La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando diversas industrias, y el sector bancario no es una excepción. La IA, especialmente la Generativa, se está utilizando para optimizar la experiencia del cliente y agilizar las operaciones. Este artículo analiza el estado actual de la adopción de IA en el sector bancario, sus posibles impactos, desafíos y perspectivas futuras.
El sector bancario y de mercados de capitales ha estado integrando la IA en sus operaciones durante años. Aplicaciones tradicionales de IA, como el comercio algorítmico y la supervisión del comercio, han preparado el terreno para implementaciones más avanzadas. Según el informe "Changing the Game" de Deloitte, el papel de la IA en la banca está listo para expandirse significativamente, con la IA generativa introduciendo una multitud de nuevos casos de uso.
La IA puede automatizar tareas repetitivas, liberando recursos humanos para actividades más complejas. Por ejemplo, los sistemas impulsados por IA pueden manejar grandes cantidades de datos de manera rápida y precisa, mejorando los procesos de toma de decisiones. Además, la IA permite interacciones personalizadas con los clientes a través de chatbots y asistentes virtuales, que pueden manejar consultas y proporcionar recomendaciones personalizadas basadas en los datos del cliente.
En términos de gestión de riesgos, la IA puede mejorar la evaluación y gestión de riesgos al analizar grandes conjuntos de datos para identificar posibles riesgos y actividades fraudulentas. Esta capacidad ayuda a los bancos a minimizar pérdidas y mejorar las medidas de seguridad. Al automatizar procesos y mejorar la eficiencia, la IA también ayuda a los bancos a reducir costes operativos. Por ejemplo, la IA puede agilizar los procesos de otorgamiento de préstamos, reduciendo la necesidad de revisiones manuales extensivas.
Aplicaciones
Un ejemplo destacado es NatWest, que ha utilizado la IA para reducir significativamente el fraude, logrando una reducción del 90% en el fraude de apertura de cuentas desde 2019. Además, la IA ha permitido a los bancos ofrecer opciones de préstamos personalizadas, resultando en mayores tasas de participación. Por ejemplo, NatWest vio un aumento de cinco veces en las tasas de clics para ofertas de préstamos personalizadas. En el ámbito del comercio y la inversión, bancos como JPMorgan Chase y Goldman Sachs están desarrollando modelos de IA para mejorar las estrategias de comercio y el análisis de mercado.
A pesar de sus beneficios, la adopción de la IA en la banca se enfrenta a varios desafíos. Una barrera significativa es la falta de habilidades digitales dentro de la plantilla. Según el informe de Deloitte, el 48% de los encuestados mencionaron esto como un gran obstáculo para la transformación digital. Además, asegurar datos de alta calidad y marcos de gobernanza robustos es crucial para un despliegue efectivo de la IA, ya que la baja calidad de los datos puede llevar a predicciones y decisiones inexactas. El panorama regulatorio en evolución también presenta desafíos en la implementación de la IA, y los bancos deben navegar por regulaciones que gobiernan el uso de datos, la privacidad y la ética de la IA. Los sistemas de IA pueden ser vulnerables a ciberataques y mal uso, lo que hace esencial que los bancos implementen medidas de seguridad fuertes.
Se espera que la IA se convierta en un determinante de estrategia en lugar de solo un instrumento. Los bancos líderes ya están planeando inversiones sustanciales en capacidades de IA. Por ejemplo, JPMorgan Chase planea gastar más de mil millones anualmente en IA para mantenerse a la vanguardia en el panorama competitivo.
