La IA se perfila como una herramienta para aprovechar la información en un entorno bancario competitivo

A medida que crece el volumen de datos en el sector financiero, las tecnologías subyacentes evolucionan al mismo ritmo. Entre ellas, la inteligencia artificial avanza para incrementar su rango de acción y potenciar la lectura, almacenamiento y análisis de grandes silos de información.

En este periodo empezamos a ver cómo la IA combinada con el aprendizaje automático, permite a las entidades desarrollar productos y servicios aún más personalizados, priorizando lo que el cliente necesita para que las instituciones financieras puedan adaptar y mejorar su oferta.

Los algoritmos también abren el camino para identificar a los clientes con mayor potencial de lealtad hacia una marca de acuerdo con el valor de sus interacciones; ayudando a diseñar mejores campañas de fidelización.

En este sentido, acercan la luz hacia aspectos interesantes como la rotación de los clientes y sus preferencias transaccionales, lo que permite construir mejores campañas de marketing con ofertas y promociones oportunas, presentadas al usuario a través de notificaciones push en las billeteras o correos electrónicos.

Las capacidades de esta tecnología, tanto en el aspecto del desarrollo y la transformación digital, como en el de promoción, aún son incipientes y apenas estamos viendo la superficie de las posibilidades que ésta puede brindar.

DAR SENTIDO A LOS DATOS CON IA

Primero es importante definir que la IA tal y como la conocemos hasta ahora pertenece a la categoría narrow (estrecha), una definición que puede sonar débil, pero que en la práctica ya ha superado el rol humano, sobre todo en tareas estructuradas o definidas.

La IA estrecha es entonces esa que está enfocada en realizar una sola tarea. Un ejemplo práctico aplicado en las finanzas es el empleo de bots para tareas automatizadas y repetitivas, como resolver preguntas a través de la obtención de datos de sistemas más grandes. Otro ejemplo de Narrow IA es el reconocimiento facial o detección de voz.

No obstante, la evolución de este tipo de inteligencia está siendo programada para realizar tareas de aprendizaje automático bajo ciertos parámetros, como procesar lenguaje natural e identificar visión artificial.

El objetivo es que, al trabajar con machine learning o deep learning, las entidades generen sistemas que mejoren su desempeño a medida que consuman data. También se busca que tengan la capacidad de analizar gran cantidad de transacciones, preferencias y decisiones financieras, con el fin de aprender de los públicos que interactúan con las plataformas.

En suma, lo que está haciendo la IA con el aprendizaje automático es dar sentido a todos los datos para, a partir de ello, mejorar la experiencia del cliente y los productos del entorno bancario.

IA COMBINADA CON LA NUBE BANCARIA

La necesidad de almacenar grandes bases de datos de manera ágil está empujando a la industria financiera a apostar aún más por la nube junto con la IA.

El gasto de nube completa; es decir, que incluye los servicios en la nube y los componentes de hardware y software que sustentan la cadena de suministro, superarán los US$ 1.3 billones para 2025, y mantendrá una tasa de crecimiento anual compuesta del 16,9%, de acuerdo con International Data Corporation (IDC).

El desarrollo de las economías digitales de hoy requiere de disponibilidad inmediata de datos, una particularidad de la nube.

En este sentido, algunos de los puntos clave que veremos este año con el uso de la nube y la IA es que combinadas, abren acceso a los datos desde cualquier lugar, y en cualquier momento, garantizando la seguridad.

En esta misma línea, la Inteligencia Artificial en trabajo conjunto con la nube habilitará a las instituciones financieras para ofrecer préstamos y créditos respaldados por más datos granulares, una herramienta importante para entidades que buscar llegar a públicos sub-bancarizados, como en zonas rurales.

El sector financiero poco a poco está migrando a estas arquitecturas flexibles en la nube, ya más adaptadas a la idea de mover los sistemas heredados hacia este entorno y cosecharlos con aprendizaje automático e IA.

Ciertamente, veremos cada vez más a la inteligencia artificial transformarse en una herramienta competitiva para los bancos al analizar sus datos – y mejorar su oferta al cliente-.

Andy Tran