Por Ishan Gupta
Los bancos siempre han estado a la vanguardia de los avances tecnológicos. Son conocidos por usar computadoras y brindar servicios financieros a través de Internet. Sin embargo, el auge de la IA ha provocado un nuevo amanecer de innovaciones. Hoy en día, la inteligencia artificial (IA) está revolucionando toda la industria bancaria de muchas maneras.
Estas tecnologías van desde atención al cliente hasta chatbots para ayudar a disuadir fraudes complejos en la industria. Sus innovaciones han permitido a los bancos ofrecer soluciones personalizadas, operar de manera más eficiente y minimizar mejor los riesgos en comparación con los métodos convencionales.
Informes recientes de la industria sugieren que IA global en el mercado bancario el tamaño fue de 3.880 millones de dólares en 2022 y se espera que esta cifra alcance los 64.030 millones de dólares en 2030, creciendo a una tasa compuesta anual del 32,6% de 2021 a 2030.
Por lo tanto, el uso de la IA en la banca continúa expandiéndose y abriendo nuevas vías al tiempo que remodela los servicios financieros. ¿Tiene curiosidad sobre cómo se utiliza la IA en la banca? Esta publicación de blog analiza cómo funciona la IA en la banca y su impacto en la revolución financiera en general.
¿Por qué se necesita la IA en la banca?
La IA está ganando ritmo en el sector bancario, principalmente porque mejora la prestación de servicios al cliente, reduce las actividades fraudulentas, simplifica los procesos de calificación crediticia y mejora los mecanismos de gestión de riesgos. La IA ha llegado a los sistemas bancarios gracias a los importantes ahorros de costos, aumentos de eficiencia y mejoras de seguridad que aporta.
Mejorar la calidad del servicio al cliente es un factor importante en el mayor uso de la IA en los bancos. Los potentes chatbots de IA o asistentes virtuales permiten soporte las 24 horas del día, los 7 días de la semana, que maneja preguntas de rutina y transacciones de manera rápida y eficiente. Esto no sólo reduce los tiempos de espera sino que también implica interacciones personales para una mejor satisfacción del cliente.
La detección de fraudes también es esencial para que la IA entre en la banca. Esto se ha convertido en un problema importante a medida que los ciberataques modernos se vuelven cada día más sofisticados, hasta el punto de que el fraude financiero se está convirtiendo en una preocupación importante para muchos, especialmente en el contexto de la IA en la banca. Aquí es donde los algoritmos de inteligencia artificial que utilizan el análisis de datos de transacciones a gran escala en tiempo real pueden identificar cualquier irregularidad y activar alertas sobre posibles actividades fraudulentas.
La compañía global gastará más de 10 mil millones de dólares en la detección y prevención de fraudes financieros basada en inteligencia artificial para 2027. el estudio de investigación de Júpiter aclamado, lo que refleja un aumento de $6.5 mil millones en 2022; Esto demuestra así la creciente importancia del papel de la inteligencia artificial en la protección de las transacciones monetarias.
Como resultado, la integración de la inteligencia artificial (IA) en el sector bancario está impulsada por la necesidad de mejorar la eficiencia, agilizar el servicio al cliente y fortalecer las medidas de seguridad.
¿Cuáles son las principales aplicaciones de la IA en el sector bancario?
La introducción de soluciones alternativas eficientes, seguras y fáciles de usar ha sido posible gracias a la introducción de la inteligencia artificial (IA) en el sector bancario. Las principales áreas donde se ha aplicado la IA en el sector bancario incluyen el servicio al cliente, la detección de fraude, la calificación crediticia, la gestión de riesgos y la automatización de procesos, incluida la gestión de inversiones y la seguridad. Así funciona la IA en la banca en diferentes aspectos
1. Servicio al cliente
Los bancos utilizan chatbots de inteligencia artificial para atender a sus clientes las 24 horas del día. Esta tecnología ayuda a simplificar muchas funciones, como administrar las cuentas de los clientes y responder preguntas básicas de los clientes sobre diversos productos o servicios bancarios cuando no hay empleados humanos de servicio.
Erica es uno de esos sistemas desarrollado por Bank of America, por ejemplo, que también brinda servicios de asesoramiento financiero personalizado, entre otros servicios bancarios. Estos sistemas analizan los datos personales de los clientes para brindar recomendaciones de productos, así como el asesoramiento financiero posible con dichos sistemas, lo que lleva a servicios bancarios más personalizados y agradables que aumentan la lealtad de los clientes, lo que resulta en la lealtad de los clientes.
