Las empresas están implementando inteligencia artificial (IA) y RPA para transformaciones que crean un camino para un crecimiento más fuerte. Si bien estos años fueron un desafío para las empresas de todo el mundo, los bancos confiaron en gran medida en la automatización de procesos robóticos (RPA) para mejorar el servicio al cliente, optimizar las operaciones internas y aumentar las ganancias.
Los bancos fueron los primeros en adoptar RPA. Ahora están a la vanguardia de la incorporación de la IA para desbloquear nuevas posibilidades y expandir la automatización a todo tipo de áreas nuevas. Es una tendencia clara: el 85% de las organizaciones de servicios financieros utilizan actualmente IA.
Cómo las organizaciones bancarias utilizan la IA y RPA
Hay varias áreas importantes en las que los bancos están utilizando la tecnología IA y RPA para innovar. Éstos incluyen:
- Mejorando las experiencias de los clientes. Las empresas quieren crear los mejores viajes de clientes digitales de su clase a través de integraciones más estrictas entre las operaciones de back-end y de cara al cliente. Además, los bancos están digitalizando rápidamente todos los servicios, desde las ofertas minoristas, las plataformas de pago hasta los viajes de gestión patrimonial y de inversiones. Esto les ayuda a mantenerse al día con las nuevas empresas de tecnología financiera que han pasado por alto los procesos heredados más antiguos.
- Modelos operativos cambiantes. Las sucursales físicas están siendo desplazadas por canales virtuales, como aplicaciones de chat, banca móvil, centros de contacto , comunicaciones por correo electrónico y catálogos electrónicos. Esto ha llevado a la introducción de inteligencia en estos canales para garantizar un servicio al cliente más fluido.
- Uso acelerado de inteligencia artificial y análisis. Los bancos se han dado cuenta de la mina de oro de los datos que tienen en sus sistemas y quieren plataformas que les ayuden a utilizar estos datos en su beneficio. Como parte de este esfuerzo, no solo construyen sus propios modelos de aprendizaje automático (ML), sino que también quieren ofertas de ML listas para usar que puedan integrarse sin problemas en su ecosistema. Esto incluye escenarios como el manejo de documentos no estructurados, valores predeterminados y predicciones de previsión, segmentación y clasificación.
- Mitigación de riesgos. Usando IA y RPA, los bancos están creando soluciones que reducen o eliminan los errores humanos en muchos procesos. Eso, a su vez, ayuda a reducir los problemas de seguridad que pueden resultar de esos errores.
Los bancos están aprovechando esta funcionalidad que les brinda la tecnología para una amplia gama de tareas. Por ejemplo, descubrir los proceso adecuados para la automatización, extraer datos de documentos de forma inteligente, permitir que los robots de software vean y comprendan las pantallas de las computadoras, consumir y escalar modelos de aprendizaje automático.
También se están beneficiando de los modelos de aprendizaje automático preformados y listos para usar, que pueden volver a capacitarse rápidamente para adaptarse a necesidades y escenarios específicos.
Los bancos han sido durante mucho tiempo pioneros en el uso de la tecnología para hacer avanzar sus negocios y proporcionar continuamente a los clientes mejores servicios y productos.
Hoy, estamos presenciando una nueva ola de innovación. Mucho de esto es impulsado por la necesidad. Los clientes han estado utilizando capacidades de procesamiento de documentos inteligentes en las áreas de cumplimiento, hipotecas y financiamiento comercial. Los modelos de aprendizaje automático previamente entrenados se están utilizando en múltiples áreas, incluidas las cuentas por pagar, la gestión de acuerdos y contratos, la gestión de tarjetas. Otros ejemplos comunes incluyen la gestión de préstamos predeterminados, los conocimientos de los clientes y las próximas predicciones de ofertas, la gestión de la cadena de suministro comercial y la selección de noticias negativas.
Aún existen desafíos difíciles y, a veces, únicos que enfrentan las instituciones financieras debido a factores como los mandatos regulatorios, la presencia de enormes sistemas y procesos de TI heredados, la complejidad de la economía global y las expectativas de los clientes de mejores productos y servicios.
Pero, a través de la tecnología de innovación como IA y RPA los bancos y las instituciones financieras no solo están abordando los difíciles desafíos de estos últimos años, sino que se están colocando en posiciones aún más sólidas para el crecimiento futuro.
