Durante los últimos años, la IA ha permitido lograr nuevos niveles de independencia, transparencia, calidad y precisión dentro de las empresas, lo cual sirve de motivación a las compañías para implementarla en sus operaciones.

Los servicios bancarios y financieros son grandes candidatos a beneficiarse de la IA. De hecho, según un estudio de Business Insider, el 80 % de las empresas de este sector ya ha reconocido los beneficios de esta tecnología. En dicho documento se estima, además, que para finales del 2023 los bancos que introduzcan la IA en sus soluciones digitales podrán ahorrar 447.000 millones de dólares estadounidenses. Por tanto, no sorprende la previsión en la que se calcula que para el 2035 las inversiones del sector en esta materia se hayan incrementado en 1200 billones de dólares.

A continuación describiremos tres formas en las que las tecnologías impulsadas por IA ayudan a los proveedores de servicios bancarios y financieros a conseguir ventajas competitivas en áreas como la atención al cliente, el cumplimiento normativo, la mitigación de riesgos y las operaciones digitales en general.

Los responsables de las tomas de decisiones ya no necesitan convencerse del potencial que ofrecen las tecnologías con inteligencia artificial de cara a la mejora de los procesos financieros y bancarios. De hecho, ya existe una gama de capacidades inteligentes pensadas para este fin, como las siguientes:

• Reconocimiento de documentos e identificaciones basado en el aprendizaje automático (lectura, clasificación y extracción automáticas de los datos de un documento identificativo para abrir una cuenta bancaria, por ejemplo)
  
  
• Análisis del sentimiento (identificación de la actitud o la intención que un cliente plasma en las comunicaciones que envía a través de canales digitales y no digitales, como un portal de clientes, una carta escaneada o un correo electrónico, para derivar y resolver las consultas de la mejor forma posible)
  
  
• Extracción de contenido valioso estructurado a partir de interacciones o documentos (con la posibilidad de, por ejemplo, transformar los datos en insights sobre las acciones, las preferencias o las elecciones de los clientes)
  
  
• «Minería» de procesos (por ejemplo, análisis de los procesos de aprobación de préstamos para obtener insights valiosos sobre las incidencias o el alcance a fin de implementar mejoras)

Este tipo de servicios basados en IA pueden ayudar a que los empleados tomen decisiones más rápidas y mejor fundamentadas, así como a mejorar la experiencia de los clientes. La inteligencia artificial es perfecta para obtener insights directos y de gran calidad sobre los clientes, lo que hace que resulte mucho más fácil desarrollar servicios personalizados, adaptar las recomendaciones de productos y anticipar futuros comportamientos. Ocho de cada diez bancos que utilizan actualmente la IA en sus procesos relacionados con clientes han podido identificar mejoras en la satisfacción tanto de estos como de los empleados. Además, la mayoría de ellos afirma haber registrado un incremento de las interacciones de los usuarios con soluciones de inteligencia artificial como los chatbots. Esto representa un importante factor diferencial en un mercado competitivo cuyo principal objetivo es ofrecer una experiencia de cliente de nivel superior.

En sectores altamente regulados, como el de los servicios financieros y bancarios, la IA personalizable desempeña un papel cada vez más importante. Mientras que los datos externos representan, en ocasiones, una buena fuente de «training sets» para fines más generales, como el reconocimiento de imágenes, en el caso del cumplimiento normativo y la mitigación de riesgos pueden llevar a obtener resultados menos fiables o incluso una trazabilidad reducida. De esta forma, es posible que los servicios bancarios y financieros no deseen basar los sets del aprendizaje automático en datos externos, sino en datos propios de gran calidad adaptados a su negocio. Además, la tecnología AutoML permite que los usuarios enriquezcan e implementen nuevos modelos de IA sin necesidad de contar con grandes conocimientos sobre aprendizaje automático. La combinación de la IA con el AutoML ofrece a las empresas del sector bancario y financiero buenos medios para, de forma independiente, acelerar y mejorar la detección de fraudes y riesgos y garantizar el cumplimiento normativo.

