En los próximos años, asistiremos a un despliegue en masa de servicios dirigidos por sistemas de inteligencia artificial. Los desafíos son muchos, pero bien encauzados favorecerán la calidad y la velocidad de los servicios financieros. Los bancos han trabajado para recuperar la confianza de los clientes durante la mayor parte de una década. Ahora, las herramientas de inteligencia artificial pueden desempeñar un papel importante en la reconstrucción de esa relación. ¿Cómo?
En opinión de Saxo Bank, la oferta bancaria evolucionará para satisfacer las necesidades individuales de los clientes, en lugar de que el cliente trabaje arduamente para comprender cuál de los productos se adapta realmente a su situación. Lo que ahora son pequeños servicios como los chatbots o asistencia por voz –que automatizan consultas sencillas– irán un paso más allá para responder a clientes con soluciones a medida. Y esto es solo un ejemplo de potencial de esta tecnología.
“El propio trabajo de Saxo Bank con inteligencia artificial todavía está en una etapa relativamente temprana, pero tenemos pruebas claras de cómo la inteligencia artifical puede proporcionar servicios diferenciados, personalizados y de alta calidad a los clientes de una manera que los humanos no pueden, incluso aunque estén respaldados por una capacidad de procesamiento a gran escala”, afirma Christian Hededal, responsable de ciencia de datos de Saxo Bank.
En gran parte esto se debe a que las herramientas basadas en inteligencia artificial pueden anticipar y facilitar las necesidades y preferencias de los clientes que cambian rápidamente y que sus creadores no pudieron predecir. Su capacidad de aprender sobre la marcha también significa que no solo son más rápidos, más flexibles y más precisos, sino que también están disponibles las 24 horas al día, los 7 días de la semana, sin interrupciones. Es el proceso constante de aprendizaje y adaptación que hace que los programas de inteligencia artificial sean tan valiosos.
Los desafíos
Para el banco, esta capacidad de anticipar y adaptarse debe ser tratada con precaución por las compañías que buscan expandir sus programas de inteligencia artificial a nuevas áreas. La materia prima para abrir un nuevo mundo de posibilidades para las aplicaciones de inteligencia artificial son los datos, pero unos datos sin pulir, sin pasar un filtro de calidad pueden acabar en desastre.
“Deben ser datos relevantes y limpios, lo que puede ser un gran desafío, sobre todo cuando se obtienen internamente de múltiples sistemas heredados o de proveedores externos”, advierte Christian Hededal.
Pero los retos de la inteligencia artificial no solo radican en la calidad de los datos, sino también en establecer los límites adecuados. Los algoritmos de negociación, por ejemplo, no han funcionado cuando se han establecido parámetros insuficientemente robustos. Por esta razón, es de vital importancia asegurar que la fuente de contenido impulsada por inteligencia artificial elija fuentes de información creíbles y cuidadosamente seleccionadas.
Avance de la regulación
Por último, la entidad financiera señala que “habrá que hacer un ingente trabajo para explicar, sobre todo a los reguladores, las decisiones adoptadas por programas basados en inteligencia artificial o las razones de por qué a un cliente se le ofrece un producto y no otro”.
En este sentido considera que las autoridades son conscientes de que su uso va en contra de los requisitos exigidos ahora mismo a los bancos en lo que se refiere a la supervisión y la comprensión de las herramientas y los procesos llevados a cabo, especialmente en el ámbito de la lucha contra los delitos financieros y la ciberseguridad.
Por Funds Society, Madrid
Por Fórmate a Fondo