Cómo preparar su banco para la IA: Una guía práctica

Para que su banco esté preparado para la IA con InvestGlass, primero debe evaluar su tecnología actual, la calidad de los datos y la experiencia de su personal. Esta guía proporciona pasos prácticos sobre cómo conseguir que su banco esté preparado para la IA mediante la evaluación de estas áreas y la creación de una sólida estrategia de IA. Aprenderá a mejorar su infraestructura, a gestionar los datos con eficacia y a formar a su equipo para una integración exitosa de la IA en la banca.

Puntos clave

• Los bancos deben evaluar su preparación actual para la IA mediante la evaluación de la infraestructura tecnológica, la calidad de los datos y la experiencia del personal para identificar las mejoras necesarias para una integración exitosa de la IA.
• Desarrollar una estrategia sólida de IA implica establecer objetivos claros, crear una hoja de ruta de implementación exhaustiva y definir indicadores clave de rendimiento para alinear las iniciativas de IA con los objetivos empresariales.
• La formación continua y el perfeccionamiento de los empleados, junto con las asociaciones estratégicas con proveedores de IA, son esenciales para la adopción eficaz de la IA y la innovación continua en la banca.

Evaluación de su preparación actual para la IA

Antes de explorar las oportunidades de la IA, evalúe las capacidades actuales de su banco. Evalúe la infraestructura tecnológica, la calidad de los datos y la experiencia del personal para identificar las lagunas en la preparación para la IA. La mejora de las plataformas tecnológicas y analíticas es necesaria para que los bancos amplíen las iniciativas de IA y mejoren la captación de clientes y la eficiencia operativa. Defina los objetivos y evalúe la experiencia del personal para garantizar el éxito de la implantación de la IA.

Infraestructura tecnológica

​La integración de la inteligencia artificial (IA) en la banca requiere una infraestructura tecnológica sólida, en la que destaquen los recursos informáticos en la nube y las capacidades avanzadas de procesamiento de datos. Se está produciendo un cambio significativo, ya que los bancos están pasando de los sistemas mainframe tradicionales a las infraestructuras en la nube impulsadas por la IA. Según una encuesta mundial realizada a 650 responsables de la toma de decisiones en el sector bancario, esta transición es fundamental para mejorar la agilidad y los servicios centrados en el cliente. Las inversiones en computación y redes de alto rendimiento son esenciales para evitar cuellos de botella operativos y garantizar un despliegue de IA sin problemas. Por ejemplo, JPMorgan Chase ha informado de un aumento del 10% al 20% en la eficiencia de los ingenieros de software mediante el uso de asistentes de codificación de IA, lo que subraya los beneficios tangibles de integrar la IA con una infraestructura sólida. Los sistemas informáticos heredados suponen a menudo un reto para los bancos, que necesitan invertir en actualizaciones tecnológicas impulsadas por la IA para impulsar la eficiencia operativa. Las herramientas de análisis de datos de código abierto han hecho avanzar la IA en la banca, haciendo más accesible el aprendizaje automático. Automatización mediante inteligencia artificial agiliza las operaciones y reduce los costes sustituyendo las tareas manuales por procesos informáticos eficaces.

Calidad y disponibilidad de los datos

Los datos de alta calidad son cruciales para una implantación eficaz de la IA. Muchos bancos tienen problemas con la calidad de los datos existentes, ya que a menudo no se recopilaron pensando en la IA. Unas políticas claras de gestión de datos mantienen la precisión y la coherencia, garantizando datos fiables para el entrenamiento de modelos de IA.

Experiencia del personal

Un equipo cualificado es vital para el éxito de la implantación de la IA en la banca. Evaluar las habilidades actuales del equipo ayuda a determinar si se necesita formación o contratación adicional. Implicar al equipo actual en la planificación de la IA demuestra cómo la IA mejorará su eficacia y valor en el trabajo, lo que conducirá a mejores resultados.

