La innovación constante no es solo un objetivo, sino una necesidad imperante. Y en ese aspecto, la irrupción de la inteligencia artificial (IA) en el sector financiero se ha convertido en el estandarte de esta nueva era de transformación. Su implantación en el día a día está impulsando mejoras en eficiencia, seguridad y personalización. Se trata de cambios que no solo benefician a las instituciones financieras, sino también a los consumidores, que experimentan servicios adaptados a sus necesidades y que facilitan la inclusión de todas las personas.
Si bien es cierto que la integración de la IA no es un fenómeno nuevo, su aplicación y alcance se han transformado exponencialmente en los últimos años. El aprendizaje automático (machine learning) y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) han permitido, entre otras cosas, que las entidades puedan optimizar sus servicios a escalas inimaginables. Por ello, desde Coinscrap Finance comparten y desgranan cinco cambios sustanciales en el sector financiero tras la llegada de la IA y sus beneficios:
1. Implementación de la automatización de procesos
Desde la llegada de la IA, el sector es capaz de automatizar tareas rutinarias reduciendo errores humanos, liberando tiempo para que los expertos se concentren en actividades de mayor valor añadido y mejorando la eficiencia en general de las entidades. En concreto, los algoritmos de machine learning pueden a día de hoy analizar grandes volúmenes de datos financieros en tiempo real y brindar información valiosa para la toma de decisiones y la innovación en los servicios.
Este es un aspecto muy relevante para entidades bancarias y aseguradoras, ya que les permite conocer a sus clientes al detalle, descubrir ciertas tendencias y patrones sociales, evaluar riesgos de manera detallada y adaptar su actividad en consecuencia con mayor precisión y rapidez.
2. Mejoras en la seguridad de las entidades y los clientes
En un entorno financiero complejo, donde la digitalización se ha convertido en la base de la actividad, los riesgos pueden surgir de múltiples fuentes, por lo que analizar y mitigar estos riesgos, asegurando que las operaciones sean seguras y rentables, es fundamental. En este punto, resulta indiscutible el papel aliado de la IA en la detección y prevención de fraudes. Estos modelos pueden detectar patrones inusuales en tiempo real y alertar a las instituciones financieras para que tomen medidas inmediatas. Además, la IA puede mejorar continuamente sus capacidades de detección a medida que se alimenta con nuevos datos y se adapta a las tácticas cambiantes de los ciber delincuentes.
Igualmente, los clientes pueden beneficiarse de la seguridad que ofrece la implantación de la IA en el sector a través de procesos de autenticación mucho más sólidos que los existentes hasta hace unos años. En ese sentido, se aplican tecnologías como la biometría que, impulsadas por IA, están mejorando la protección de los usuarios contra accesos no autorizados, permitiendo a las entidades actuar de manera ágil para prevenir cualquier violación de seguridad.
3, Insights financieros personalizados y adaptados al cliente
La IA puede analizar datos de clientes y patrones de comportamiento para ofrecer recomendaciones financieras personalizadas a través de sus canales favoritos y en el momento exacto, lo que mejora la experiencia general del cliente y fortalece la relación con el banco o la institución financiera. Dicho de otro modo, su capacidad de análisis ayuda a sugerir productos y servicios adaptados a sus necesidades individuales tras detectar momentos relevantes en su vida (como el nacimiento de un bebé, por ejemplo), llegando incluso a niveles predictivos. Y es que, a partir del momento en que sabemos qué necesita o qué podría necesitar el cliente, se despliega un enorme abanico de posibilidades de venta cruzada.
En este sentido, mediante el análisis y cruce de datos demográficos, historiales de transacciones, comportamiento online y otras fuentes de información, las entidades pueden segmentar los comportamientos de los usuarios, anticiparse a sus preferencias y diseñar estrategias más efectivas, lo que se traduce en una mayor retención y reducción de los costes de adquisición. Esto no solo aumenta la satisfacción y retención del cliente, sino que también incentiva la innovación de productos y servicios en el sector, al conocer de primera mano las necesidades de la sociedad.
4. Mejora en la atención al cliente y en la relación con su entidad financiera
En línea con el anterior punto, cabe destacar que, para mejorar la relación del usuario con su institución financiera, hay que trabajar de manera bidireccional. Esto quiere decir que, por un lado, se debe fomentar la omnicanalidad para poder contactar con los clientes a través de sus plataformas favoritas, para sugerirles productos o servicios y, por otro, es recomendable mejorar la atención que se le ofrece, solventando sus dudas o reclamaciones en todos los canales y en cualquier momento del día.
Es por ello que la IA ha permitido que bancos y aseguradoras puedan estar disponibles para sus clientes las 24 horas del día, durante todo el año. Esto ha sido posible gracias al desarrollo de asistentes virtuales y chatbots inteligentes, los cuales son capaces de atender consultas ofreciendo respuestas rápidas y personalizadas, mejorando la experiencia de usuario. Sin embargo, para que este tipo de asistentes ofrezcan una información adaptada y alineada con los datos únicos de cada cliente, es necesario darles el contexto adecuado. La mayoría de las IAs generativas se basan en información pública hasta una fecha determinada para poder generar sus respuestas. Por ello, uno de los aspectos diferenciales en su aplicación por parte de las empresas es la posibilidad de agregarle datos e información propia de cada organización, lo que permite no solo optimizar el rendimiento de la IA, sino también mantener el control sobre su ecosistema tecnológico, asegurando flexibilidad y capacidad de adaptación frente a la rápida evolución del sector.
5. Optimización de las decisiones de inversión
La IA también está cambiando la manera en que se toman las decisiones de inversión. No se trata de que sea una sustituta de los profesionales en materia de asesoramiento o gestión de activos, pero sí un complemento. Esto se debe a que la IA permite una mejor predicción de tendencias del mercado, identificación de oportunidades de inversión y gestión de carteras.
En la práctica, se traduce a que los algoritmos de análisis predictivo pueden procesar grandes cantidades de datos del mercado y generar insights. Éstos, junto al expertise del profesional, ayudan a identificar oportunidades de inversión, proporcionando recomendaciones precisas y oportunas a los clientes. Y, en consecuencia, permiten tomar decisiones más informadas. Esto mejora la satisfacción del cliente y la rentabilidad del banco, al aumentar las ventas de productos y optimizar la gestión de sus activos.
Tribuna elaborada por Óscar Barba, CTO y cofundador de Coinscrap Finance
Por Funds Society, Miami
