La Inteligencia artificial influye en los bancos del futuro

¿Qué soluciones ofrece este avance a las instituciones financieras?

Las instituciones bancarias cada vez incorporan más la tecnología para mejorar la experiencia del cliente, pero la Inteligencia Artificial (IA) abre posibilidades que van mucho más allá de la utilización del home banking o del mobile banking. Las nuevas herramientas digitales apuntan a ideas innovadoras y disruptivas como la conformación de bancos íntegramente digitales o la posibilidad de abrir una cuenta con sólo una selfie.

Entre las empresas que vienen ofreciendo estas soluciones en el mercado local se encuentra BMC Software. Una de las nuevas herramientas que lanzó esta empresa es Helix Cognitive Service Management (CSM), una oferta que integra tecnologías cognitivas como inteligencia artificial y machine learning (aprendizaje automático) a la gestión de servicios de TI tradicional (ITSM), transformando todas las capas de la entrega de servicios para los usuarios finales, los agentes y los desarrolladores.

Como señaló Sergio Vekselman, country director de la empresa para el sur y norte de América Latina, “con esta herramienta, los bancos son capaces de transformar la gestión de servicios de reactiva a proactiva y predictiva, con un mayor nivel de precisión y velocidad. Es decir, hablamos de instrumentos que, de forma automática, detectan comportamientos poco habituales antes de que sucedan, notifican dónde puede estar el problema y, además, proporcionan una solución. Esto es fundamental porque gran parte de los contratiempos en las operaciones de la banca tradicional son consecuencia de la presencia de elementos repetitivos. Con la automatización, los riesgos de este tipo desaparecen de raíz y se optimizan los recursos y costos”.

Además, en sintonía con los procesos de migración hacia la nube, la firma lanzó Multi-Cloud Management, una plataforma tecnológica que ayuda a optimizar e innovar los sistemas actuales de TI en todos los niveles de la cadena de servicios bancarios. “De esta manera, la inteligencia artificial ayuda a mejorar las operaciones ligadas a la modernización de la infraestructura, como planificar las estrategias de digitalización, el descubrimiento de activos, la previsión de costos de una nube multiplataforma, la seguridad de nube integrada y la verificación de conformidad”, indicó el experto.

“Teniendo en cuenta que la seguridad para los bancos es crítica, Multi-Cloud Management incluye mecanismos de BMC SecOps, que simplifica la comunicación entre el área de seguridad y el área de operaciones para remediar amenazas de forma rápida y precisa a fin de proteger el negocio en forma automática”, añadió Vekselman.

Según el ejecutivo, “actualmente, estos servicios ya están siendo utilizados por una parte considerable de los bancos de Argentina. Cada entidad tiene su propia estrategia. Nosotros tenemos herramientas para acompañarlos en cada una de las decisiones que ellos tomen”.

IA para la atención de clientes

Otra de las empresas que viene trabajando con herramientas de inteligencia artificial para entidades bancarias es BGH Tech Partner. La compañía viene implementando en nuestro mercado una herramienta de uso creciente en al área de atención al público, los chatbots.

Fernando Riedel, business development manager, indicó que la información que llega a los contact centers no tiene filtro: “Por el mismo canal por el que te llama una persona para hacer operaciones por millones de dólares, lo hace otra para consultar dónde queda la sucursal más cercana”. Por eso, la empresa sugiere disponer de chatbots en una “primera frontera” de contacto, para filtrar la información que es repetitiva o fácil de resolver.

Un chatbot es un programa informático capaz de mantener una conversación inteligente, tanto si se le quiere pedir algún tipo de información como que lleve a cabo una acción. Según Riedel, “estos agentes robot permiten llevar adelante la atención del usuario de los bancos en cualquier momento del día, los 365 días del año”.

Sin bien los chatbots no son algo reciente, la inteligencia artificial les agregó un valor extra que les proporciona la capacidad de expresarse con un lenguaje más natural, de aprender a resolver diferentes problemas por su cuenta y, además, ya no dependen de los algoritmos preestablecidos sino que disponen de toda la información que se aloja en la nube. De esta manera, según el especialista, los agentes robot acapararon entre el 60% y el 70% de las consultas que antes se realizaban en los contact center.

