La inteligencia artificial (IA) es una de las tecnologías más disruptivas en la actualidad, y la industria bancaria es un ejemplo claro de su potencial. La IA en la banca es un concepto relativamente nuevo, pero ya está haciendo que los bancos sean más seguros, eficientes y accesibles. El sector de servicios financieros representa del 20 al 25% de la economía global y debe evolucionar continuamente para satisfacer las crecientes necesidades de los consumidores. Los bancos deben ser altamente eficientes y seguros, lo cual es cada vez más difícil en medio del cibercrimen y las crecientes demandas de los usuarios. La IA puede proporcionar soluciones.

La IA en la banca ya muestra cifras impresionantes de adopción. Según una encuesta, el 75% de los bancos con más de $100 mil millones en activos implementan IA, y el 46% de los bancos más pequeños también lo hacen. En general, el 80% dijo que al menos son conscientes de los beneficios potenciales de implementar estrategias de IA. Según McKinsey, la IA podría generar $1 billón de valor adicional para la industria bancaria cada año. Los beneficios potenciales son tan significativos porque la IA puede mejorar los procesos en prácticamente todos los aspectos de la banca. Desde la automatización de las operaciones internas hasta las operaciones de atención al cliente, la IA está brindando ventajas considerables a los bancos que la implementan.

5 Ejemplos de IA en la Banca

1. Detección de Fraude: Una de las aplicaciones más significativas de la IA en la banca es la detección de fraudes mediante el aprendizaje automático (machine learning). A medida que la tecnología ha hecho que la banca sea más accesible, también ha abierto la puerta a un aumento en el fraude. El aprendizaje automático, que suele ser más rápido y preciso que los humanos para conectar puntos de datos, es una forma de identificar fraudes. Danske Bank, el banco más grande de Dinamarca, implementó un algoritmo de detección de fraudes después de descubrir que su antiguo sistema basado en reglas era insuficiente. La herramienta de aprendizaje profundo demostró ser un 50% más precisa en la detección de fraudes y redujo los falsos positivos en un 60%. A medida que más instituciones implementen la detección de fraudes con IA, es de esperar que el fraude sea menos exitoso.
2. Ciberseguridad: La IA puede ayudar a los bancos a descubrir y gestionar amenazas cibernéticas. En 2019, el sector financiero representó el 29% de todos los ataques cibernéticos, convirtiéndose en la industria más atacada. A medida que estos ataques aumentan en frecuencia y gravedad, los trabajadores de IT humanos pueden no ser capaces de detectar o detenerlos todos, lo que aumenta la necesidad de la ciberseguridad con IA. JPMorgan Chase desarrolló un algoritmo de IA en 2019 para detectar malware, troyanos y amenazas de phishing. Según los investigadores detrás de él, el sistema puede encontrar estos problemas “incluso antes de que comience la campaña de spear-phishing”. Con herramientas como esta, los bancos pueden responder a posibles ataques cibernéticos antes de que afecten a empleados, clientes o sistemas internos. Sin la capacidad de monitoreo continuo de la IA, este nivel de vigilancia sería casi imposible.
3. Gestión de Riesgos: Ofrecer préstamos y servicios de crédito conlleva inherentemente riesgos. Los bancos deben determinar cuánto riesgo presenta cada escenario, pero factores como los puntajes de crédito no siempre son métricas confiables. La IA puede mejorar estos procesos al analizar una gama más amplia de factores para tomar decisiones más informadas. Como señala el Bank Policy Institute, los sistemas de evaluación de crédito convencionales “no sirven tan bien a otros consumidores solventes que no tienen acceso a servicios bancarios o tienen acceso limitado”. En cambio, la IA puede analizar más datos de fuentes más diversas en menos tiempo. Luego puede ofrecer una imagen más precisa de la solvencia crediticia de alguien, sin los sesgos y limitaciones de los sistemas tradicionales. Un estudio de instituciones que utilizan la evaluación crediticia con IA destacó cómo amplían la accesibilidad a los préstamos. Los modelos de IA aprobaron un 27% más de solicitantes y ofrecieron tasas de interés un 16% más bajas.
4. Cumplimiento Normativo: Otra preocupación bancaria importante que la IA puede abordar es el cumplimiento normativo. A medida que los bancos implementan nuevas tecnologías y servicios, deben asegurarse de cumplir con los estándares relevantes. Esto puede ser desafiante con las tasas actuales de innovación y los cambios en el panorama normativo. Ravi Gedela, CEO de la compañía de inteligencia financiera con IA Banking Labs, explica cómo los programas de cumplimiento normativo tradicionales pueden ser demasiado complicados: “Un programa de cumplimiento normativo requiere que múltiples líneas de negocio y funciones corporativas se unan… pero esto a menudo conduce a una calidad cuestionable, una falta de coincidencia de formatos y estándares, y confusión”. La IA puede dar sentido a estas fuentes de datos dispares y consolidarlas en información comprensible. Los bancos pueden mejorar su cumplimiento normativo en medio de una regulación cada vez más compleja.
5. Servicio al Cliente: La IA en la banca puede ayudar a automatizar y mejorar las operaciones de atención al cliente. Los chatbots, el reconocimiento facial y el procesamiento del lenguaje natural hacen que las aplicaciones bancarias sean más fáciles de usar, mejorando la satisfacción del cliente. A medida que los servicios fintech amenazan con interrumpir la industria financiera, estas ventajas se vuelven cruciales para los bancos. Bank of America presentó un chatbot llamado Erica en 2018 con resultados impresionantes. Para 2019, Erica había atendido a 10 millones de usuarios, procesando 100 millones de solicitudes de clientes. El chatbot puede responder preguntas financieras, ayudar a los clientes a realizar pagos y atender a más usuarios sin necesidad de más personal. La disponibilidad las 24 horas del día, los 7 días de la semana de los chatbots permite a los bancos atender a sus clientes en cualquier momento a pesar de posibles escaseces de personal. Esta mayor accesibilidad ayuda a los bancos a brindar una mayor satisfacción al cliente y generar lealtad.

La inteligencia artificial está transformando la industria bancaria de múltiples maneras. Desde la detección de fraudes y la ciberseguridad hasta la gestión de riesgos, el cumplimiento normativo y el servicio al cliente, la IA está mejorando la eficiencia, la seguridad y la accesibilidad de los bancos. A medida que la tecnología continúa avanzando, es probable que veamos aún más aplicaciones de la IA en la industria bancaria en el futuro. Los bancos que adopten y aprovechen estas tecnologías estarán mejor posicionados para satisfacer las necesidades cambiantes de los consumidores y mantenerse competitivos en el mercado financiero.