Construir el banco de la IA: Buenas prácticas para unos servicios financieros preparados para el futuro

Crear el banco de la IA significa integrar tecnologías avanzadas para mejorar la satisfacción del cliente, potenciar los servicios, impulsar la seguridad y mantener la competitividad. Este artículo explora las mejores prácticas para la implementación de la IA, el aprovechamiento de los datos de los clientes, la mejora de la gestión de riesgos, etc.

Principales conclusiones

• El éxito de la implantación de la IA en la banca depende de una sólida infraestructura de datos, medidas de seguridad avanzadas y un compromiso de mejora continua.
• La IA mejora las experiencias bancarias personalizadas aprovechando los datos de los clientes y el análisis predictivo, al tiempo que mantiene altos estándares de privacidad y seguridad de los datos.
• La colaboración entre los bancos y las empresas de tecnología financiera es esencial para hacer avanzar las tecnologías de IA, abordar los retos y garantizar una aplicación eficaz en el sector bancario.

¿Cómo utilizar InvestGlass para construir su IA en banca?

InvestGlass puede desempeñar un papel fundamental en la creación de un banco AI-first mediante el aprovechamiento de modelos de aprendizaje automático, grandes modelos de lenguaje y análisis avanzados para impulsar la transformación digital y remodelar la forma en que operan los bancos. Al analizar grandes cantidades de datos de comportamiento y datos no estructurados con herramientas de ciencia de datos, los bancos pueden mejorar el compromiso con el cliente, optimizar las unidades de negocio y lograr un crecimiento de los ingresos al tiempo que reducen los gastos operativos. Este enfoque impulsado por la IA permite a las organizaciones gestionar tareas rutinarias con una rapidez sin precedentes, cumplir los requisitos normativos y detectar anomalías para salvaguardar el perfil de riesgo del banco. Inspirándose en las innovaciones de líderes como Goldman Sachs, los bancos pueden agilizar las operaciones, mejorar la eficiencia y abordar los retos a los que se enfrentan otros bancos. La inversión necesaria en herramientas de IA como InvestGlass transforma la capacidad del banco para adaptarse a las cambiantes tendencias bancarias, permitiendo en última instancia la transformación mediante IA de los sistemas financieros tradicionales en modelos ágiles y centrados en el cliente que equilibran la innovación con el cumplimiento de la normativa.

¿Cuáles son las ventajas de las funciones de InvestGlass para un banco basado en la inteligencia artificial?

Agente inteligente

• Mejora el compromiso del cliente ofreciéndole recomendaciones personalizadas basadas en datos de comportamiento y preferencias en tiempo real.
• Utiliza grandes modelos lingüísticos y modelos de aprendizaje automático para analizar las interacciones con los clientes, lo que permite respuestas más rápidas y precisas.
• Reduce los gastos operativos automatizando las tareas rutinarias de asesoramiento con una rapidez y precisión sin precedentes.
• Mejora las oportunidades de venta cruzada y de aumento de las ventas, contribuyendo al crecimiento de los ingresos.

Motor basado en reglas para MIFID y LSFIN Fidleg

• Simplifica el cumplimiento de los requisitos normativos, reduciendo riesgos y sanciones.
• Automatiza las comprobaciones de idoneidad de las inversiones, garantizando que las recomendaciones se ajustan al perfil de riesgo del banco y a las necesidades del cliente.
• Ofrece normas personalizables para adaptarse a la evolución del panorama normativo, lo que ayuda a los bancos a adelantarse a los cambios de las políticas bancarias.
• Reduce el esfuerzo manual y garantiza la coherencia en la toma de decisiones en todas las unidades de negocio.

Automatización del proceso de aprobación

• Agiliza los flujos de trabajo entre departamentos, reduciendo los retrasos en la aprobación de productos, transacciones o solicitudes de clientes.
• Aumenta la eficacia operativa automatizando los procesos de aprobación a varios niveles, lo que reduce los gastos de explotación.
• Garantiza el cumplimiento integrando normas predefinidas para cumplir los requisitos normativos.
• Permite a los equipos centrarse en tareas estratégicas automatizando los pasos repetitivos de aprobación.

Automatización KYC

• Acelera la incorporación de los clientes digitalizando y automatizando el proceso "Conozca a su cliente".
• Analiza grandes cantidades de datos no estructurados para verificar la identidad y evaluar la idoneidad de los clientes.
• Mejora la precisión en las comprobaciones de cumplimiento, reduciendo el riesgo de multas por incumplimiento de la normativa AML o KYC.
• Mejora la experiencia del cliente con una incorporación más rápida, aumentando la confianza y fomentando el compromiso del cliente.

