¿Cómo la inteligencia artificial está revolucionando al sector financiero?

76% de los ejecutivos de servicio de banca cree que la adopción de esta tecnología es una prioridad máxima para que su organización se diferencie en el mercado.

En la actualidad, el mundo vive un cambio tecnológico de forma acelerada que ha exigido a diferentes industrias a innovar y desarrollar herramientas tecnológicas que faciliten las actividades cotidianas de sus usuarios. En este proceso hay sectores que evolucionan de manera más lenta que otros debido a la sensibilidad de los datos que manejas, tal es el caso de la industria financiera que apuesta por la inteligencia artificial para agilizar sus procesos y brindar un servicio más eficiente y seguro.

“El sector financiero ha sido testigo del surgimiento de nuevos modelos de negocio y de la evolución de las industrias, por lo que ha tenido que adaptarse a las necesidades de sus usuarios. Siendo así, la vanguardia en sus soluciones y servicios, dando respuestas a las necesidades que demanda la economía digital” detalló Maximiliano Serroni, Chief Financial Officer para la región Norte de Latinoamérica de SAP.

De acuerdo con el estudio “The New Physics of Financial Services” del World Economic Fórum, se espera que para el año 2020 la inversión de instituciones financieras en Inteligencia Artificial ascienda a 10 mil millones de dólares, mientras que el 76% de los ejecutivos de servicio de banca cree que la adopción de esta tecnología es una prioridad máxima para que su organización se diferencie en el mercado.

Cinco servicios en los que la Inteligencia Artificial está revolucionado al sector financiero

1. Experiencias más valiosas

En la economía de la experiencia, donde los usuarios y sus necesidades están en el centro de todo, contar con herramientas como la Inteligencia Artificial brinda un sinfín de servicios y productos que respondan a los requerimientos de los clientes. Por ejemplo, esta tecnología permite aumentar los niveles de servicio a través de chatbots, así como asesorías personalizadas basadas en el análisis de los datos de los usuarios, enviar notificaciones sobre el estado de sus finanzas u obtener pronósticos específicos con el fin de mejorar el rendimiento de los clientes.

2. Aumento de la seguridad

El cuidado y la confianza de saber que la información suministrada se encuentra segura es clave para este sector. La Inteligencia Artificial tiene la capacidad de reconocer patrones para evitar delitos como fraudes o lavado de dinero, asimismo, mitigar los crecientes riesgos cibernéticos como el uso indebido y la filtración de información de alta confidencialidad.

3. Nuevas oportunidades de negocio

Gracias al análisis y manejo de grandes cantidades de información, la Inteligencia Artificial pronostica qué activos y valores darán los mejores resultados y rendimientos, lo que deriva en el surgimiento de nuevos modelos de inversión y oportunidades de negocio.

4. Automatización de procesos

La automatización de procesos (RPA) es un impulsor clave en la eficiencia operativa de las instituciones financieras que está evolucionando hacia automatizar procesos cognitivos en la que los sistemas de inteligencia artificial pueden realizar tareas más complejas. Algunas instituciones financieras han invertido recientemente en nuevas tecnologías que revisan documentos (solicitudes de crédito, contratos, recibos, etc.), y extraen datos en mucho menos tiempo comparado con actividades manuales.

5. Seguros inteligentes

La obtención de seguros resulta mucho más viable tanto para los usuarios como para las instituciones cuando se implementa la IA, debido a que esta industria se basa en la evaluación de riesgos, siendo el análisis de datos el eje rector. La IA puede expandir la cantidad de información que se analiza, así como las formas en las que puede ser utilizada, afinando la precisión y reduciendo los costos y riesgos. Un informe de PWC predice que la Inteligencia Artificial automatizará la mayoría de las suscripciones de seguros antes de 2020, como los automotrices, residenciales, comerciales, de vida y de grupo, pues el uso de un software de análisis determina el riesgo de los clientes, la cobertura y el costo de la prima.