IA en finanzas: 5 beneficios principales para mejores servicios bancarios

A pesar de la dependencia tecnológica de larga data y la naturaleza intensiva en datos del sector bancario, la tecnología de inteligencia artificial (IA) habilitada para datos puede ofrecer una forma más rápida y eficiente de impulsar la facilidad y eficiencia de las transacciones bancarias y los servicios financieros. Ahora es bien sabido que el empleo de IA en finanzas y banca puede contribuir a mejorar la productividad, permitir una agenda de crecimiento, mejorar la diferenciación, gestionar los riesgos y los requisitos reglamentarios e impactar positivamente en la experiencia del cliente.

Hasta hace poco, los sistemas bancarios sofisticados respaldados por IA eran costosos de desarrollar, lo que restringía su implementación en la industria bancaria y financiera. A medida que avanzan las tecnologías de IA y aprendizaje automático (ML) junto con las mejoras en las anotaciones de datos y los procesos de etiquetado, a los bancos y las instituciones financieras les resulta más fácil integrar las tecnologías de IA en sus sistemas y operaciones diarias.

Incorporación de IA en finanzas y banca

En toda la industria fintech, la IA se está abriendo camino rápidamente en todos los rincones y se espera que influya en la forma en que las empresas y los consumidores toman decisiones financieras a diario. Desde pagos hasta préstamos, inversiones y seguros, la IA está afectando cada parte de fintech. Es probable que los modelos de inteligencia artificial reemplacen pronto a los humanos en una serie de tareas, incluida la suscripción de prestatarios, la aprobación de gastos corporativos, la detección de fraudes en los pagos y la fijación de precios de productos de seguros complejos.

Los desarrollos futuros en IA en finanzas y banca brindarán una serie de oportunidades para integrarlos en sistemas nuevos y existentes, cubriendo una amplia gama de aplicaciones como evaluación de solvencia, gestión de riesgos, optimización de carteras, gestión de salud financiera, administración de servicios gubernamentales y participación. clientes. Para reducir o eliminar la necesidad de gastos de capital iniciales para implementar, escalar e implementar soluciones de inteligencia artificial, las organizaciones bancarias y financieras están adoptando nuevas arquitecturas basadas en tecnologías de la nueva era.

El siguiente análisis de 5 puntos describe cómo se puede utilizar la IA basada en datos dentro de una organización bancaria para generar valor agregado a las operaciones bancarias, desde el crecimiento de los ingresos en la oficina principal hasta la eficiencia operativa en la oficina administrativa:

1. Servicio al cliente mejorado

La IA se puede utilizar para mejorar la eficiencia operativa en áreas como el enrutamiento de llamadas de clientes y el cálculo del tiempo de espera. En épocas de gran volumen de llamadas, los centros de llamadas suelen contratar personal adicional. Sin embargo, los bancos deberían implementar tecnologías de inteligencia artificial para manejar las fluctuaciones en el volumen de llamadas. El agente de IA conversacional tiene la capacidad de participar en conversaciones personalizadas basadas en una variedad de fuentes de información, que incluyen registros de clientes, redes sociales, una perspectiva económica actual, información histórica sobre el cliente e información sobre patrones del centro de llamadas.

Los bancos y las instituciones financieras gastan una cantidad significativa de dinero en servicio al cliente. Como resultado, cualquier ahorro resultante de la reducción de los volúmenes, el tiempo y los costos de los tickets de soporte a través de la inteligencia artificial podría tener un impacto positivo en sus resultados. En la industria de la banca de consumo, un número creciente de bancos está utilizando agentes de inteligencia artificial avanzados (agentes conversacionales en particular), lo que les permite responder cientos de preguntas comunes y aprender a responder consultas adicionales a medida que interactúan con los clientes, lo que resulta en una reducción de los gastos. , consistencia y escalabilidad mejoradas, y eficiencia mejorada.

2. Cobro y recuperación de deudas

Los bancos deben adaptar su alcance, especialmente durante tiempos económicos inciertos, para aumentar las tasas de recuperación de cuentas de clientes morosos. Los clientes son morosos por varias razones, que incluyen pérdida de empleo, pagos atrasados ​​debido a la falta de recordatorios, cambios de dirección y cobros. Es posible que la inteligencia artificial mejore la eficiencia y desarrolle estrategias predictivas que puedan beneficiar tanto a los consumidores como a los prestamistas.

El uso de los datos de los clientes puede brindarles a los bancos la oportunidad de identificar señales de advertencia de morosidad e incumplimiento, predecir las razones por las cuales los clientes pueden perder los pagos y ofrecer soluciones personalizadas para ayudarlos a ponerse al día con los pagos. Los bancos pueden agilizar el proceso de recuperación de deudas utilizando la asistencia de cobro de deudas impulsada por IA, como el uso de aprendizaje automático para comunicarse con los clientes de una manera que se basa en sus comportamientos.