Construir una estrategia sólida de IA

Invertir en IA ayuda a las instituciones financieras a resolver los retos empresariales y a seguir siendo competitivas. Un enfoque estratégico implica fijar objetivos claros, establecer una hoja de ruta de implementación y medir los KPI para garantizar que las decisiones financieras informadas se alinean con los objetivos empresariales. La planificación de la inversión en IA a largo plazo fomenta la innovación, permitiendo a los bancos desarrollar nuevos productos y mejorar la prestación de servicios.

Establecer objetivos claros para la IA

Unos objetivos claros en materia de IA alinean la inversión en tecnología con los objetivos estratégicos. Los objetivos pueden incluir la mejora de la satisfacción del cliente a través de servicios personalizados o la mejora de las capacidades de detección del fraude. Unos objetivos claros de IA garantizan una mejor asignación de recursos y mejores resultados de las tecnologías de IA en la banca.

Hoja de ruta para la aplicación

Una hoja de ruta detallada para la implantación es crucial para el éxito de la IA. Esto incluye el establecimiento de acuerdos de nivel de servicio (SLA) claros con los proveedores para una asistencia rápida y la fiabilidad del servicio. Una hoja de ruta bien definida equilibra la adopción de la tecnología con los riesgos potenciales y garantiza una gobernanza adecuada de los datos.

Indicadores clave de rendimiento (KPI)

Los KPI son esenciales para evaluar el rendimiento de la IA y garantizar la alineación con los objetivos empresariales. La supervisión continua y los comentarios de los usuarios son cruciales para la mejora continua de las soluciones de IA proporcionadas por los proveedores.

Invertir en una gestión de datos preparada para la IA

Una gestión eficaz de los datos maximiza los beneficios de la IA en la banca. Una estrategia de datos unificada, que integre datos de fuentes como CRM y transacciones, mejora los modelos de IA y facilita una mejor utilización de los datos.

Integración de datos

Es necesaria una estrategia de datos unificada para la adopción de la IA en los bancos. Los datos deben integrarse a partir de fuentes como CRM y transacciones para garantizar una implementación eficaz de la IA. InvestGlass CRM y PMS están totalmente integrados con su modelo favorito LLM SLM. Los datos sintéticos pueden utilizarse para probar productos y mejorar las experiencias de los clientes, mejorando los modelos de IA.

Seguridad de los datos

Los protocolos de seguridad avanzados, como el cifrado y la autenticación multifactor, protegen los datos de los clientes. La gestión del cumplimiento en tiempo real y las herramientas automatizadas de cumplimiento de la normativa ALD ayudan a los bancos a cumplir los requisitos normativos en materia de seguridad de los datos. Comunicar estas salvaguardas tranquiliza a los clientes sobre la seguridad de sus datos.

Gobernanza de datos

Unas políticas sólidas de gobernanza de datos son cruciales para una implantación eficaz de la IA. El cumplimiento de la normativa sobre privacidad de datos genera confianza y garantiza una gobernanza de datos responsable. InvestGlass puede alojarse en sus servidores o en la nube suiza. El coste del alojamiento en un servidor GPU suele oscilar entre 1000 y 5000 francos suizos al mes, en función de la potencia y la configuración que necesite. Las políticas de uso de datos claramente definidas guían a los equipos en el uso ético y eficaz de los datos en las aplicaciones de IA.

Aprovechar los algoritmos avanzados y el aprendizaje automático

Los algoritmos de vanguardia mejoran significativamente la toma de decisiones en la banca mediante el análisis eficaz de vastos conjuntos de datos. El aprendizaje automático ayuda a los bancos a identificar tendencias y automatizar procesos, mejorando la eficiencia operativa y las interacciones con los clientes. La colaboración con proveedores de IA proporciona acceso a conocimientos y recursos especializados, acelerando la implantación de la IA.

Selección del algoritmo

Elegir el algoritmo adecuado es fundamental para el éxito de las iniciativas de IA en la banca. El algoritmo seleccionado debe alinearse con las necesidades y objetivos específicos de sus proyectos de IA, mejorando la toma de decisiones y la eficiencia operativa.