2. Detección y prevención del fraude
Utilizando inteligencia artificial, los bancos pueden monitorear las transacciones en tiempo real para identificar patrones inusuales que puedan detectar posibles casos de fraude a medida que ocurren. Esto les ayuda a monitorear las cuentas en tiempo real e informar cualquier actividad sospechosa, reduciendo así las incidencias de fraude financiero.
La IA también utiliza datos históricos que ayudan a predecir o prevenir futuras violaciones de seguridad, lo que significa que identifica los elementos que llevaron a dichas violaciones antes de que ocurran. Por lo tanto, los bancos pueden arrestar a los estafadores porque robaron dinero de cuentas de personas inocentes, incluida la suya, cuyos fondos permanecen intactos.
3. Calificación crediticia y aprobaciones de préstamos
La inteligencia artificial necesita tiempo para analizar más fuentes de datos, incluidas las actividades de las redes sociales además de los registros de las agencias de crédito, al determinar la elegibilidad para un préstamo, lo que reduce significativamente las tasas de incumplimiento, especialmente entre personas con historial crediticio limitado.
Del mismo modo, la IA tarda menos tiempo en evaluar las solicitudes de préstamos, lo que acelera las decisiones crediticias y las hace más centradas en el cliente, al tiempo que aumenta la eficiencia operativa al reducir el tiempo de procesamiento de aprobación de préstamos.
4. Gestión de riesgos
La inteligencia artificial ayuda a reconocer cosas como las tendencias del mercado y predecir la estabilidad financiera, lo que permite a los bancos tomar decisiones prudentes antes de desarrollar a tiempo planes de gestión de riesgos que sean conceptos preventivos.
Ayuda a verificar continuamente los registros de transacciones con las leyes aplicables en todo el mundo mientras crea informes de cumplimiento para que no haya sanciones por incumplimiento durante las verificaciones realizadas internamente en lugar de externamente, garantizando que cumplan plenamente sin ninguna penalización. tipo de error.
5. Automatización de procesos
Entrada de datos e integración de transacciones de nuevos clientes; entre otras actividades manuales repetitivas como la atención al cliente se pueden realizar fácilmente a través de herramientas de software de automatización desarrolladas con tecnologías de inteligencia artificial para instalaciones bancarias.
Con la IA, se minimizan los costos operativos y los errores humanos, lo que conduce a una mayor eficiencia. Los bancos están intentando integrar la IA en la mayoría de sus servicios, desde las operaciones internas hasta los sistemas de contabilidad financiera que tienen lugar dentro del propio banco.
6. Inversiones y gestión patrimonial
La gestión patrimonial se está democratizando gracias a los robo-advisors basados en inteligencia artificial que ofrecen servicios de planificación financiera de bajo costo sin involucrar demasiado a los humanos en el proceso. Por ejemplo, el software basado en inteligencia artificial puede automatizar una estrategia de inversión basada en datos históricos de acciones y otras fuentes de información relevantes. Conduciendo así a una toma de decisiones inteligente y gestionando el rendimiento de las carteras de clientes gracias a un asesoramiento personalizado.
7. Conocimiento y marketing del cliente
La IA utiliza el comportamiento, los patrones de transacciones y las preferencias de los clientes, reconociendo sus necesidades. Esto último ayuda mucho en las ofertas de productos y estrategias utilizadas por los diferentes bancos. Además, pueden saber qué estarán interesadas en comprar varias personas.
8. Seguridad mejorada
En cuanto a las mejoras de seguridad, como las que aportan las medidas de autenticación biométrica, es decir, el reconocimiento facial o el análisis de huellas de voz, funcionarían bien con la IA. Los sistemas biométricos de reconocimiento facial, reconocimiento de voz y escaneo de huellas dactilares permiten a los bancos fortalecer su sistema de seguridad existente.
Conclusión
La IA está revolucionando la industria bancaria al encabezar cambios dentro de las instituciones financieras que conducen a altos niveles de productividad, seguridad y satisfacción del cliente. Desde brindar una experiencia superior al cliente hasta mejorar los sistemas de calificación crediticia, la IA ha asumido diversas funciones dentro de los bancos.
Este gran cambio se atribuye al análisis de big data en tiempo real, la entrega de compromisos personalizados y capacidades de pronóstico inalcanzables con los métodos tradicionales. Se transformará en un ecosistema dinámico e inclusivo dentro de una estructura bancaria subdesarrollada.
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