Guía:
Soluciones de IA para bancos
La IA ha sido un tema de discusión durante muchos años, pero no fue hasta la última década que realmente comenzó a explorarse su uso potencial en el sector bancario. En este artículo, analizamos algunos aspectos clave de la IA tal como la utilizan los bancos e instituciones financieras, incluidos los principales casos de uso, las soluciones basadas en IA disponibles para ellos y ejemplos notables de implementación exitosa. También discutiremos cómo los desarrolladores de software utilizan hoy la IA (inteligencia artificial) para mejorar no solo la eficiencia y la precisión, sino también la conveniencia para los usuarios, y hacer que la banca sea segura y fácil de usar.
Autor: Paul Shumskiy
Última actualización 30 de noviembre
Contenido
Descripción general de la IA: Historia de la IA
La Inteligencia Artificial, o IA, teje una rica historia que comienza en elDécada de 1940. Lo que comenzó como estudios cibernéticos nos brindó avances invaluables como la lógica binaria y la tecnología informática. Estos elementos forman la base de lo que ahora conocemos como IA.
En1950, Alan Turing abrió nuevas perspectivas con su trabajo'Maquinaria informática e inteligencia'. Presentó la prueba de Turing, una piedra angular para comprender el potencial de la inteligencia artificial. Dos años más tarde, Arthur Samuel superó aún más los límites al crear un juego inteligente de autoaprendizaje (Samuel Checkers-Playing Program), el primero de su tipo.
El término “inteligencia artificial” adquirió su arraigo popular en el taller de John McCarthy en Dartmouth en 1955. Desde entonces hastamediados de 1974, la IA disfrutó de un crecimiento increíble; Computadoras más rápidas y con mayor capacidad de almacenamiento impulsaron esta evolución.
Vimos a Eliza, un chatbot capaz de simular una conversación con humanos, cobrar vida durante la vibrante década de 1960. Esta década también hemos asistido al nacimiento de Shakey, el primer robot inteligente móvil.
La IA se topó con un obstáculo entre finales de los años 70 y principios de los 80 debido a la disminución de la financiación de la investigación, entre otros desafíos, lo que provocó lo que ahora se conoce como el invierno de la IA. Sin embargo, esto no detuvo el progreso por mucho tiempo: surgieron expertos que introdujeron nuevas aplicaciones para la inteligencia artificial, ganando nuevamente interés dentro de los círculos académicos, lo que condujo a una especie de período de renacimiento para esta.
Finalmente llegó la década revolucionaria de los años 90, donde se agregaron capacidades de procesamiento de voz a las máquinas mientras que el procesamiento de video experimentó importantes mejoras.
En el año2000La profesora Cynthia Breazeal nos presentó a Kismet, el primer robot que podía mostrar las emociones humanas en su rostro. Luego en2006, empresas líderes como Twitter y Facebook adoptaron la IA para mejorar la experiencia del usuario puliendo sus estrategias publicitarias.
También hubo momentos emocionantes en los juegos, gracias a Microsoft, que lanzó Xbox Kinect en2010, permitiendo a los jugadores controlar los juegos simplemente con los movimientos del cuerpo. IBM tampoco se quedó atrás cuando desarrolló Watson, una computadora de PNL programada para resolver preguntas, ¡tan buena que ganó un juego de Jeopardy contra campeones en un concurso televisado!
2011 También fue especial porque Apple presentó Siri, que desde entonces se ha convertido en sinónimo de asistentes virtuales a nivel mundial.
avance rápido a2019¡Y AlphaStar de Google causó sensación, alcanzando el estatus de Gran Maestro y jugando Starcraft2! De cara al futuro, OpenAI comenzó a probar GPT-3 en2020—un modelo que elabora códigos, versos y tareas de escritura con tanta habilidad que uno pensaría que están escritos por los propios humanos.
