Inteligencia Artificial en la Banca Digital: Tendencias y Predicciones

En un mercado altamente competitivo, los bancos se esfuerzan por ofrecer a sus clientes el mayor nivel posible de servicio digital. Cuidan la comodidad de sus clientes creando sitios web modernos y cómodos, mejorando la búsqueda interna de Magento (o una similar en otra plataforma), desarrollando aplicaciones móviles tradicionales e incluso aplicaciones web progresivas. Básicamente, intentan que sus servicios estén disponibles para los usuarios de todos los navegadores y diferentes dispositivos, en cualquier momento y en cualquier lugar.

Una herramienta importante que ayuda a los bancos a mantenerse a flote y cumplir con las altas expectativas de sus clientes es la inteligencia artificial (IA). ¿Cómo se utiliza exactamente en la banca digital, cuáles son las tendencias actuales y qué podemos esperar en el futuro? Exploremos estos temas a continuación.

IA en la Banca Digital: El Ahora para el Mañana

A medida que la inteligencia artificial se vuelve más compleja y avanzada, la aplicación de tecnologías basadas en la IA se expande rápidamente. Los expertos predicen que el mercado global de la IA crecerá en los próximos años; esperan que el valor del mercado aumente a 190.610 millones de dólares en 2025.

Y ahora, podemos ver que la esfera bancaria se está transformando gradualmente a través de la IA. Va más allá de su comprensión tradicional y se está volviendo más rápida, flexible y centrada en el cliente. La IA permite la aplicación de tecnologías de análisis de datos para:

• prevenir el fraude financiero;
• gestionar grandes volúmenes de información;
• extraer los datos necesarios de ella a una velocidad notable.

Además, los algoritmos de IA hacen posible implementar funciones bancarias esenciales como chatbots impulsados por IA, sistemas de seguridad biométrica, etc. Todo esto proporciona una mejor calidad de servicio, aumenta los beneficios y reduce los gastos.

5 Tendencias del Uso de la IA en la Banca Digital

Las soluciones de IA se utilizan de diversas maneras. Repasemos 5 de las más importantes.

1. Mejora del Servicio al Cliente

Basándose en las interacciones pasadas de los usuarios, la IA busca comprender a los clientes y su comportamiento lo más profundamente posible. Da a los bancos la oportunidad de personalizar sus productos y servicios convencionales y digitales añadiendo funciones personalizadas y una usabilidad intuitiva. Esto aumenta el compromiso del cliente y ayuda a construir relaciones sólidas con ellos.

Repasemos esta característica con el ejemplo de las aplicaciones de banca móvil, cuyo número de usuarios habituales ha aumentado enormemente en condiciones de pandemia de coronavirus. Hoy en día, estas aplicaciones permiten:

• consultar saldos;
• realizar pagos;
• planificar presupuestos;
• retirar fondos;
• controlar gastos;
• cambiar divisas;
• crear y compartir documentos;
• generar facturas y órdenes de pago;
• y mucho más.

Además, rastrean el comportamiento del usuario y ofrecen sugerencias personalizadas basadas en él, proporcionando la máxima comodidad a los clientes.

Como ejemplo de una aplicación que utiliza las capacidades de la IA, podemos considerar la aplicación de Bank of America. No solo tiene la funcionalidad más rica, sino incluso un asistente virtual inteligente, Erica.

Desarrollo de Interfaces Interactivas Inteligentes

Los chatbots modernos impulsados por IA pueden incluso reconocer el subtexto y las emociones en los chats con los clientes y responder de la manera más adecuada. Así, se hacen cargo de numerosas tareas, reduciendo la presión sobre los centros de llamadas y los trabajadores físicos en general. Todo esto permite ofrecer a los clientes el servicio más eficiente y rápido posible y permite a los bancos reducir significativamente los gastos.