Ejemplo

El hecho de que las autoridades apliquen regulaciones nuevas y más exigentes sobre la conservación y la gestión de los datos puede acarrear importantes interrupciones para el trabajo rutinario de los empleados. Un cliente del sector de la banca internacional se puso en contacto con nosotros recientemente para que le ayudáramos a analizar acuerdos de crédito y a almacenar un set de metadatos para cada uno de ellos, tal y como exige la nueva normativa. Sin la ayuda del análisis y la extracción de contenidos, esta tarea no solo habría resultado costosa, sino también imposible de llevar a cabo dentro del plazo previsto. Dado que este cliente ya contaba con una plataforma de servicios de contenidos, podía basar la extracción en sus propios sets de datos y, de esta forma, garantizar unos resultados de mejor calidad que no estuvieran influidos por factores externos.

Los empleados de servicios bancarios y financieros deben gestionar cada día inmensos volúmenes de documentos relacionados con procesos como las solicitudes de crédito, los análisis y las evaluaciones de riesgo, las tasaciones de propiedades, la liquidación de acciones, etc., que contienen información muy valiosa. Esto no solo plantea un alto riesgo de pérdida de tiempo durante la búsqueda de los documentos, sino que cabe la posibilidad de que la información, si se llega a encontrar, esté anticuada o no tenga relación con el caso en cuestión. La IA puede ayudar a trabajar de forma más rápida, inteligente y sencilla en las tareas relacionadas con grandes cantidades de documentos gracias a funciones como las siguientes:

• Introducción, análisis, verificación y procesamiento de la información para garantizar una disponibilidad total, un acceso inmediato y un contenido preciso y actualizado
• Reconocimiento y validación desde un primer momento de la introducción de toda la información necesaria en procesos como, por ejemplo, las solicitudes de préstamos
• Derivación automática de una consulta al empleado correspondiente gracias a la función de reconocimiento de entidades nombradas (NER)
• Automatización de las tareas repetitivas y rutinarias para que los empleados puedan centrarse en llevar a cabo más actividades de valor añadido
• Sugerencia de valores para la búsqueda y el archivo de documentos basada en un algoritmo de asociaciones de palabras. Esto podría ayudar, por ejemplo, a mejorar la labor de búsqueda de los usuarios a través de la inclusión de términos similares desde un punto de vista semántico
• Identificación de temas similares dentro de los documentos. Esto puede ayudar a que un empleado encuentre todos los documentos cuya temática principal sea semejante

Las conversaciones con nuestros clientes a lo largo de los últimos años nos han llevado a detectar que el hecho de disponer de una solución digital que reúna servicios relacionados con los documentos, los procesos y la colaboración resulta de gran ayuda a la hora de adaptarse a entornos de trabajo híbridos. Un cliente, ejecutivo de una entidad bancaria, asegura que la empresa es capaz de facilitar un trabajo remoto seguro a sus cientos de usuarios de forma inmediata: «Creemos que hoy en día el trabajo móvil solo es posible con un buen sistema de gestión documental. Ya no basta con disponer de una solución de colaboración pura».

De hecho, ha sido precisamente el hecho de contar con una solución de gestión documental y de procesos lo que ha permitido que Raiffeisen Bank International (RBI) siente las bases para empezar a explorar las formas en las que la IA puede ayudarles a mejorar sus procesos. Según Wolfgang Rachbauer, de RBI: «El siguiente gran paso [de nuestro proyecto] consiste en evaluar el uso de la inteligencia artificial en el marco de la gestión de acuerdos de préstamos. Esto no solo tiene que ver con la creación segura y eficiente de este tipo de documentos, sino también con la localización del contenido de los contratos de forma rápida e independiente de las búsquedas por OCR. El objetivo final consiste en aprovechar el procesamiento del lenguaje natural en la gestión y la presentación de los documentos para «leer un acuerdo de préstamo como lo haría un ser humano».

¿Quieres descubrir cómo podrías aprovechar la IA para mejorar tus procesos bancarios y financieros? ¿Te gustaría comprobar de primera mano la forma en la que Doxis Intelligent Content Automation puede ayudarte a conseguir operaciones más rápidas, inteligentes y centradas en los clientes? Si es así, no dudes en contactar con nosotros en cualquier momento. Nuestros expertos estarán encantados de atenderte.