Formación de modelos en servidores in situ

Los datos de alta calidad son esenciales para entrenar los modelos de IA, ya que influyen directamente en su precisión de predicción. Entrenar los modelos de aprendizaje automático con datos relevantes garantiza perspectivas fiables, cruciales para una implementación eficaz de la IA en la banca. InvestGlass ofrece formación en la nube o in situ para una mayor soberanía de los datos y persistencia de la residencia.

Mejora continua

Las actualizaciones y perfeccionamientos regulares de los modelos de IA se adaptan a los nuevos datos y a las condiciones cambiantes del panorama bancario. La mejora continua garantiza que los modelos de IA sigan siendo eficaces a lo largo del tiempo, manteniendo su relevancia y eficacia.

Mejorar las interacciones con los clientes gracias a la IA

La IA transforma las interacciones de los clientes en la banca proporcionando experiencias personalizadas y eficiencia operativa. Utiliza los datos para la segmentación dinámica, posibilitando la banca por voz y ofreciendo soluciones financieras a medida. Mejora la eficiencia operativa agilizando los procesos de transacción y permitiendo una prestación de servicios más rápida.

Asistentes virtuales

Los asistentes virtuales potenciados por IA mejoran el servicio al cliente proporcionando respuestas instantáneas a las consultas rutinarias. Estos chatbots gestionan un gran volumen de interacciones con los clientes de forma eficiente, reduciendo los tiempos de espera y mejorando la prestación del servicio de interacciones con los clientes. La IA generativa proporciona respuestas conscientes del contexto y emocionalmente inteligentes a las consultas de los clientes, escalando sin problemas las cuestiones complejas a agentes humanos cuando es necesario.

Recomendaciones personalizadas

La IA puede aprovechar los datos sobre el comportamiento de los clientes para predecir futuras necesidades financieras, lo que permite a los bancos ofrecer soluciones de forma proactiva. El resultado son recomendaciones altamente personalizadas de productos y servicios financieros, que mejoran el compromiso y la satisfacción del cliente, aprovechando el ai.

Análisis del sentimiento

El análisis del sentimiento ayuda a los bancos a descifrar las emociones de los clientes a partir de diversos canales de comunicación, mejorando la prestación de servicios. Las herramientas de procesamiento del lenguaje natural calibran el sentimiento de los clientes, fomentando su satisfacción y fidelidad.

Garantizar el cumplimiento y el uso ético de la IA

La confianza en los datos y los modelos es esencial para que las aplicaciones de la IA sean eficaces, por lo que se requieren sólidos guardarraíles que garanticen resultados precisos y pertinentes. La automatización de los procesos de elaboración de informes reglamentarios con IA reduce significativamente los costes de cumplimiento y mejora la precisión. Un marco de IA responsable establece normas éticas en la banca.

Cumplimiento normativo

La IA en la banca debe cumplir normativas en evolución como el GDPR y la propuesta de Ley de IA. Adherirse a estas normativas garantiza que las aplicaciones de IA operen dentro de las directrices legales, mitigando los riesgos de incumplimiento. La supervisión continua del cumplimiento de las leyes de protección de datos mantiene la confianza y garantiza un uso ético de la IA.

Prácticas éticas de IA

Dar prioridad a la transparencia en las aplicaciones de la IA mantiene la confianza de los clientes en los servicios bancarios. Las prácticas éticas de la IA garantizan que las decisiones de la IA sean imparciales e inclusivas, promoviendo la responsabilidad en el sector bancario.

Protección del consumidor

Una gobernanza eficaz de la IA incluye:

• Establecer comités éticos para supervisar el despliegue de la IA
• Garantizar la equidad, la transparencia y la responsabilidad
• Realización de controles de conformidad
• Poner en marcha iniciativas de transparencia para proteger a los clientes de posibles daños relacionados con la IA

Formación y perfeccionamiento de los empleados

La formación y el perfeccionamiento de los empleados son vitales para una utilización eficaz de las herramientas de IA en la banca. Muchos profesionales necesitan una formación importante para utilizar eficazmente las herramientas de IA generativa. Una filosofía clara para la formación en IA orienta el desarrollo de los empleados y garantiza un uso eficaz de la tecnología de IA. Dotar a los empleados de las habilidades necesarias para la IA mejora la eficacia y fomenta la innovación dentro de la organización.

