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Soluciones digitales con IA: revolución en la banca

Un estudio de McKinsey estima que la IA generativa podría agregar valor a la economía entre USD 2,6 billones y 4,4 billones anuales; además, la industria financiera tendría un potencial anual de USD 200.000 a 340.000 millones (Chui et al., 2023). Pero ¿cómo sucede esto? Actualmente, la IA, en el desarrollo de soluciones digitales financieras, se encuentra trabajando en aumentar la inclusión bancaria, ampliar el alcance de las entidades y optimizar procesos y factores que se traducen en el desarrollo corporativo.  

Soluciones digitales impulsadas por IA 

Estas soluciones están siendo transformadas radicalmente por la inteligencia artificial generativa (IA). Desde la automatización de procesos hasta la personalización de servicios, la IA marca un antes y un después con el desarrollo de un sistema experto en diferentes frentes.  

Algunos de los ejemplos de esto son: 

Automatizar procesos con soluciones digitales 

Estas soluciones permiten automatizar tareas rutinarias, las cuales reducen costos operativos y mejoran la eficiencia por medio de sistemas expertos. Un estudio de Accenture (2022) señala que el 70 % de las tareas de back-office en bancos pueden ser automatizadas.  

Mejora en la detección de fraudes 

Con el uso de la IA, la detección de fraudes se ha vuelto más precisa y rápida. En 2022, las soluciones digitales con IA permitieron reducir el fraude 27 % en entidades que las implementaron (Gartner, 2022).  

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden hacer reconocimiento de patrones de transacciones en tiempo real y detectar actividades sospechosas. Además, técnicas como la regresión logística, se utilizan para identificar la probabilidad de fraude, basándose en diversos factores de riesgo. 

Personalización de la experiencia del cliente 

La IA ayuda a ofrecer productos y servicios personalizados basados en el comportamiento y preferencias de los clientes. Según McKinsey & Company, la personalización puede aumentar los ingresos hasta 15 % (Arora et al., 2021). Con soluciones digitales que permitan el análisis de datos y modelos de comportamiento predictivo, se pueden crear experiencias personalizadas. Esto es, por ejemplo, recomendaciones de productos financieros, así como asesoría personalizada, que mejora la satisfacción y lealtad del cliente. 

Casos de soluciones digitales en el sector financiero 

La aplicación de la inteligencia artificial en el sector financiero abarca diversas áreas clave; por ejemplo: 

  • La IA generativa mejora significativamente la gestión de riesgos al analizar grandes volúmenes de datos y prever posibles problemas. Este es el caso de los algoritmos de análisis predictivo, los cuales pueden anticipar riesgos de crédito con una precisión superior al 90 % (Mahoney, 2020). 
  • El uso de la IA en el análisis crediticio evalúa la solvencia de los clientes de manera rápida y precisa. Las soluciones de IA pueden procesar miles de datos en segundos, lo que mejora la precisión del análisis y reduce los riesgos. 
  • Soluciones digitales de atención al cliente basadas en IA, como los chatbots, ofrecen soporte 24/7. Como resultado, mejora la satisfacción del cliente. Se estima que los bancos que utilizan chatbots pueden reducir sus costos de atención al cliente 30 % (Hi.guru, 2022). 
  • La visión artificial está siendo empleada para verificar la identidad de los clientes de manera segura y rápida. A través del reconocimiento facial y la autenticación biométrica, aumenta la seguridad y reduce el fraude. 

 

Consideraciones éticas y regulatorias

El uso de IA en el sector financiero también trae consigo desafíos éticos y regulatorios. Es crucial que las instituciones financieras adopten medidas para garantizar la transparencia y la equidad en el uso de tecnologías. Según un informe de pwc (2024), el 61 % de los ejecutivos de servicios financieros ven la regulación como barreras significativas. 

Los principales factores a tener en cuenta son:  

  • Transparencia en el uso de los algoritmos. 
  • Equidad y no discriminación. Muchas veces la IA perpetúa sesgos en los datos que usa. 
  • Privacidad y protección de datos. 
  • Gestión ética de los datos. Clave para proteger intereses y datos de los clientes. 
  • Seguridad de la información para evitar el fraude o ataques maliciosos. }

 

El impacto a largo plazo de la IA en la industria financiera 

En conclusión, el impacto a largo plazo de la IA en la industria financiera es innegable y prometedor. Con soluciones digitales impulsadas por IA, se abren oportunidades para la innovación y el crecimiento sostenible. Esta revolución tecnológica ofrece eficiencia, optimización y la capacidad de adaptarse rápidamente a un entorno en constante cambio. Hoy, la IA tiene el potencial de remodelar la industria financiera hacia un futuro más ágil, inclusivo y orientado al cliente. 

 

Referencias Bibliográficas 

Accenture. (2022). Intelligent automation index. Intelligent Automation. https://www.accenture.com/cr-en/services/intelligent-automation-index 

Arora, N., Liu, W., Robinson, K., Stein, E., Ensslen, D., Fiedler, L. y Schüler, G., (2021, 12 de noviembre). El valor de entender bien –o mal– la personalización se multiplica. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/featured-insights/destacados/el-valor-de-entender-bien-o-mal-la-personalizacion-se-multiplica/es  

Chui, M., Roberts, R., Yee, L., Hazan, E., Singla, A., Smaje, K., Sukharevsky, A., y Zemmel, R. (2023, 14 de junio). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier  

Gartner. (2022, 24 de mayo). Gartner identifies three technology trends gaining traction in financial services. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2022-05-24-gartner-identifies-three-technology-trends-gaining-tr 

Gitter, G., Raymond, M., Robinson, K. y Wilkie, J. (2020, 10 de febrero). The end of shopping’s boundaries: Omnichannel personalization. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-end-of-shoppings-boundaries-omnichannel-personalization  

Hi.guru. (2022). How chatbots can help reduce customer service costs by 30%. https://www.hi.guru/how-chatbots-can-help-reduce-customer-service-costs-by-30/ 

Latinne, P. (2023, 13 de junio). How AI can drive productivity and value in the financial sector. EY. https://www.ey.com/en_be/digital-transformation/how-ai-can-drive-productivity-and-value-in-the-financial-sector 

Mahoney, J. (2020, 8 de septiembre). Credit risk modeling with machine learning. Towards Data Science. https://towardsdatascience.com/credit-risk-modeling-with-machine-learning-8c8a2657b4c4 

pwc. (2024, 30 de abril). Inteligencia artificial en el sector financiero. https://www.pwc.com/mx/es/liderazgo-estrategico/inteligencia-artificial-en-el-sector-financiero.html 

 

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