, el modelo lingüístico es interno de la empresa y solo se entrena con datos propios. Esto brinda los beneficios de la IA y al mismo tiempo que mantiene un alto nivel de seguridad para la organización y sus clientes. También significa que los resultados de la IA reflejan específicamente la base de clientes, lo que le permite conocer mejor las necesidades y hábitos de aquellos a quienes presta servicio.
3. Los activos digitales y la tokenización están en alza. La automatización puede ayudar
La mayoría de los grandes bancos gestores de activos y organizaciones financieras están explorando los activos digitales, la tokenización y la tecnología blockchain. La digitalización de estos activos traerá más activos del mundo real a una gama más amplia de clientes potenciales y permitirá que el dinero se mueva más fácilmente por todo el mundo de forma segura.
Un número creciente de inversores está interesado en invertir en estos nuevos activos para la gestión patrimonial, pero los modelos de negocio tradicionales no siempre lo hacen posible. Las empresas fintech y los bancos modernos están liderando el camino para abordar los puntos débiles y resolver estos desafíos en relación con los datos.
¿Cómo lo están haciendo los bancos modernos? Automatización de la IA. Muchas de las tareas asociadas con los activos digitales se pueden facilitar mediante la automatización, como la evaluación del valor de los activos, la previsión financiera y mucho más. La IA también se puede utilizar para la evaluación y gestión de riesgos, y el cumplimiento normativo de estos productos financieros.
Las empresas de servicios financieros se enfrentan a cambios masivos en el sector. Los líderes bancarios deben ser conscientes de cómo la tecnología puede ayudarles a adaptarse para ahorrar en costes operativos, mejorar los procesos bancarios y las experiencias digitales de los clientes, y reducir el riesgo. Una sólida estrategia de IA combinada con la automatización de datos y procesos es la forma de triunfar en 2024.