En2021 Se lanzó DALL-E de OpenAI, que nos acercó a la creación de imágenes realistas y profundamente falsas a través de sus títulos de imagen precisos. En2022, OpenAI lanzó ChatGPT (su modelo de IA más poderoso hasta la fecha, incluidos GPT 3 y 4), que arrasó en todo el mundo y obtuvo más usuarios en su primera semana que los que obtuvieron Facebook y otras plataformas sociales en su primera semana de lanzamiento. ;
Después de ChatGPT, todas las industrias comenzaron a incorporar IA en sus procesos para obtener un mejor rendimiento y resultados; Esto también llevó a que otras corporaciones más grandes, como Google, Microsoft, Apple y otras, realizaran inversiones masivas en IA.
¿Qué es la banca como servicio (BaaS)? ¿Cómo funciona BaaS?
Banca como servicio (BaaS) se refiere a la práctica de permitir que entidades de terceros, como empresas de tecnología financiera, aprovechen la infraestructura subyacente de los bancos tradicionales para ofrecer servicios bancarios y financieros. BaaS permite a estas entidades brindar servicios bancarios completos y fluidos directamente a través de sus propias ofertas comerciales no bancarias sin la necesidad de obtener una licencia bancaria completa. Los servicios bancarios integrados incluyen pagos Fintech y obtención de financiación de productos, préstamos y tarjetas de crédito a través del sitio web de un vendedor.
¿Cómo funciona BaaS?Comprender la banca como servicio (BaaS) requiere conocer conceptos básicos y dónde se utiliza. La base de BaaS es un enlace de software de interfaz de programa de aplicación (API) entre bancos y no bancos, incluidas empresas de tecnología financiera, que permite a las empresas integrar diversas funcionalidades financieras en sus plataformas. Estos servicios pueden incluir creación de cuentas, procesamiento de pagos, préstamos, cumplimiento y más. BaaS actúa esencialmente como un puente entre los servicios bancarios tradicionales y las plataformas digitales innovadoras. Para obtener servicios financieros como préstamos, procesamiento de pagos, financiación de productos, tarjetas de crédito o billeteras digitales, el usuario no necesita visitar los sitios web de diferentes bancos. Los servicios financieros proporcionados por el BaaS integrado pueden tener marca compartida o implementarse como banca de marca blanca, lo que oculta la marca del banco.
En primer lugar está el aprendizaje automático (MI), que es la capacidad de la IA para aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo. Ahora imagine enseñarle a su computadora a reconocer patrones tal como le enseñaría a un niño el A-B-C. Las máquinas implican trabajar en algoritmos y modelos estadísticos para que las computadoras puedan realizar mejor las tareas sin necesidad de instrucciones constantes.
El aprendizaje automático se presenta en varias formas, como el aprendizaje supervisado, en el que a las máquinas se les asignan objetivos que deben alcanzar, o el aprendizaje no supervisado, en el que no tienen un objetivo específico pero, aun así, recopilan información de forma independiente. Otro tipo incluye el aprendizaje por refuerzo, que utiliza enfoques de recompensa o castigo similares al entrenamiento de mascotas.
Otra parte fundamental de los sistemas de IA implica el uso de reglas lógicas junto con modelos probabilísticos y fórmulas matemáticas complejas conocidas simplemente como "algoritmos"; todo esto ayuda a la IA a sacar conclusiones basadas en los datos disponibles.
La IA funciona entendiendo el mundo de manera similar a como lo hacen los humanos, pero con órganos sensoriales artificiales. Por ejemplo, cuando la IA mira una foto o un vídeo, puede seleccionar objetos específicos tal como lo haríamos usted y yo. Esa parte de la magia tecnológica se llama reconocimiento de imágenes o percepciones.
Pero eso no es todo: otra parte importante de este conjunto de herramientas inteligentes consiste en resolver problemas analizando los desafíos que se enfrentan en los diferentes escenarios que se le presentan: ¡una especie de juego de detective!