InvestGlass permite a los bancos operar de manera más eficiente mediante la integración de estas herramientas en sus sistemas, lo que permite a las organizaciones cumplir con las demandas regulatorias, mejorar la satisfacción del cliente e impulsar la transformación digital con una inversión mínima requerida.

Sentar las bases de la IA en la banca

Para implantar con éxito la IA en la banca se requiere una infraestructura de datos sólida y medidas estrictas de seguridad de los datos. Invertir en sistemas basados en la nube ofrece a las entidades financieras mayor velocidad de despliegue, flexibilidad y cumplimiento de la normativa. La tecnología en la nube ayuda a la integración de la IA al permitir un análisis rápido y eficiente de grandes conjuntos de datos. La seguridad de los datos es otro aspecto vital para los bancos del sector bancario. Las tecnologías de IA manejan información sensible de los clientes, lo que exige invertir en medidas de seguridad avanzadas. La falta de una sólida seguridad de los datos aumenta el riesgo de violaciones y filtraciones de datos, lo que puede dañar la reputación del banco y la confianza de los clientes. Una base sólida para las soluciones de IA en banca implica un compromiso de mejora y adaptación continuas. Los bancos deben actualizar y perfeccionar periódicamente sus sistemas de IA para seguir el ritmo de la evolución de la tecnología financiera. Este enfoque proactivo garantiza que el banco de IA siga siendo eficiente, seguro y cumpla las cambiantes normas reguladoras.

Aprovechar los datos de los clientes para personalizar la banca

La integración de la IA ayuda a los bancos a desmantelar los silos de datos, allanando el camino para experiencias bancarias personalizadas. La banca personalizada depende de la comprensión de las necesidades y comportamientos individuales de los clientes mediante un análisis exhaustivo de los datos. Aprovechar los datos de los clientes permite a los bancos crear productos y servicios personalizados. marketing estrategias para diversos segmentos de clientes. El análisis predictivo es esencial en este proceso. Las herramientas de IA pueden predecir las necesidades futuras de los clientes basándose en su comportamiento histórico, lo que permite a los agentes virtuales ofrecer un asesoramiento oportuno y pertinente. Por ejemplo, un sistema de IA puede recomendar productos financieros relacionados con los viajes a los viajeros frecuentes, aumentando el compromiso y la satisfacción. El procesamiento del lenguaje natural (PLN) desempeña un papel crucial en la comprensión de las consultas de los clientes y la prestación de asistencia instantánea a través de chatbots y asistentes virtuales. Una personalización eficaz exige a las entidades financieras altos niveles de privacidad y seguridad de los datos. Los clientes deben confiar en que sus datos se utilizan de forma responsable. Unas sólidas medidas de protección de datos ayudan a los bancos a generar y mantener la confianza, mejorando la satisfacción del cliente y fomentando las relaciones a largo plazo.

Mejorar la gestión de riesgos con tecnologías de IA

Las tecnologías de IA tienen un impacto significativo en la gestión de riesgos. La IA automatiza la evaluación del peligro, la supervisión del cumplimiento y los procesos de toma de decisiones, mejorando la gestión del riesgo en la banca. Los sistemas de IA pueden evaluar el riesgo crediticio con mayor precisión mediante el análisis de datos históricos, identificando patrones que los métodos tradicionales podrían pasar por alto. Las técnicas de aprendizaje automático, como los árboles de decisión, mejoran los modelos de riesgo crediticio ofreciendo reglas de decisión claras para escenarios complejos. Esta precisión ayuda a los bancos a tomar decisiones más informadas sobre préstamos e inversiones, reduciendo el riesgo de impagos y malas inversiones. Las soluciones avanzadas basadas en IA mejoran la selección y segmentación de variables, aumentando la precisión de los modelos en la gestión de riesgos. Estas tecnologías procesan amplios conjuntos de datos, optimizando la toma de decisiones y mejorando el marco general de gestión de riesgos.

