El sector bancario está utilizando inteligencia artificial para ser más eficiente. Aquí las 3 tendencias más importantes para la adopción en 2021.
La Inteligencia Artificial (IA) se está convirtiendo en un agente disruptor en la banca, brindando automatización a la gestión de las operaciones, atención al cliente 24/7 y procesamiento de patrones para garantizar transacciones más seguras.
Gracias al crecimiento del volumen de los datos digitales y al aumento de la capacidad computacional, las posibilidades de uso de la IA se han visto incrementadas significativamente, dando lugar al desarrollo de numerosas aplicaciones prácticas.
El potencial es tan grande, que la analítica y la IA podrían agregar un valor adicional de $1 trillón cada año al sector financiero, de acuerdo con un informe elaborado por Mckinsey.
Tampoco se debe subestimar la posible contribución de la IA a la rentabilidad bancaria. Al aumentar la productividad laboral, este paraguas de tecnologías que también abarca el Machine Learning y Big Data, podría ayudar a reducir estructuralmente los costos.
Bajo este panorama yante la enorme ola de innovación que se avecina, las organizaciones deben prepararse para enfrentar no solo las nuevas demandas de los usuarios que quieren mejores soluciones, sino también el nivel de competencia que aportan los nuevos actores del sector. Encuentra aquí una breve exploración de los usos de la Inteligencia Artificial en la industria de servicios financieros para el 2021.
La IA puede agregar cantidades masivas de datos y descubrir patrones sutiles, lo que permite reducir los esfuerzos enfocados en ciberseguridad y ayudar a crear organizaciones con protocolos más resistentes.
La tecnología se ha mostrado especialmente útil en la detección de amenazas y malware, porque puede ayudar a identificar las desviaciones de los patrones esperados y también proporcionar cursos de acción para abordarlos y neutralizarlos, según explica la Asociación de Especialistas Certificados en Delitos Financieros, una institución educativa profesional con presencia regional.
Esto puede fortalecer y reducir los tiempos invertidos en los procesos de conocimiento de los clientes (Know Your Client, KYC) y prevención del blanqueo de capitales (Anti-Money Laundering, AML), que configuran el marco de regulación obligatorio que deben cumplir las entidades bancarias.
Además, el aprendizaje automático también permite hacer análisis de comportamientos para generar predicciones que, combinadas con el contexto provisto por la experiencia de los profesionales en áreas de ciberseguridad, pueden modernizar y reforzar las evaluaciones reduciendo las incidencias, incluso antes de que ocurran.
Una de las soluciones más avanzadas y establecidas que provee la IA aplicada es la biometría para la identificación de los usuarios, ayudando así a combatir el acceso de impostores.
En su forma más amplia, esta solución forma parte de la biométrica física, que estudia e identifica patrones distintivos y medibles de zonas particulares del cuerpo, como el rostro, iris, huellas dactilares, entre otros.
Con ayuda de la IA, estos patrones son transformados en un código único, el cual es procesado para dar acceso a una plataforma o aplicación que alberga información sensible del usuario. La tecnología ha evolucionado hasta lograr un aprendizaje profundo, al punto de lograr distinguir un rostro humano de una imagen o fotografía en segundos, habilitando rápidamente los accesos.
Por otra parte, con el establecimiento del teletrabajo, la industria financiera se ha visto en la necesidad de reforzar sus sistemas de seguridad, apostando por soluciones de autenticación remota para tomar el control sobre quién y cuándo ha accedido a información de la institución.
Con escenarios que no se pueden controlar (Wifi sin protección, por ejemplo), la IA aplicada a factores de autenticación remota, examina el intento de inicio de sesión y elabora una evaluación de riesgo para dicho escenario.
De acuerdo con esta evaluación, el algoritmo inteligente determina qué factores solicitará al colaborador para que pueda acceder -o no- al sistema, como, por ejemplo, responder a preguntas puntuales, solicitar un código token, o responder a una notificación push desde su smartphone.
La ventaja de sumar un autenticador remoto con IA es que aprende comportamientos usuales del usuario, permitiendo evaluar si el escenario de acceso es riesgoso o no. Algunos de los datos que los algoritmos estudian son la ubicación del usuario, el modelo del navegador, e incluso la hora recurrente de inicio de sesión.
De esta forma, el software de seguridad no es una simple caja automática de acceso que solicita usuarios y contraseñas, sino una tecnología capaz de aprender patrones conductuales, evaluar riesgos y configurar los ajustes necesarios para aceptar o denegar accesos.
Mediante técnicas como el procesamiento del lenguaje natural o el reconocimiento de imágenes, las entidades pueden automatizar aquellas tareas manuales que son más repetitivas o aportan menos valor añadido, como el caso de las FAQs (preguntas frecuentes).
Inicialmente, las consultas en los servicios financieros virtuales eran genéricas, lo que dio lugar a desarrollar asistentes virtuales o chatbots que contestaban preguntas básicas o informativas; sin embargo, la evolución de esta herramienta de comunicación demanda nuevas exigencias, sobre todo transaccionales.
Los chatbots que emplean únicamente FAQs para configurar sus interacciones pueden tener deficiencias de lectura y en la elección de respuestas. En cambio, otros asistentes que emplean bases de datos con motores inteligentes de análisis enriquecen la experiencia del usuario, al ser más precisos y otorgar soluciones de transaccionalidad.
Al emplear un chatbot más inteligente, tendremos un mejor rendimiento al generar respuestas rápidas y precisas con un costo menor. No es lo mismo tener un grupo humano dedicado a resolver preguntas, que un robot que puede responder a 10 mil personas al mismo tiempo.
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