Otro componente de la IA se llama procesamiento del lenguaje natural (PLN). Piense en charlar con su amigo por teléfono; La PNL permite que un sistema de inteligencia artificial tenga ese tipo de conversaciones humanas. Es lo que ayuda a impulsar cosas como los sistemas de reconocimiento de voz o los servicios de traducción en línea.
Estos cinco componentes (aprendizaje automático, algoritmos, resolución de problemas, reconocimiento de percepciones y procesamiento del lenguaje natural) forman los conceptos básicos de un modelo de IA, lo que lo convierte en uno de los compañeros tecnológicos más avanzados hasta el momento.
Principales casos de uso para bancos
Informes de Business Insider que los bancos están ahora más centrados que nunca en la inteligencia artificial y sus beneficios. Alrededor del 80 por ciento de todos los bancos reconocen cómo la IA podría transformarlos, ofreciendo formas tanto de ahorro como de ganancias.
¡En 2023, se espera que esta adopción tecnológica ayude a los bancos a ahorrar hasta 447 mil millones de dólares! Para desglosar estas cifras, una aplicación de IA eficiente puede ayudar a reducir costos y al mismo tiempo aumentar la calidad del servicio y la productividad.
La Unidad de Inteligencia de The Economist comparte ideas adicionales. Su encuesta encontró que casi el 77 por ciento de los banqueros confían en la IA como factor decisivo para el triunfo o el fracaso en la industria.
Un estudio de McKinsey realizado en 2021 afirmó estos cambios de actitudes y prácticas. Verificó si al menos un área dentro de la mayoría de las organizaciones ya aplica tecnologías de IA: ¡alrededor del 56% informó positivamente!
Entonces, ¿cuáles podrían ser realmente algunas de estas aplicaciones? Cosas como los chatbots implementados por los bancos ayudan a los clientes todos los días.Aplicaciones bancarias impulsadas por aprendizaje automático optimizar también las operaciones financieras. Y no pasemos por alto los sistemas de detección de fraude que utilizan algoritmos avanzados que aumentan enormemente las medidas de seguridad.
Cómo los chatbots de IA están remodelando las interacciones con los clientes
Los chatbots de IA están empezando a desempeñar un papel clave en el sector bancario. Estos chatbots funcionan las 24 horas del día y brindan respuestas precisas a las consultas de los clientes, brindándoles una experiencia de servicio al cliente mejorada. Los bancos también han comenzado a utilizar la IA en sus aplicaciones móviles para plataformas Android e iOS.
Estos robots inteligentes aprenden del comportamiento del usuario mediante algoritmos de aprendizaje automático. Al hacerlo, descubren información valiosa basada en patrones de búsqueda, que los bancos pueden utilizar para ofrecer servicios o recomendaciones personalizados.
Debido a este hecho, aproximadamente70% de los bancos están estudiando la posibilidad de integrar la IA en su tecnología de banca móvil. Esto se considera un paso hacia aprovechar todo el potencial de los beneficios de la inteligencia artificial para la industria bancaria.
Para los clientes, es como tener un banquero personal a su alcance en todo momento. Con la asistencia del chatbot, puede controlar los saldos de sus cuentas, verificar transacciones pasadas e incluso acceder a otra información relacionada con la cuenta cuando sea necesario.
Los chatbots simplifican aún más tareas financieras como transferir fondos entre cuentas o realizar pagos a comerciantes, entre otras. Incluso los pasos necesarios para solicitar préstamos pueden guiarse sistemáticamente mediante estos asistentes virtuales proporcionados por diferentes bancos.
El papel de la IA en la detección de fraudes y la evaluación crediticia
El fraude es un gran problema para los bancos. Les hace perder mucho dinero cada año en actividades como robo de identidad, fraude con tarjetas de crédito y lavado de dinero. La IA puede ayudar a los bancos a detectar transacciones fraudulentas y hacer que el sistema bancario sea seguro.
