La disrupción digital ha redefinido las industrias y está cambiando la forma en que funcionan las empresas. El sector bancario está adoptando nuevas formas de crear valor de la mano de la tecnología y está siendo testigo de cambios revolucionarios hacia el aumento de la centralización en el cliente.
Los clientes constantemente expuestos a tecnologías avanzadas en su vida diaria, ahora esperan que los bancos brinden experiencias más que satisfactorias. Para cumplir con estas expectativas, los bancos están habilitando servicios como la banca móvil, banca electrónica y transferencias de dinero en tiempo real.
La unión de la banca y sectores como telecomunicaciones, fintech´s y comercio minorista ha aumentado la transferencia de información crítica a través de redes virtuales que son vulnerables a ataques cibernéticos y fraudulentos. Estos incidentes no solo afectan la rentabilidad de los bancos, sino también obstaculizan la confianza y la relación de los bancos con los clientes.
Aprovechar la tecnología cognitiva con Inteligencia Artificial (IA) brinda la ventaja de la digitalización a los bancos y les ayuda a enfrentar la competencia que plantean las FinTech. De hecho, alrededor del 32% de los proveedores de servicios financieros ya están utilizando tecnologías de IA como Predictive Analytics y Voice Recognition.
La inteligencia artificial es el futuro de la banca, ya que aporta el poder del análisis de datos avanzado para combatir las transacciones fraudulentas y mejorar el cumplimiento, el algoritmo de inteligencia artificial lleva a cabo actividades contra el lavado de dinero en pocos segundos, que de lo contrario demoraría horas y hasta días. La IA también permite a los bancos gestionar grandes volúmenes de datos a una velocidad récord para obtener información valiosa de ellos.
La IA y la analítica están fortaleciendo la competitividad de los bancos a través de:
• Experiencia del cliente mejorada: basada en interacciones pasadas, la IA basada en datos desarrolla una mejor comprensión de los clientes y su comportamiento. Esto permite a los bancos personalizar los productos y servicios financieros agregando funciones personalizadas e interacciones intuitivas para brindar un compromiso significativo con el cliente y construir relaciones sólidas.
• Predicción de tendencias y resultados futuros: con su poder para predecir escenarios futuros mediante el análisis de comportamientos pasados, la IA ayuda a los bancos a predecir tendencias y resultados futuros. Esto permite identificar el fraude, detectar patrones contra el lavado de dinero y hacer recomendaciones a los clientes. Con su poder de aprendizaje automático y cognición, la inteligencia artificial identifica estas acciones ocultas y ayuda a ahorrar millones en costos para los bancos.
Del mismo modo, la IA puede detectar patrones de datos sospechosos entre enormes volúmenes de información para llevar a cabo la gestión del fraude. Además, con sus motores de recomendación clave, la IA estudia el pasado para predecir el comportamiento futuro de los puntos de datos, lo que ayuda a los bancos a realizar ventas ascendentes y ventas cruzadas con éxito.
• Automatización de procesos: esta función permite la optimización de los procesos del negocio, automatizando una variedad de servicios bancarios que requieren mucha información, son costosos y propensos a errores, como la gestión de reclamaciones. Esto asegura el retorno de la inversión, reduce los costos y asegura un procesamiento rápido y preciso de los servicios en cada paso, eliminando las fricciones, reprocesos y tiempos muertos.
• Interfaces interactivas realistas: los chatbots identifican el contexto y las emociones en el chat de texto y responden de la manera más adecuada. Estas máquinas cognitivas permiten a los bancos ahorrar no solo tiempo y mejorar la eficiencia, sino que también ayudan a los bancos a ahorrar millones de dólares como resultado del ahorro de costos acumulados.
• Toma de decisiones efectiva: los sistemas automatizados que piensan y responden como expertos humanos, brindan soluciones óptimas basadas en los datos disponibles en tiempo real. Estos sistemas mantienen un depósito de información experta en su base de datos denominada base de datos de conocimiento. Los líderes de la banca pueden utilizar estos sistemas cognitivos para tomar decisiones estratégicas.
• Automatización robótica de procesos: AI revisa y permite identificar los puntos donde se pueden transformar procesos y tareas de negocio mediante la aplicación de Robotic Process Automation (RPA). Esto da paso a la automatización de aproximadamente el 80% de los procesos de trabajo repetitivos, lo que permite a los trabajadores encargados de la gestión del conocimiento dedicar su tiempo a operaciones de valor agregado que requieren un alto nivel de intervención humana.
La IA basada en datos actualizados en tiempo real no solo empodera a los bancos al automatizar su fuerza de trabajo del conocimiento, sino que también hará que todo el proceso de automatización sea lo suficientemente inteligente como para ser competitivos.
Ahora, la inteligencia artificial es parte integral de los procesos y operaciones del banco, permitiéndoles aprovechar las capacidades humanas y mecánicas de manera óptima para impulsar la eficiencia operativa y de costos además de brindar servicios personalizados.
Existen sistemas de control de procesos de negocio que les permiten a los bancos aprovechar el máximo potencial de la inteligencia artificial y los datos en tiempo real. Uno de ellos es el Sistema de Gestión de Ejecución (EMS) de Celonis, que integra la minería de datos y tareas, la automatización y la inteligencia de negocios para medir la capacidad real de ejecución, entender mejor el curso de acción y actuar en tiempo real para mejorar la experiencia de sus clientes con su banco y optimizar otros procesos.
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