El sector bancario y financiero ingresa a una era de pivote. Durante la última década, los bancos y las fintech han invertido masivamente en la automatización de tareas repetitivas, pero se está realizando una transformación más profunda. Lo que viene entonces no es solo un servicio más rápido o operaciones más baratas. De acuerdo a
McKinseyAiatic ai Representa la próxima evolución de la inteligencia de los servicios financieros.
¿Qué es el agente AI?
La IA de la agencia se refiere a sistemas de inteligencia artificial que pueden funcionar con una mayor autonomía, tomar decisiones y tomar medidas en nombre de los usuarios.
En el banco, este nuevo paradigma significa aprobar modelos de soporte reactivo para la participación proactiva en el servicio al cliente, la adopción de productos, detección de fraude, cumplimiento e incluso colecciones y pagos.
Comprender al agente de IA en servicios bancarios y financieros
Sistemas basados en reglas a los agentes centrados en la decisión (IA de la agencia)
La automatización bancaria tradicional ha sido principalmente estática: robots preprogramados, reglas fijas y adaptabilidad limitada. La IA de agente introduce un cambio en los sistemas que incluyen contextoAdapte con el tiempo y la razón en los flujos de trabajo en varias etapas en armonía.
Las capacidades clave de las agentes orientadas al cliente incluyen:
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Autonomía centrada en los resultados
hacia objetivos financieros sin iteraciones constantes de humanos -
Comprensión contextual Las señales de clientes y de mercado, así como la interpretación de la información financiera
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Decisión inteligente,
Evaluar alternativas y seleccionar acciones apropiadas -
Aprendizaje continuo resultados para mejorar el rendimiento y adaptarse a las condiciones cambiantes
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Planificación en varios pasos
Para crear y ejecutar planes financieros con el tiempo
Estas capacidades permiten que los sistemas de IA agente funcionen menos, como las herramientas estáticas vinculadas por flujos de trabajo predefinidos y más como asesores financieros proactivos, capaces de detectar oportunidades, anticipar riesgos y actuar de forma independiente en los parámetros definidos.
Piense en un asistente financiero que no solo responderá a las actividades fraudulentas, sino que alerta a los clientes antes de notarlos. Considere un sistema que no está contento para registrar una “promesa de pagar”, pero identifica la intención, planea monitoreo, actualiza los sistemas internos y envía recordatorios sin supervisión manual. Estos tipos de flujos ya están operativos en el servicio y colecciones avanzados del cliente. A medida que la tecnología madura, asume muchos desafíos en los servicios financieros, logrando la excelencia operativa e hiperpersonalización de la experiencia del cliente.
Tecnología que permite la AI de agente
Lo que alimenta estos sistemas es una fusión de las tecnologías modernas de IA:
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Grandes modelos de idiomas (LLM) Para la comunicación humana
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IA multimodal Para procesar varios datos financieros (texto, transacciones, formularios, voz)
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Aprendiendo a fortalecer Para optimizar los resultados comerciales
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Explicado Para garantizar la transparencia y la confianza
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Ecosistemas API Para la orquestación dinámica entre sistemas
Juntas, estas tecnologías crean agentes capaces de operar en el contexto complejo, regulado y sensible de los servicios financieros.
Caso de usuario: cuando el agente de IA ya tiene un impacto
En toda la industria, la IA agente aparece en las funciones destinadas a los clientes, donde la toma de decisiones y la personalización en tiempo real dan valor inmediato.
1. Atención al cliente con agentes de IA 24/7
Los agentes de los agentes hacen más que responder preguntas. Ellos
Acceda a datos contextuales, analice la intención y proporcione asesoramiento a medida. Por ejemplo, los clientes que hacen preguntas sobre los costos de sobregiro podrían recibir varias recomendaciones dependiendo de si son estudiantes o personas con alto contenido. Por otro lado, los primeros chatbots bancarios tienen características limitadas, respondiendo solo preguntas frecuentes y limitando a las empresas a tener capacidades de chat en vivo para servir a sus clientes.
Los agentes de los agentes también pueden documentar la información, actualizar CRM y determinar cuándo se justifica la intervención humana, mejorando las transacciones con resúmenes estructurados, sentimientos emocionales y las siguientes etapas sugeridas.
2. Adopción de productos
Recomendaciones de productos
Los agentes de IA, en lugar de simplemente llevar a cabo campañas genéricas de marketing, pueden detectar modelos de comportamiento del cliente para ofrecer productos financieros relevantes de manera oportuna, proporcionando un mayor impacto. No solo eso, sino que también pueden iniciar conversaciones e informar y administrar todas las objeciones para lograr su objetivo.
Por ejemplo, al detectar una transferencia internacional frecuente de un cliente, los agentes de IA pueden desencadenar sugerencias para cuentas multimonactoras o incluso identificar fondos en exceso que podrían causar recomendaciones de cuentas de inversión, todo cuando el cliente es el más receptivo.
Educación e integración de productos
Los agentes suministrados por AI transforman la forma en que los servicios financieros educan y apoyan a sus clientes, ofreciendo asesoramiento interactivo y adaptativo a través de productos complejos.
3. Retención y reducción de la retención
Los agentes de retención ahora van más allá del riesgo de cancelación. Realizan estrategias de participación personalizadas basadas en el comportamiento y el sentimiento, ofreciendo incentivos o resoluciones de servicios específicos antes de que los clientes se quejen o se van oficialmente.
4. Recaudación de deudas
Anteriormente una función rígida y contradictoria, el cobro de deudas se mueve fundamentalmente con el surgimiento de la IA agente. Los agentes inteligentes ahora pueden detectar los primeros indicadores de dificultades financieras, iniciar la conciencia empática y guiar a los clientes a soluciones de reembolso personalizadas, incluidos planes de pago, asistencia temporal o regulaciones negociadas. Más allá de la automatización de los flujos de trabajo, estos agentes pueden administrar las objeciones en tiempo real y fortalecer los comportamientos de pago positivos gracias a los incentivos.
En lugar de servir solo como una herramienta económica, IA, ha transformado las colecciones en una función de ingresos centrada en el ingreso centrado en el cliente, fortaleciendo la confianza al tiempo que mejora las tasas de recuperación.
Desafíos en la pista
A pesar de la promesa, el camino de adopción en una escala no está exento de fricción. Las barreras clave incluyen:
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Silos de datos que limitan la comprensión contextual
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Problemas de cumplimiento y regulación
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Infraestructura hereditaria No diseñado para la interacción basada en el agente de IA
Muchas organizaciones ahora se enfrentan a la integración de estos sistemas inteligentes de manera responsable,
Asegure la transparencia, la audición y la alineación con las expectativas del cliente y los estándares reglamentarios.
Actualmente hay un
Investigación de la preparación de IA Las empresas pueden tomar para ver si están listas para una IA agente.
Reflexiones de cierre: de robots a agentes de IA
La IA agente marca un cambio no solo en la capacidad, sino también en el estado mental. Estos sistemas no son simplemente “herramientas”, sino empleados que pueden anticipar las necesidades, administrar los resultados y aumentar los equipos humanos.
Las instituciones financieras que adoptan mejoras en los informes de agentes en el tiempo de respuesta, la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente, no solo agregando automatización, sino que permiten una acción más autónoma e inteligente.
La oportunidad ahora radica en la construcción de la base estratégica, tecnológica y ética para evolucionar esta próxima ola. Aquellos que tengan éxito redefinirán la operación de servicios financieros y bancos y cómo desarrollan relaciones duraderas con sus clientes.