La IA puede analizar grandes cantidades de datos muy rápidamente. Esto permite a los bancos identificar rápidamente actividades sospechosas y detenerlas antes de que pierdan más dinero.
Pero esta no es la única área en la que la IA ayuda a la banca. Otra área crítica se está desarrollandopuntajes de crédito para prestatarios potenciales.
Los bancos tienen que estar seguros de la capacidad de una persona para pagar los préstamos antes de otorgar dinero, pero a menudo intervienen prejuicios humanos, que a veces no son exactos. Es entonces cuando la IA vuelve a entrar en acción al analizar una gran cantidad de datos sobre hábitos de gasto, historial crediticio e incluso cosas como el uso de las redes sociales y la información de ubicación.
Estrategias de marketing impulsadas por la IA en banca y gestión patrimonial
Un proveedor de BaaS es una empresa de tecnología financiera u otra entidad de terceros que ofrece a las empresas una solución para incorporar servicios financieros de BaaS a través de API en sus propios productos y plataformas para el consumo de los usuarios. Los proveedores de BaaS actúan esencialmente como intermediarios, lo que permite a las empresas ofrecer una amplia gama de funcionalidades financieras sin la necesidad de desarrollar y mantener un completosistema de software bancario u obtener una licencia bancaria. Los proveedores de BaaS se encargan del cumplimiento normativo, las operaciones de backend y otros procesos complejos, lo que permite a las empresas centrarse en ofrecer soluciones financieras innovadoras y mejorar las experiencias de los clientes.
En 2023, el panorama de BaaS cuenta con una gama de proveedores con ofertas diversas. Estos son los 15 principales proveedores de BaaS a nivel mundial a considerar:
El uso de la IA en diferentes sectores bancarios
Un informe de The Economist destacó los principales sectores donde los sistemas bancarios hacen más uso de la IA. El primero es la lucha contra el fraude: alrededor del 58% de los bancos utilizan la IA en gran medida y otro 32% la utilizan moderadamente.
La segunda tarea importante es optimizar las operaciones de TI, donde aproximadamente el 54% de los bancos utilizan la IA de forma intensiva, mientras que alrededor del 36% hace usos ligeros pero notables. Curiosamente, la IA se utiliza en casi todas las áreas comerciales del sector bancario, desde las operaciones habituales hasta la mejora de la experiencia del cliente.
De cara al futuro, ciertas tendencias comienzan a aparecer como prioridades para el empleo de la IA en los servicios bancarios. Los datos sugieren que casi el 17% de los bancos tomarán medidas para adoptar estrategias de inversión personalizadas con la ayuda de la IA en el futuro cercano, seguido de aproximadamente el 15% que las aplicará para mejorar la calificación crediticia y otro 13% analizará las perspectivas de optimización de la cartera.
Principales soluciones de inteligencia artificial para bancos y fintechs
En nuestro mundo moderno, el sector financiero explora nuevos métodos para mejorar las operaciones. Uno de esos métodos es la utilización de diferentes softwares de inteligencia artificial por parte de empresas de tecnología financiera y bancos. Algunas de estas aplicaciones incluyen:
Booke aprovecha la inteligencia artificial para optimizar las tareas de contabilidad dentro de los equipos financieros.Con Booke a mano, cuestiones desconcertantes como transacciones no categorizadas o errores de codificación ya no acechan a las hojas de cálculo de los contables.
El cierre de cuentas de fin de mes ya no tiene por qué ser tedioso con Booke. Automatiza la mayor parte y al mismo tiempo soluciona cualquier error anterior que pase desapercibido para los ojos humanos.
La interacción entre clientes y empresas financieras puede mejorar significativamente con el portal fácil de usar de Booke. Cambia la comunicación de monótonos intercambios de correo electrónico a actividades de resolución de problemas en tiempo real. Con el tiempo, a medida que aprende más sobre las transacciones específicas de la empresa, categorizarlas con precisión se convierte en su fuerte, con una categorización de transacciones más de un 80 % más rápida. Booke se combina a la perfección con plataformas de contabilidad populares como Xero, QuickBooks y Zoho Books, proporcionando integraciones bidireccionales versátiles sin problemas.