Eno de Capital One es un excelente ejemplo de un chatbot avanzado en la industria bancaria (ver la captura de pantalla a continuación). Disponible en el sitio web, en la aplicación y a través de SMS, este chatbot avanzado puede reconocer alrededor de 2.200 formas diferentes en las que un cliente podría solicitar una consulta de saldo.

También puede reconocer posibles fraudes y alertar al usuario a tiempo de que puede haber algo mal con su cuenta (por ejemplo, si la factura es más grande de lo habitual o si nota una propina sospechosamente alta). Una de las características inusuales del chatbot es el seguimiento de las pruebas gratuitas del usuario y la advertencia antes de que caduquen.

3. Predicción de Posibles Escenarios y Prevención de Fraudes

La IA es capaz de prever posibles resultados y tendencias futuras basándose en el análisis de datos del comportamiento pasado de los clientes. También ayuda a prevenir diversos fraudes, identificar técnicas contra el lavado de dinero y crear recomendaciones para los clientes.

El hecho es que los blanqueadores de dinero utilizan acciones específicas para fingir que la fuente de los fondos es legítima. La IA detecta estas acciones ocultas a través de mecanismos de aprendizaje automático (machine learning), lo que ahorra a los bancos grandes cantidades de dinero.

Además, la IA puede ver patrones sospechosos en conjuntos de datos gigantes, identificando actividades fraudulentas. También aprende a predecir patrones futuros, dando a los bancos la oportunidad de realizar ventas adicionales (up-sell) y ventas cruzadas (cross-sell) con éxito.

Asistencia a las Tecnologías Blockchain

Blockchain es una de las tendencias clave en la banca digital moderna. No es sorprendente, ya que el volumen de transacciones blockchain en el mundo está creciendo constantemente. Las estadísticas muestran que el número de carteras blockchain en todo el mundo ha alcanzado los 79,3 millones a fecha de noviembre de 2021 (ver la captura de pantalla a continuación).

Blockchain permite a partes autónomas realizar transferencias de dinero sin intermediarios. También proporciona beneficios como la automatización de transacciones y la autenticación de información. Entonces, ¿qué tiene que ver la IA con esto?

El punto es que, si bien blockchain en sí es seguro, no es relacionable para las aplicaciones basadas en él. La IA resuelve este problema maximizando la seguridad de los datos sensibles.

5. Seguridad Biométrica Avanzada

La IA permite a los bancos proporcionar una experiencia 24/7 más personalizada para clientes individuales. Por ejemplo, utilizando funciones de reconocimiento facial, de huellas dactilares o de voz para iniciar sesión en la aplicación. Dicha autenticación biométrica refuerza la seguridad de la valiosa información del usuario y evita el acceso no autorizado a las cuentas. También ayuda a proteger los datos del robo de identidad, el secuestro de tarjetas, el skimming y el phishing.

Como ejemplo de funciones de reconocimiento facial y de voz, podemos ver la aplicación de HSBC. Permite a los clientes iniciar sesión en la banca móvil aplicando el reconocimiento Touch ID o Face ID.

Un Futuro Impulsado por la IA

Los bancos están implementando cada vez más procesos automatizados basados en IA para satisfacer las demandas en constante crecimiento de los clientes y para competir en el mercado. Están adoptando rápidamente las tecnologías digitales, lanzando nuevos mecanismos y aplicándolos sin problemas en todas las etapas de su negocio.

La inclusión de la IA en los procesos de la banca digital ya no es el futuro, sino el presente. Y con el tiempo, esta área se desarrollará aún más rápidamente, ofreciendo oportunidades innovadoras nunca antes vistas. Existen todas las condiciones previas para que la IA transforme pronto absolutamente todos los aspectos de la esfera financiera en un modelo modernizado y mucho más avanzado.

Es por eso que los bancos necesitan hacer un seguimiento de los avances tecnológicos en IA y planificar su estrategia para el futuro. Después de todo, las tecnologías que asombran nuestra imaginación hoy pronto se convertirán en una rutina diaria.