Durante años, la industria bancaria ha visto el potencial de las aplicaciones de la IA en el sector. No es de extrañar entonces que se estime que el gasto en Inteligencia Artificial Generativa del sector bancario crezca más de un 1.400% hasta 2030 , tal y como recoge el informe de Juniper Research.
Cada vez son más las empresas que exploran las oportunidades y desafíos que abre esta revolución tecnológica, y el sector financiero es uno de los más avanzados. La IA ha demostrado su potencial en la detección de fraude, automatización de tareas, personalización en la atención al cliente o reforzar las capacidades de los empleados.
Por ello, Entelgy, The BusinessTech Consultancy, señala las oportunidades que esta herramienta presenta para las entidades financieras, sin olvidar los retos a los que deben enfrentarse:
- Detección de fraude: la IA generativa tiene un enorme potencial. Sin embargo, también surgen desafíos como un fraude mucho más sofisticado y difícil de detectar. Las empresas falsas creadas a menudo con una combinación de documentación real y falsificada son una de las principales preocupaciones de muchas empresas cuando empiezan a hacer negocios con un nuevo cliente o proveedor. Para ello, las empresas de servicios financieros y los bancos deben cerciorarse de la legitimidad de una empresa. La IA ofrece una gran ventaja, ya que puede analizar grandes cantidades de datos para detectar cualquier patrón inusual e identificar posibles fraudes, aumentando enormemente la eficiencia y eficacia de un equipo de supervisión. De hecho, esta tecnología también ayudará a los bancos en sus esfuerzos contra el blanqueo de capitales, así como a informar de estafas fraudulentas y otras actividades sospechosas de forma más completa y rápida.
- Productos personalizados: esta tecnología puede utilizarse para crear interacciones más personalizadas con los clientes, por ejemplo, con el uso de chatbots que interactúan de forma similar a la humana, proporcionando asistencia e información que pueden adaptarse a las necesidades individuales. Al analizar datos históricos y patrones de comportamiento, la IA generativa puede anticipar las preferencias del cliente, ofreciendo recomendaciones precisas y sugerencias personalizadas. Esta personalización no solo mejora la satisfacción, sino que también fortalece la lealtad y la retención.
- Evaluación de riesgos: El uso de la Inteligencia Artificial Generativa agrega una capa adicional de sofisticación a la evaluación de riesgos al analizar una amplia gama de datos en tiempo real. Desde la evaluación de la solvencia de los clientes y empresas hasta el monitoreo constante de las condiciones del mercado, la IA generativa proporciona insights más precisos y detallados. Esto permite a los bancos tomar decisiones informadas y proactivas para mitigar riesgos, garantizando una operación financiera más segura y eficiente.
El uso de la IA generativa en la banca ofrece importantes beneficios potenciales, pero también conlleva retos y riesgos que deben gestionarse cuidadosamente. Las instituciones financieras deben abordar la adopción de la IA con una estrategia integral que incluya abordar los sesgos, garantizar la privacidad de los datos, cumplir la normativa y mantener la transparencia. Además, las entidades financieras deben asegurarse de que emplean los conocimientos técnicos necesarios para que un programa de IA generativa funcione correctamente. Esto significa contar con profesionales capaces de desarrollar y mantener estos sistemas de IA.
Es importante destacar, añade Enrique Santiago: “con la irrupción en nuestras vidas de soluciones de IA a disposición de las personas, tanto en entornos privados como laborales, se abren nuevos retos que deben permitir el gobierno del dato y la seguridad del mismo. Pero, es necesario garantizar el adecuado uso y protección de la información que consume el uso de estas tecnologías, en ocasiones información sensible o estratégica. Es imprescindible abordar proyectos de gestión del cambio para integrar estas herramientas en la operativa diaria de las personas de manera saludable, controlada y adecuada a los interés y riesgos de la compañía. Es una disrupción tecnológica que hay que gestionar e implementar de manera adecuada, evitando, como ha sucedido en el pasado, que el uso de algunas herramientas condicionen a las organizaciones o incluso las ponga en peligro. No debemos olvidar que la inteligencia natural es la que acaba tomando decisiones sobre la inteligencia artificial. Hay que tomar esas decisiones y llevarlas a la práctica, sin correr el riesgo de que la IA condicione la toma de decisiones que puedan no responder a las relaciones humanas.“