Finalmente, facilita la extracción de datos de recibos digitales, incluso cuando hay muchos datos que necesitan atención inmediata.
Erica es un software de inteligencia artificial revolucionario que fue lanzado porBank of America (BofA) en 2018 y ha sido crucial para brindar soporte a sus clientes.
Erica es mucho más que una simple asistente de banca online. ¡Ha sido fundamental para más de 32 millones de personas y ha gestionado más de mil millones de interacciones hasta ahora! Innumerables clientes confían diariamente en Erica para sus necesidades bancarias. Desde consultar saldos de cuentas hasta realizar transacciones, Erica lo maneja todo con facilidad.
Ahora, BofA planea llevar esta interacción aún más lejos a medida que mejoren las capacidades de Erica. A partir de principios de 2023, los usuarios pudieron alternar entre chatear con el asistente virtual y hablar con un agente humano real cuando fuera necesario. La transición fluida garantiza que cada problema urgente encuentre solución en manos expertas.
¿Qué es lo que realmente distingue a Erica? Es su procesamiento de lenguaje natural incorporado, lo que le permite predecir por qué un usuario podría necesitar ayuda incluso antes de decirlo. Con los conocimientos recopilados a través de estas interacciones, los agentes de la vida real pueden ofrecer recomendaciones de productos personalizadas a los clientes, mejorando significativamente la experiencia general del cliente.
Curiosamente, BofA descubrió que esta herramienta no solo es popular entre las generaciones más jóvenes sino también entre los adultos mayores, ¡ya que ellos también están adoptando esta revolución tecnológica!
La IA también está impulsando la innovación dentro de las plataformas de inversión y brindando servicios que las empresas de tecnología financiera y los bancos están utilizando.Tomemos como ejemplo a Robinhood; Esta popular aplicación comercial utiliza IA para diferenciarse de sus competidores. Ofrece oportunidades de inversión personalizadas basadas en las preferencias del usuario, como la voluntad de asumir riesgos y el historial de inversiones.
Luego también hay una nueva aplicación que se llama Magnifi. Aprovechando programas como ChatGPT, brinda asesoramiento de inversión personalizado, de forma muy similar a cómo los programadores usan los códigos. Magnifi actúa como asesor bursátil personal y también es una plataforma de negociación, todo en uno.
Pero la IA no se limita únicamente a las inversiones; También se está utilizando para proporcionar servicios de préstamo. Plataformas como Upstart y C3.AI ayudan a los prestamistas a aprobar a más prestatarios y, al mismo tiempo, reducen el riesgo para todos los involucrados. C3.AI incluso ha afirmado que su tecnología de préstamos inteligentes puede agilizar el proceso de crédito, ¡reduciendo los tiempos de aprobación en un 30%! Para respaldar esto, la plataforma ya ha obtenido un aumento de $100 millones en el rendimiento de aceptación de préstamos y el volumen de aceptación.
Flujo de nanorredes simplifica las tareas financieras y permite a los profesionales hacer crecer sus negocios. Para ello, automatiza procesos complejos, lo que permite que el tiempo dedicado a tareas mundanas, como la entrada de datos, esté disponible para otras cosas, como diseñar estrategias financieras.
La herramienta también puede leer detalles importantes de documentos como facturas y extractos bancarios, eliminando errores manuales. Más allá de recopilar datos,Flujo de nanorredes También gestiona los flujos de trabajo. Se conecta sin problemas a los sistemas existentes, lo que se adapta perfectamente a las empresas financieras.
La utilidad de Nanonets está respaldada por sus desarrolladores en el sitio web de Nanonets, afirmando que procesa facturas 10 veces más rápido que los medios manuales y además "no tiene cargos adicionales por la cámara de compensación automatizada o los pagos con tarjeta".