Detección y prevención del fraude mediante IA

La detección y prevención del fraude son cruciales en la banca, y las tecnologías de IA tienen un valor incalculable en este ámbito. Los sistemas de IA previenen el fraude financiero analizando los datos de las transacciones y el comportamiento de los clientes, lo que permite intervenir a tiempo contra el fraude con tarjetas de crédito y el blanqueo de dinero. Las técnicas de ingeniería de características y detección de anomalías ayudan a la IA a distinguir entre transacciones legítimas y fraudulentas. La IA generativa mejora la detección del fraude en tiempo real al identificar patrones de transacciones inusuales, lo que acelera significativamente los tiempos de respuesta. Garantizar la imparcialidad y eficacia de los modelos de IA exige que los bancos utilicen conjuntos de datos diversos y mantengan datos de entrenamiento de alta calidad. Este enfoque minimiza los sesgos y maximiza la precisión de los sistemas de detección del fraude.

Mejorar la interacción con el cliente mediante asistentes virtuales

Los asistentes virtuales basados en IA están transformando las interacciones con los clientes en el sector bancario. Aprovechando el procesamiento del lenguaje natural, estos chatbots pueden comprender las consultas de los clientes, permitiendo conversaciones personalizadas y asistencia 24 horas al día, 7 días a la semana, lo que aumenta significativamente la satisfacción del cliente. Avanzado inteligencia artificial permiten a los chatbots responder a consultas complejas, lo que beneficia tanto a los clientes como a los empleados al mejorar la eficiencia operativa. Sin embargo, la integración de estos sistemas plantea retos. Los sistemas de interacción con el cliente deben diseñarse cuidadosamente para cumplir las normas reglamentarias, garantizando una integración perfecta y un rendimiento óptimo. Las tecnologías de IA multimodal permiten una comunicación versátil, enriqueciendo las experiencias de los clientes y estableciendo un nuevo estándar de atención al cliente.

Soluciones de IA generativa para mejorar la experiencia del cliente

La IA generativa eleva la experiencia del cliente creando contenidos personalizados y modernizando los chatbots de atención al cliente. Estos modelos de IA pueden generar rápidamente contenidos personalizados, produciendo más de cien anuncios en cuestión de minutos, lo que enriquece notablemente las interacciones con los clientes. La modernización con IA generativa de los chatbots de atención al cliente mejora la satisfacción y reduce los costes operativos. Los asesores dedican hasta 65% menos tiempo a tareas mundanas gracias a las eficiencias de la IA generativa. Herramientas como NVIDIA NeMo y Riva ayudan a los bancos a crear modelos de IA generativa eficaces, mejorando la capacidad de atención al cliente.

El papel de la IA en la gestión de patrimonios

La IA transforma significativamente la gestión de patrimonios al impulsar la productividad y personalizar los servicios al cliente. La planificación financiera impulsada por la IA se adapta a los cambios personales y del mercado, ofreciendo un asesoramiento a medida basado en las circunstancias individuales. Esta personalización ayuda a los clientes a alcanzar sus objetivos financieros con mayor eficacia. Los sistemas de IA analizan rápidamente los datos, predicen las tendencias del mercado y mejoran la comunicación con el cliente. Las herramientas automatizadas, como los roboasesores, ofrecen orientación sobre inversiones a bajo coste, lo que hace que la gestión del patrimonio sea accesible a un público más amplio. A medida que las empresas invierten fuertemente en IA, se prevé que los activos gestionados por IA en la gestión de patrimonios se acerquen a $6 billones en 2027.

Prepararse para el futuro: IA cuántica y más allá

De cara al futuro, la IA cuántica se perfila como un cambio de juego para la banca. La IA cuántica ofrece a los bancos un análisis de datos más rápido, mayor seguridad y una ventaja competitiva. Esta tecnología es crucial para desarrollar algoritmos de cifrado resistentes a la cuántica que protejan los datos sensibles de los clientes. Los primeros en adoptar la IA generativa en la banca pueden esperar mejoras de productividad de 22-30%. JPMorgan está contratando un equipo de reclutamiento cuántico, cubriendo 28 puestos a nivel mundial para adaptarse a los avances en IA cuántica. Se prevé que el impacto de la IA generativa en la banca alcance los $300.000 millones, lo que pone de manifiesto su inmenso potencial.