Programas de formación en IA

Los programas de formación en IA eficaces se adaptan a los diferentes niveles de cualificación y necesidades departamentales, evitando un enfoque único para todos. La formación en IA a medida eleva la comprensión de los trabajadores sobre las aplicaciones de IA específicas de su sector. Las empresas pueden desarrollar estos programas aprovechando la experiencia interna o utilizando recursos externos como plataformas de aprendizaje en línea como LinkedIn Learning y Google.

Equipos interfuncionales

Fomentar la colaboración interfuncional es esencial para una integración eficaz de la IA en los distintos procesos empresariales. Los equipos interfuncionales, formados por miembros de distintos departamentos, salvan las distancias de comunicación y aportan perspectivas diversas, lo que mejora la implantación de la IA. Esta colaboración garantiza una aportación exhaustiva y fomenta el éxito de la integración de la IA.

Aprendizaje continuo

La formación continua y las oportunidades de desarrollo de habilidades son cruciales para mantenerse al día de los rápidos avances de la IA. Promover una cultura de aprendizaje continuo garantiza que los empleados se mantengan al día de los últimos avances de la IA, fomentando la adaptabilidad y el crecimiento. La práctica en iniciativas de IA mejora aún más la comprensión y la mejora de las habilidades.

Colaboración con proveedores y socios de IA

La colaboración con los proveedores y socios de IA es crucial para el éxito de la implantación de la IA. Evaluar a los posibles proveedores de IA en función de su experiencia en el sector, sus modelos de precios y sus prácticas de seguridad garantiza la alineación con los objetivos estratégicos y las necesidades técnicas. La integración con FinTechs de terceros permite a los bancos ampliar su oferta de servicios y llegar a una base de clientes más amplia. InvestGlass ofrece una IA abierta que le ayuda a conectar con casi cualquier fintech.

Selección de proveedores

La selección de proveedores de IA reputados garantiza la alineación con los objetivos estratégicos y aborda los retos organizativos específicos. Una evaluación exhaustiva de los proveedores basada en sus capacidades técnicas y su experiencia en el sector facilita la selección de los socios más adecuados para la implantación de la IA.

Modelos de asociación

Las asociaciones de IA pueden variar mucho, incluyendo colaboraciones bilaterales y ecosistemas más amplios que implican a múltiples socios. Los distintos modelos de asociación, como las empresas conjuntas, las alianzas estratégicas y los ecosistemas, mejoran el intercambio de recursos y conocimientos en los proyectos de IA.

Gestión de proveedores

Unos protocolos de comunicación claros con los proveedores de IA son esenciales para mantener unas relaciones de trabajo productivas y garantizar la alineación de los proyectos. Una gestión eficaz de los proveedores se basa en una comunicación clara y en protocolos de gestión bien definidos para fomentar colaboraciones fructíferas.

A prueba de futuro sus inversiones en IA

Las inversiones en IA a prueba de futuro garantizan la adaptabilidad a futuros avances tecnológicos y cambios normativos. Fomentar una experimentación segura permite a las organizaciones comprender sus necesidades tecnológicas antes de una adopción generalizada de la IA. Se prevé que la IA aumente significativamente los beneficios de la banca mundial, por lo que la inversión continua en tecnologías de ai bancarias es crucial para mantener una ventaja competitiva en el sector bancario.

Escalabilidad

Las soluciones de IA deben expandirse a la par que el crecimiento y las crecientes demandas operativas de una institución. Deben adaptarse para apoyar el crecimiento del negocio y la eficiencia operativa a medida que evolucionan las demandas.

Innovación

La inversión continua en tecnologías de IA permite a las instituciones financieras mantener una ventaja competitiva. Explorar las tecnologías de IA emergentes e integrarlas en las operaciones bancarias garantiza que los bancos se mantengan por delante de la competencia y sigan innovando.