Bancos y fintechs impulsados por IA
La llegada de la IA ha traído consigo muchos beneficios que no han pasado desapercibidos para los principales líderes de la industria. Los bancos y otras empresas de tecnología financiera se han dado cuenta rápidamente de su potencial y han estado haciendo esfuerzos constantes para aprovechar al máximo la IA en sus operaciones. Los bancos y empresas Fintech que lo han hecho incluyen:
Capital One desarrolló Eno en 2017. Se puede acceder a esta herramienta de inteligencia artificial a través de una aplicación móvil, de escritorio o mediante simples mensajes de texto y correos electrónicos. Eno ayuda a los usuarios a hacer preguntas sobre sus cuentas.
También les alerta de cualquier actividad fraudulenta. Simplifica las tareas bancarias, como pagar tarjetas de crédito y consultar saldos. Lo interesante es que Eno usa emojis para comunicarse tal como lo hacemos nosotros.
Un cliente lo describió como “Es muy fácil de usar y conveniente. Me ahorra tener que llamar”, mientras que otro dijo: “Me encanta no tener que iniciar sesión en mi cuenta y, con un mensaje de texto rápido, puedo obtener información sobre mi cuenta o incluso realizar un pago”.
Ally es otra aplicación de inteligencia artificial de Ally Financials que ha estado asociado con la industria bancaria desde hace más de un siglo. Los bancos ahora están integrando esta IA en sus aplicaciones móviles, que cuentan con un chatbot inteligente. Este chatbot ayuda a los clientes con todas sus consultas, ya sean relacionadas con transferencias de fondos o pagos. Además, punto: ¡el chatbot entiende tanto palabras habladas como escritas!
Rhoda, una usuaria satisfecha, aunque le otorga una calificación de cinco estrellas, dice: “Tengo 71 años y mi hija menor me habló de Ally Bank. Estoy muy contenta de haber seguido su consejo. Gracias."
Otra reseña de un cliente de 5 estrellas sobre la IA dice: “Nuestro asesor financiero sugirió que probáramos con Ally para nuestra banca para obtener una tasa de interés más alta sobre los ahorros. ¡Lo hicimos!"
En el vasto sector bancario, ABN Amro de los Países Bajos destaca. Este banco está dando un paso audaz y experimentando con la tecnología de IA generativa.
Annerie Vreugdenhil, una ejecutiva clave de la organización, compartió sus ideas recientemente.Ella le dio a CNBC un vistazo a cómo están usando esta nueva tecnología. para elevar sus estándares de servicio. Una aplicación interesante son los resúmenes automáticos de reuniones entre empleados y clientes.
Esto no sólo ahorra tiempo sino que también ofrece un punto de referencia sencillo para futuras interacciones, eliminando consultas redundantes. Además, ayuda al personal a recopilar datos relacionados con los clientes rápidamente y, al mismo tiempo, a abordar los problemas de los clientes de forma más eficaz.
La buena noticia es que ABN Amro planea ampliar estos ensayos con la participación de unas 200 personas de su plantilla. También planean iniciar muchos otros pilotos durante el período estival. Evidentemente, este salto innovador de ABN Amro constituye un ejemplo inspirador para otras instituciones del sector bancario en todo el mundo.
Goldman Sachs también está experimentando con la IA e intentando incorporarla a sus operaciones. El director de información del banco, Marco Argenti, habló sobre el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa dentro de la corporación. Estas herramientas no son comunes: ayudan a los desarrolladores a crear código sin esfuerzo, ahorrándoles un tiempo valioso. Pero eso no es todo; En mayo de este año, Goldman lanzó una nueva startup llamada Louisa desde su centro de incubación privado. ¿Qué hay de interesante aquí? ¡Louisa está impulsada enteramente por inteligencia artificial! Esta medida señala el ambicioso plan del CEO David Solomon para acelerar la transformación digital de Goldman Sachs.