Gobernanza y regulación de la IA

A medida que la IA se vuelve cada vez más frecuente en el sector bancario, la gobernanza y la regulación son preocupaciones fundamentales. Las entidades financieras deben garantizar que sus sistemas de IA sean transparentes, explicables y justos, y que cumplan normativas como el GDPR y la CCPA. Estas normativas imponen estrictas normas de privacidad y protección de datos, garantizando que los datos de los clientes se manejen de forma responsable. Se están desarrollando marcos de gobernanza de la IA para guiar el uso responsable de la IA en la banca. Estos marcos cubren varios aspectos, incluido el uso de modelos de IA, la gestión de datos y la gestión de riesgos. Organismos reguladores como la Reserva Federal y la Autoridad Bancaria Europea están publicando directrices sobre el uso de la IA en la banca, haciendo hincapié en los requisitos para la gestión de riesgos, la calidad de los datos y la validación de modelos. Los bancos también deben garantizar que sus sistemas de IA sean seguros y resistentes. Se necesitan controles adecuados para prevenir ciberataques y violaciones de datos, salvaguardando la información sensible de los clientes. Al adherirse a estas normas de gobernanza y regulación, las instituciones financieras pueden generar confianza con los clientes y los reguladores, garantizando el uso ético y eficaz de las tecnologías de IA.

Talento y competencias en IA

El creciente uso de la IA en la banca está impulsando una demanda cada vez mayor de talento y habilidades de IA, incluidos científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores de IA. Las instituciones financieras compiten por los mejores talentos en IA, ofreciendo salarios y beneficios competitivos para atraer y retener a los mejores candidatos. Para hacer frente a esta demanda, se están desarrollando programas de formación y educación en IA para ayudar a los bancos a mejorar las competencias de su fuerza de trabajo actual y cultivar la próxima generación de líderes en IA. Estos programas son esenciales para construir una sólida cantera de talento y garantizar que los empleados estén equipados con las habilidades necesarias para aprovechar las tecnologías de IA de manera efectiva. La adquisición de talento para la IA se está convirtiendo en un reto clave para los bancos, ya que buscan mantener una ventaja competitiva en el uso de la IA. Para superar este reto, los bancos se están asociando con universidades e instituciones de investigación para desarrollar programas de investigación y desarrollo de IA. Estas asociaciones no sólo fomentan la innovación, sino que también ayudan a atraer a los mejores talentos en IA al sector bancario.

IA e inclusión financiera

La IA está desempeñando un papel fundamental en la mejora de la inclusión financiera, especialmente en los mercados emergentes, donde el acceso a los servicios financieros es limitado. Los chatbots y asistentes virtuales basados en IA se están utilizando para ofrecer educación y asesoramiento financiero a comunidades desatendidas, ayudándolas a tomar decisiones financieras con conocimiento de causa. Se están desarrollando modelos de calificación crediticia basados en IA para conceder créditos a particulares y pequeñas empresas que pueden carecer de un historial crediticio tradicional. Mediante el análisis de fuentes de datos alternativas, estos modelos pueden evaluar la solvencia con mayor precisión, permitiendo el acceso al crédito a quienes antes estaban excluidos del sistema financiero. Los sistemas de pago por móvil basados en IA también se están utilizando para proporcionar acceso a servicios financieros a personas que no tienen una cuenta bancaria. Estos sistemas facilitan las transacciones y la gestión financiera a través de dispositivos móviles, haciendo que la banca sea más accesible y cómoda. Además, la IA se está utilizando para detectar y prevenir delitos financieros, como el blanqueo de dinero y la financiación del terrorismo. Al mejorar las medidas de seguridad, la IA ayuda a promover la inclusión financiera creando un entorno financiero más seguro y fiable.

IA y sostenibilidad

La IA se está aprovechando para promover la sostenibilidad en el sector bancario, sobre todo en los ámbitos del cambio climático y la gestión de riesgos medioambientales. Se están utilizando sistemas de gestión de riesgos basados en IA para identificar y gestionar riesgos medioambientales, como el cambio climático y la deforestación. Estos sistemas permiten a los bancos evaluar el impacto de los factores medioambientales en sus operaciones y tomar decisiones informadas para mitigar los riesgos. Se están desarrollando sistemas de información sobre sostenibilidad basados en IA para ofrecer transparencia y rendición de cuentas sobre los resultados en materia de sostenibilidad. Estos sistemas ayudan a los bancos a rastrear e informar sobre su impacto medioambiental, garantizando el cumplimiento de las normas y reglamentos de sostenibilidad. También se están utilizando plataformas de inversión sostenible basadas en IA para ofrecer a los inversores opciones de inversión sostenible. Mediante el análisis de los aspectos medioambientales, sociales y de gobernanza (ESG), estas plataformas ayudan a los inversores a tomar decisiones informadas que se ajusten a sus objetivos de sostenibilidad. Además, la IA se está utilizando para detectar y prevenir el lavado verde, garantizando que las afirmaciones de sostenibilidad de las empresas sean auténticas y verificables. Esto promueve la transparencia y la confianza en el sector bancario, fomentando más prácticas e inversiones sostenibles. Al integrar la IA en sus operaciones, los bancos no sólo pueden mejorar sus esfuerzos de sostenibilidad, sino también contribuir a un sistema financiero más sostenible y resistente.

