Finanzas

¿Cómo afectará la inteligencia artificial al sector financiero?

Según un informe de PwC, la aplicación de la robótica y la Inteligencia Artificial en el sector financiero podría suponer una disrupción similar a la que produjo la llegada de los cajeros automáticos.

2018-11-27

Por Jorge Martínez, Director Regional de OpenText para España y Portugal

Tradicionalmente la industria financiera ha sido uno de los sectores más tardíos en la adopción de las nuevas tecnologías. Esto se debe, en gran parte, a la naturaleza altamente sensible de los datos que gestionan y a una fuerte regulación de la industria. A pesar de ello, en los últimos años, tecnologías como la Inteligencia Artificial o el análisis avanzado están ganando cada vez más peso en diversas unidades de negocio como la banca corporativa. Y las previsiones de su impacto son aún mayores.

La importancia de estas nuevas tecnologías cobra aún más relevancia si la ponemos en relación con la gestión de la información, lo que abre infinidad de oportunidades de obtener el máximo rendimiento del valor clave de una organización financiera como es su información de negocio.

A pesar de que la IA brinda múltiples oportunidades al sector, considero que existen cinco áreas clave en las que esta tecnología puede ser diferencial para reducir los costes, mitigar los riesgos, maximizar los ingresos, mejorar la experiencia del cliente y, en definitiva, ser más eficiente.

Servicio al cliente

Los chatbots se utilizan para realizar funciones como responder preguntas frecuentes o resolver dudas de los clientes, tareas que normalmente requieren mucho tiempo y resultan bastante tediosas para el ser humano. Así, la integración de estos sistemas potenciados por Inteligencia Artificial libera tiempo y permite a los profesionales del sector bancario centrarse en tareas de más valor.

Automatización Robótica de Procesos

La Automatización Robótica de Procesos (RPA, por sus siglas en inglés) favorece la automatización de procesos, lo que permite ahorrar costes y evitar errores. En mi opinión, la RPA es realmente útil en funciones como la recopilación de datos para la autenticación del cliente o solicitudes de información sobre nuevos productos. De esta forma, el sistema puede ayudar al cliente de una forma más rápida y efectiva, mejorando la relación con el usuario.

Compliance

La Inteligencia Artificial no sólo ayuda a reducir costes, aumentar ingresos o mejorar el customer experience, sino que también permite mitigar los riesgos financieros, criminales y operacionales. Asimismo, la detección avanzada de fraudes permite descubrir patrones de comportamiento sospechosos a través del conocimiento de los clientes.

Generación y gestión de nuevas oportunidades
Otro dato interesante es que la Inteligencia Artificial tiene capacidad para generar y analizar grandes cantidades de datos, lo que ayuda a los profesionales de la industria financiera a utilizar esta información para identificar nuevas oportunidades de negocio.

Reporting

La analítica avanzada de datos permite obtener un mejor análisis cuantitativo sobre el rendimiento de los productos y servicios en relación a la generación de ingresos, reducción de pérdidas, mitigación del riesgo y mejora del servicio al cliente.

Las organizaciones generan un volumen cada vez más ingente de información. Y las empresas financieras no son una excepción. Gracias a tecnologías como la Inteligencia Artificial y las soluciones de gestión de la información, éstas pueden mejorar su productividad, maximizar sus ingresos y, en consecuencia, mejorar su competitividad en el mercado.

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