En 2017, JPMorgan Chase dio un paso hacia el futuro con una inversión en tecnología; introdujeron un 'chatbot' de Contract Intelligence (COiN). Esta herramienta analiza documentos legales para extraer cláusulas y puntos de datos importantes. Antes de COiN, se necesitaban alrededor de 360.000 horas-hombre para revisar unos 12.000 acuerdos de crédito al año. ¡Pero con este chatbot, ahora se pueden revisar en solo segundos!
Este exitoso experimento ha llevado a la empresa a explorar nuevas áreas donde podrían utilizar COiN. Los detalles sobre una mayor implementación siguen siendo limitados por ahora.
Ahora estamos cambiando de rumbo hacia Wells Fargo, que se mantuvo algo callado sobre sus planes de IA hasta que Steve Ellis, jefe del Grupo de Innovación, emitió un comunicado de prensa en 2017. Estaban probando un chatbot creado por el proveedor de IA Kasisto en Facebook Messenger al que se podía acceder inicialmente. sólo a ciertos clientes y empleados.
Habiendo obtenido buenos resultadosInvestigación del panorama de oportunidades de IA de Emerj, se podría argumentar que el chatbot de Wells Fargo estaba entre los mejores que existen, pero hasta la fecha no está claro si esto se expandió a todos los clientes.
.png){kind=small}
Lucinity, una empresa de tecnología regulatoria islandesa, también está utilizando la IA de manera notable. Gudmundur Kristjansson, director ejecutivo y cofundador de la empresa, compartió ideas interesantes conCNBC sobre cómo la IA ayuda a combatir los delitos financieros.
Para apoyar a los profesionales de cumplimiento en sus investigaciones, Lucinity ha diseñado Luci. Esta herramienta inteligente está revolucionando la forma en que se llevan a cabo las investigaciones sobre delitos relacionados con las finanzas, como el lavado de dinero. Kristjansson lo demostró investigando un caso real de blanqueo de dinero a través de Luci.
Kristjansson comentó además: “Donde se encuentra el lavado de dinero es a través de... redes interconectadas de personas que básicamente están empleadas para hacerlo. Por eso es tan difícil encontrarlo”.
Esta herramienta avanzada no solo evalúa los datos, sino que también los verifica y revisa de forma independiente. Sirve como copiloto para quienes trabajan en desentrañar transacciones fraudulentas o actividades sospechosas en lugar de reemplazar por completo la aportación humana. Su fortaleza radica en ahorrar tiempo dedicado a descifrar si una transacción involucra fraude o lavado de dinero.
Morgan Stanley también es otro titán que utiliza la IA para mejorar la productividad y la eficiencia de sus empleados. Su método parece más centrado en el uso interno, donde hasta ahora han probado un chatbot impulsado por OpenAI con 300 asesores. El propósito detrás de esta estrategia es simple pero poderoso: ayudar a aproximadamente 16.000 asesores a acceder rápidamente a información de su extenso repositorio de datos de investigación cuando más se necesita.
En términos simples, gracias a la incorporación de la IA en diferentes sectores, somos testigos de una era en desarrollo en la que la inteligencia artificial no solo ayuda a agilizar las operaciones, sino que también ayuda significativamente a garantizar la seguridad dentro de industrias como la banca y la tecnología financiera.
Sistemas de software bancario impulsados por IA
La inteligencia artificial (IA) está cambiando el mundo, una industria a la vez. Está desempeñando un papel importante en muchos sectores, incluido el bancario. Los bancos también están aprovechando esta revolución y están creando sistemas completos en torno a diferentes softwares de inteligencia artificial.
NetOwl es un paquete de software de inteligencia artificial avanzado. Utiliza el aprendizaje automático para impulsar sus productos de análisis de texto e identidad. Estas herramientas analizan big data, ya sea de documentos o publicaciones en redes sociales, así como del contenido estructurado de la entidad.