El ejecutivo aclaró que, a nivel local, es necesario revisar cómo se están implementando estas herramientas, ya que las acciones de modernización se vienen llevando a cabo de maneras aisladas y no bajo un plan conjunto: “Los diferentes departamentos están actuando de manera monolítica y la realidad de los clientes es transversal. No es cuestión de sumar canales sino de usarlos e integrarlos bien”. Si esto se soluciona debidamente, Riedel señaló que los bancos lograrán una comunicación con el usuario más integral, dinámica y con mejores filtros, en donde una “primera frontera” estaría compuesta por chatbots y una “segunda frontera”, por agentes humanos capacitados para resolver problemas complejos y “restaurar o ampliar la satisfacción del cliente”.

Gestión de riesgos y tasación

AIS Group Argentina también dispone de soluciones de IA orientadas al mercado bancario local. Elías Bethencourt, director de la institución, indicó que, por ejemplo, cuentan con herramientas para tasar automáticamente inmuebles, lo que redujo el tiempo estimativo de dos semanas a sólo unos pocos segundos, y esto impacta directamente en la entrega de créditos hipotecarios.

La empresa también dispone de herramientas para la gestión de los préstamos. Según el experto, “en uno de los principales bancos de Perú la incorporación de la inteligencia artificial disminuyó el procedimiento de otorgamiento de créditos para pymes en tres días y las operaciones mensuales por analista se triplicaron”.

El directivo explicó que “el machine learning clasifica a los clientes permitiendo incrementar los volúmenes del negocio, reducir los niveles de morosidad y personalizar la atención a los clientes según las características y necesidades de cada uno”.

“Estos mecanismos mejoran entre un 25% y un 50% los poderes de clasificación con respecto a los modelos tradicionales. Aquellos bancos que no vean con buenos ojos estas herramientas es difícil que puedan pensar en competir dentro de un par de años”, enfatizó.

Creciente interés en el mercado local

Si bien la Argentina se encuentra un paso por detrás respecto de otros países de la región como Chile, Colombia o México, en las empresas de tecnología reconocen que notan mucho interés por parte de los bancos argentinos. La inteligencia artificial se perfila con mucha fuerza como solución a temas relacionados con el área de marketing y, en menor medida, en gestión de riesgos, de auditoría y de regulación.

Riedel destacó que “la apertura hacia la nube, de alguna manera, democratizó la posibilidad de acceso a las últimas innovaciones en cualquier parte del mundo y ahora el asunto pasa por una decisión propia de cada institución”.

Bethencourt coincidió en que el atraso ya no es consecuencia de restricciones tecnológicas sino que se trata de un cambio cultural. “Hace 30 años que venimos trabajando con regresiones logísticas. Hay que perderle el miedo a lo nuevo. Además, los costos tampoco representan una limitación sino que, por el contrario, la digitalización ayudó a reducir de manera positiva los valores de inversión. Un claro ejemplo son las fintech, que no tienen los presupuestos de los bancos pero que igual pueden emplear el servicio directamente de los desarrolladores y acceder a estas tecnologías sin tener que desembolsar un gran capital en una gran infraestructura”, explicó.

De todos modos, el experto aclaró que, independientemente de cómo se lleve a cabo (invirtiendo en una plataforma propia o contratando), “para que la implementación de estas herramientas se haga de manera óptima es primordial la disponibilidad de información, es decir, contar con bases de datos que sean robustas y estructuradas”.

Las experiencias y los resultados a nivel mundial permiten imaginar que, en el corto plazo, la mayoría de las instituciones van a adoptar estos modelos de inteligencia artificial y machine learning, sobre todo aquellos bancos que están apostando a la transformación digital y a la creación de sucursales íntegramente en línea. “Es un proceso que va a suceder, que no se va a detener. Al contrario, cada vez va a ir evolucionando y agregando más valor a la banca nacional”, opinó.

En Argentina tan sólo un 50% de la población activa se encuentra bancarizada, una cifra baja respecto a lo que sucede en las economías desarrolladas o, incluso, en algunos de los países de la región. Los expertos indican que agregar inteligencia artificial a los nuevos entornos de big data y a la gran cantidad de información que se genera gracias a Internet puede permitir superar esa cifra.

En este sentido, una de las empresas que lleva la delantera es IBM que está desarrollando el machine learning para habilitar la toma de decisiones de marketing en tiempo real, dando a los especialistas de marketing los conocimientos necesarios para atraer a nuevos clientes y seducir con mayor eficacia a los de siempre. Las técnicas de machine learning facilitan el análisis de múltiples variables e identifican las interacciones entre ellas a niveles imposibles para los humanos. Esto incrementa la capacidad de predicción frente a las típicas técnicas de estadística.

Vekselman, indicó que ésta “es una estrategia muy interesante para que el 50% de población bancarizada argentina empiece a crecer con el correr de los años”.

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