Asociarse con empresas fintech para el avance de la IA

La colaboración entre bancos y empresas fintech es vital para el avance de las tecnologías de IA en el sector bancario. Las empresas fintech aportan agilidad e innovación, mientras que los bancos ofrecen conocimientos del sector y experiencia normativa. Una colaboración fructífera permite a los bancos introducir nuevos servicios sin tener que revisar a fondo sus sistemas centrales. Afrontar retos como los sistemas heredados es esencial para el éxito de la colaboración y la implantación eficaz de la IA. Aprovechar las herramientas de IA de vanguardia de las empresas fintech ayuda a los bancos a seguir siendo competitivos en un panorama tecnológico en rápida evolución.

Superar los retos de la aplicación de la IA

La implantación de la IA en la banca conlleva sus propios retos. La privacidad de los datos es una de las principales preocupaciones, ya que los bancos deben proteger la información confidencial de los clientes y, al mismo tiempo, cumplir la normativa. Navegar por el panorama normativo exige transparencia y cumplimiento de normas éticas para evitar resultados sesgados de la IA. Mejorar la capacidad de explicación de los modelos de IA es crucial para generar confianza entre clientes y reguladores. La integración de la IA con los sistemas heredados plantea retos importantes, que a menudo requieren inversiones sustanciales en infraestructura y software. La colaboración entre equipos, incluidos expertos jurídicos y técnicos, es necesaria para una integración eficaz de la IA y para abordar retos complejos. Reducir la brecha de competencias es crucial para la implantación de la IA. Los bancos deben fomentar una cultura que adopte las nuevas tecnologías e invertir en la formación de los empleados. La supervisión y el mantenimiento continuos de los sistemas de IA son cruciales para mantener el rendimiento y evitar comportamientos inesperados.

Resumen

La integración de la IA en la banca no es solo una tendencia, sino una necesidad para estar preparados para el futuro. Desde la mejora de las interacciones con los clientes y la gestión de riesgos hasta la prevención del fraude y la personalización de la gestión del patrimonio, las tecnologías de IA ofrecen numerosas ventajas. Al sentar las bases, aprovechar los datos de los clientes y superar los retos de implementación, los bancos pueden liberar todo el potencial de la IA y seguir siendo competitivos en el cambiante panorama financiero.

Preguntas frecuentes

¿Cuáles son los pasos iniciales para integrar la IA en la banca?

Integrar la IA en la banca requiere establecer una sólida infraestructura de datos, invertir en sistemas basados en la nube y garantizar una fuerte seguridad de los datos. Estos pasos fundamentales facilitarán una implantación satisfactoria de las tecnologías de IA.

¿Cómo puede la IA mejorar las interacciones con los clientes en el sector bancario?

La IA mejora las interacciones con los clientes en la banca utilizando asistentes virtuales y chatbots para ofrecer conversaciones personalizadas y asistencia las 24 horas del día, lo que mejora significativamente la satisfacción del cliente.

¿Qué papel desempeña la IA en la gestión de riesgos?

La IA mejora significativamente la gestión de riesgos al automatizar la evaluación de peligros y la supervisión del cumplimiento, mejorando así la precisión de las evaluaciones del riesgo crediticio. Esto conduce a procesos de toma de decisiones más informados.

¿Cómo se utiliza la IA en la detección y prevención del fraude?

La IA se utiliza en la detección y prevención del fraude analizando los datos de las transacciones y el comportamiento de los clientes para identificar patrones y anomalías indicativos de actividades fraudulentas. Esta tecnología mejora las medidas de seguridad y permite responder a tiempo a las transacciones fraudulentas.

¿Cuáles son las ventajas de asociarse con empresas de tecnología financiera para el avance de la IA?

La asociación con empresas de tecnología financiera proporciona a los bancos la agilidad y la innovación necesarias para implantar con éxito la IA, mientras que el aprovechamiento de los conocimientos del sector y la experiencia normativa de los bancos mejora la competitividad. Esta colaboración crea un marco sólido para el avance eficaz de las tecnologías de IA.