Uno de los bancos más grandes de Canadá, el Royal Bank of Canada (RBC), aprovecha Las capacidades de NetOwl de maneras significativas. Para garantizar el cumplimiento de las regulaciones bancarias, RBC se apoya en NetOwl para realizar análisis de datos detallados. Con este sistema también se controlan eficazmente diversas formas de riesgo, especialmente aquellas relacionadas con amenazas. Además, la búsqueda de nuevos clientes por parte de RBC ahora conlleva menos riesgos debido a la eficiencia del software de inteligencia artificial de NetOwl, conocido por identificar de manera oportuna a personas vinculadas con actividades fraudulentas.
De esta manera, RBC se salva a sí mismo y a sus inversiones de posibles acciones maliciosas que pueden agotar recursos y causar daños importantes si se pasan por alto.
Kasisto tiene un software de IA que impulsa algo llamado KAI. Kai no es una plataforma promedio. Desde procesos bancarios complejos hasta transacciones simples, está capacitado en todo lo que se requiere para ejecutar las operaciones bancarias. Muchos grandes jugadores como Mastercard y JP Morgan utilizan las plataformas de Kasisto. DBS Bank, un actor global con sede en Singapur, le dio la mano a esta tecnología al lanzar su galardonado digibank basado en KAI.
Digibank funciona únicamente en operaciones móviles en Indonesia e India, todo gracias a KAI. Sin embargo, eso no es todo; ¡Cualquiera puede acceder a KAI desde cualquier lugar a través de Facebook Messenger o en sitios web e incluso a través de su aplicación móvil! Permitiéndole hacer infinitas preguntas y obtener respuestas precisas en todo momento.
Empresa movidacreó un sistema de plataforma de software impulsado por IA exclusivamente para bancos. El proyecto fue una combinación de inteligencia artificial de alta tecnología y las últimas herramientas de banca móvil. La fusión dio como resultado una plataforma que ayudó a reducir tanto las tasas de deserción como los costos de adquisición para los clientes, al tiempo que identificó nuevas formas de ganar dinero.
El objetivo de la tecnología de Moven es claro. La firma busca brindar soluciones bancarias adaptables y hechas a medida que puedan impulsar la participación, la lealtad y el crecimiento del cliente. El Westpac Bank de Australia y el Toronto-Dominion Bank (TD) de Canadá están cosechando los beneficios de este enfoque innovador.
Westpac se asocia con Moven para utilizar análisis de datos que enriquezcan significativamente la experiencia de sus clientes. Lo quieren como herramienta para convertirse en un banco digital de primer nivel. La aplicación MySpend de TD Bank también ejemplifica bien la efectividad de Moven: los usuarios rastrean los hábitos de gasto con facilidad a través de alertas en tiempo real sobre actualizaciones del estado financiero.
En los nueve meses posteriores a su lanzamiento, más de ochocientas mil personas se registraron en la aplicación MySpend de TD Bank, dice Rizwan Khalfan, el propio director digital de TD Bank. Para destacar aún más el éxito, señala cómo los usuarios que utilizan la aplicación con mayor frecuencia han reducido sus gastos entre un 4% y un 8%, obteniendo el máximo impacto.
Conclusión
El futuro parece cada vez más brillante para las aplicaciones de IA en la banca, especialmente cuando se combinan con otras tecnologías de vanguardia como el aprendizaje automático o el procesamiento del lenguaje natural. Los bancos y las fintechs pueden utilizar estas herramientas para ofrecer mejores productos a sus clientes y al mismo tiempo utilizar información valiosa de las interacciones con los clientes, lo que en última instancia conduce a una mejor experiencia en general. Los desarrolladores de software de terceros también se están asociando con diferentes bancos y organizaciones para crear plataformas de IA personalizadas que se adapten a sus necesidades. Este enfoque continúa superando los límites a través de varios lanzamientos discutidos anteriormente, lo que permite a los clientes tener más control que nunca sobre sus fondos, con una facilidad y seguridad incomparables.