Gestión de riesgos

La IA mejora la gestión de riesgos al permitir a los bancos analizar amplios conjuntos de datos para mejorar la detección del fraude y las evaluaciones crediticias. La automatización del análisis de datos y la mejora de los tiempos de respuesta a las amenazas emergentes ayudan a los bancos a mitigar los riesgos potenciales con eficacia.

Resumen

En resumen, adoptar la IA en el sector bancario no sólo es beneficioso, sino esencial para seguir siendo competitivos en un panorama digital en rápida evolución. Al estar preparados para la IA, los bancos pueden mejorar las interacciones y los recorridos de los clientes, desde la incorporación hasta la tramitación de préstamos, y mejorar significativamente la gestión de los patrones de gasto y los objetivos financieros. InvestGlass AI, por ejemplo, aprovecha los algoritmos avanzados y la inteligencia artificial para agilizar la gestión de datos procedentes de diversas fuentes, garantizando una integración perfecta con los sistemas heredados. De este modo, se reduce la pérdida de clientes y se fomenta su confianza, al ofrecer una sólida protección contra las amenazas a la seguridad y las transacciones fraudulentas. Además, casi dos tercios de las instituciones financieras que han implantado la IA informan de una mejora de la eficiencia y de la satisfacción del cliente. Con herramientas como Microsoft Copilot, la IA puede ayudar a atender las solicitudes de cumplimiento a nivel estatal y en otras operaciones de cara al cliente, ayudando a los bancos no sólo a reaccionar, sino a anticiparse a las necesidades de los clientes en las plataformas digitales. Así pues, los bancos que esperen a ver qué pasa pueden encontrarse en desventaja. Tomar medidas hoy para aprovechar todo el potencial de la IA, como las que ofrece InvestGlass, impulsará la innovación, mejorará la seguridad y garantizará que los bancos mantengan una ventaja competitiva en un panorama financiero en constante evolución.

Preguntas frecuentes

¿Por qué es importante evaluar la preparación actual de los bancos para la IA?

Evaluar la preparación actual para la IA es vital para identificar las carencias en tecnología, calidad de los datos y experiencia del personal, lo que facilita un proceso de implantación de la IA sin problemas. Abordar estas carencias garantiza que los bancos puedan aprovechar la IA con eficacia para mejorar sus operaciones y el servicio al cliente.

¿Cuáles son los componentes clave de una estrategia sólida de IA para los bancos?

Una estrategia sólida de IA para los bancos debe incluir objetivos claros de IA, una hoja de ruta completa de implementación y la medición de los indicadores clave de rendimiento (KPI) para garantizar la alineación con los objetivos empresariales. Este enfoque facilita un despliegue estructurado y eficaz de las iniciativas de IA.

¿Cómo puede la IA mejorar las interacciones con los clientes en la banca?

La IA mejora las interacciones de los clientes en la banca ofreciendo experiencias personalizadas a través de asistentes virtuales y recomendaciones a medida, al tiempo que emplea el análisis de sentimientos para perfeccionar la calidad del servicio. Este enfoque mejora significativamente la satisfacción y el compromiso de los clientes.

¿Qué papel desempeña la seguridad de los datos en la implantación de la IA en la banca?

La seguridad de los datos desempeña un papel vital en la implantación de la IA en la banca, ya que salvaguarda la información de los clientes, garantiza el cumplimiento de la normativa y fomenta la confianza con los clientes. Unas medidas de seguridad sólidas y herramientas de cumplimiento son esenciales para mantener esta integridad.

¿Por qué es importante el aprendizaje continuo para los empleados de los bancos impulsados por la IA?

El aprendizaje continuo es crucial para los empleados de los bancos impulsados por la IA, ya que garantiza que se mantengan actualizados con los últimos avances y equipados con las habilidades necesarias para aprovechar eficazmente las herramientas de IA. Esta adaptabilidad fomenta el crecimiento individual y organizativo en un panorama tecnológico en rápida evolución.