3. Evaluación de Riesgos y Mantenimiento de Cumplimiento

Históricamente, los roles de los intermediarios se han definido como la evaluación y fijación de precios del riesgo utilizando modelos imprecisos, datos de alto nivel y juicio humano para facilitar las transacciones. Existe el riesgo de sesgo e inexactitud en este proceso, lo que puede resultar en precios más altos y disponibilidad limitada. Con la ayuda de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, los prestamistas, las compañías de seguros, los proveedores de pagos y, finalmente, los inversores pueden evaluar mejor el riesgo que, cuando se aplica correctamente, puede permitir que grupos históricamente desatendidos obtengan acceso y reduzca las tarifas de los intermediarios, acelerando así el crecimiento económico.

El cumplimiento de las normas y reglamentos gubernamentales exige que los bancos gasten mucho dinero. Para agilizar los procesos de cumplimiento que requieren mucha mano de obra y mantener el cumplimiento de los cambios normativos, los bancos pueden aprovechar la inteligencia artificial para optimizar la eficiencia y ahorrar dinero. Al leer los requisitos de cumplimiento de los sitios web normativos, notificar a los bancos sobre las actualizaciones e incorporar automáticamente esos cambios en los sistemas de generación de informes, las técnicas de aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural pueden reducir los plazos de implementación, así como reducir los plazos de implementación.

4. Proceso de suscripción simplificado

Los procesos de suscripción se pueden acelerar y la evaluación de riesgos mejorar con la automatización de procesos robóticos, modelos de aprendizaje automático y una variedad de fuentes de datos. Puede ser posible acelerar este proceso a través de la automatización del escaneo de documentos y los procedimientos manuales involucrados en la recopilación de información relevante. Para evaluar con precisión el riesgo de los prestatarios y acelerar las aprobaciones de préstamos, es posible utilizar modelos de aprendizaje automático que pueden analizar datos de varias fuentes (como publicaciones en redes sociales y datos de terceros).

Recientemente ha habido el lanzamiento de una línea de crédito digital para vendedores ofrecida por un gran minorista. Se ofrece una línea de crédito digital utilizando información de vendedores autorizados (como el volumen de ventas y los ingresos) para identificar a los posibles solicitantes. Como resultado, un banco asociado puede ofrecer líneas de crédito a los prestatarios que cumplen con sus criterios de suscripción y acelera el proceso de aprobación del préstamo. En comparación con el tiempo de aprobación estándar de siete días o más, el proceso está automatizado, lo que reduce el tiempo que lleva aprobar un préstamo a dos días.

5. Personalización de la experiencia del cliente

Más del 50 % de los clientes bancarios dicen que los servicios personalizados son un factor clave para mantenerlos leales a sus bancos, aunque solo el 35 % de los bancos tradicionales ofrecen una personalización adecuada para satisfacer las necesidades de los clientes. Por lo tanto, es imperativo que los bancos realicen mayores inversiones que nunca para personalizar los servicios que ofrecen a sus clientes, lo que se traduce en una mayor lealtad y confianza de los clientes. La microsegmentación de clientes y prospectos con la ayuda de IA basada en datos debe ser la norma para los bancos. Los bancos pueden predecir las necesidades y los comportamientos de los clientes actuales y potenciales con mayor precisión mediante el uso de este nivel de granularidad.

Tener una buena relación con el cliente es crucial en muchas industrias, especialmente en los servicios financieros. La confianza, la empatía y la calidez se incluyen en esta categoría. Además de poder realizar tareas y transacciones con precisión en su nombre, los agentes de diálogo de la generación futura pueden brindar un diálogo atractivo, comprensivo y receptivo a los clientes. Para habilitar estos bots sociales conversacionales en aplicaciones específicas, la industria tendrá que aprender a construir y hacer uso de modelos basados ​​en IA y NLP para una experiencia personalizada del cliente.

Pensamiento final

La aplicación de la IA en los servicios financieros puede doblar la curva de costos de varias operaciones bancarias y financieras. a lo largo de la cadena de valor. Las empresas pueden usar la IA para monitorear el fraude, cumplir con los requisitos reglamentarios y suscribir créditos de manera rentable, lo que les permite llegar a las poblaciones desatendidas a un costo marginal más bajo. La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de transformar la forma en que funcionan las operaciones bancarias y financieras, particularmente al mejorar la experiencia del cliente, aumentar la eficiencia, mejorar la seguridad y reducir los costos.