La industria financiera afronta una transformación digital y de negocios absoluta. Según los expertos, dentro de menos de 5 años la relación de las entidades financieras con los clientes será totalmente diferente a lo que es hoy en día.

La autogestión financiera a través de apps en los dispositivos móviles, las llamadas Finanzas Abiertas (más conocidas por muchas como Open Financial, Open Bank y Open Data) y todo el mercado cripto son algunas de las principales bases en las que se está cimentando ese cambio definitivo que vive la industria financiera.

Y si hablamos de tecnología, directa y pura, hay una que sobresale en esa transformación. Se trata de la Inteligencia Artificial.

Recientemente Forrester, una de las consultoras más reconocidas y valoradas en el mundo, dio a conocer el Top de las Tecnologías para la Banca. Se trata de un listado muy importante porque se construye a partir de una encuesta hecha a los responsables de la toma de decisiones tecnológicas en los bancos y a sus proveedores de tecnología, identificando las 30 tecnologías más transformadoras y clasificándolas las más “calientes” entre ellas… es decir, en las que más van a invertir y más esperan hacer cambios los bancos en la actualidad. La gran ganadora fue la Inteligencia Artificial.

Hablamos de la inteligencia artificial en diferentes formas: desde la que está presente en la analítica avanzada de datos, permitiendo analizar millones y millones de datos para extraer inteligencia de negocios de ellos, hasta lo que se denomina como machine learning (es decir, aprendizaje automático), procesamiento de lenguaje natural y computer visión (visión por computadora).

Cada una cumple una función diferente y trascendental en la transformación de la banca, pero todas apoyan los grandes objetivos que tiene esta transformación: contribuir a la toma de decisiones empresariales estratégicas, ayudar a crear aplicaciones que puedan servir a los clientes de forma personalizada e impulsar el crecimiento de los ingresos de las instituciones.

¿Cuál es el gran aporte que hace la Inteligencia Artificial a la banca? La respuesta es la mejora de la eficiencia operativa.

Según las respuestas recogidas por el reporte de Forrester, uno de cada tres de los encuestados que ya utilizan la inteligencia artificial en los servicios financieros consideran que la mejora de la eficiencia operativa es el gran beneficio del uso de la IA. Mientras que el gran aporte que tiene en la actividad financiera el aprendizaje automático está en propiciar mejoras a la experiencia del cliente, algo definitivo hoy por hoy en industrias que viven de atender los requerimientos y las expectativas de millones de clientes.

El aprendizaje automático ayuda a mejorar la automatización de procesos como la originación de préstamos y la detección de fraudes.

Mientras que el procesamiento del lenguaje natural (PLN por sus iniciales en inglés) y su subconjunto, la comprensión del lenguaje natural (NLU), es de gran interés debido a los desafíos que incluyen la comprensión de los idiomas locales, dialectos y acentos, algo definitivo en los procesos de inclusión y universalización en los que también trabajan las entidades financieras en la actualidad.

Y por  último está la visión por computador o Computer Vision, que puede considerarse un uso específico del aprendizaje automático, y que la mayoría de los bancos utiliza para la comprensión de alto nivel de imágenes digitales o videos para casos de uso que van desde la verificación de la identidad hasta el apoyo a proyectos de realidad aumentada (entre ellos toda la entrada que se prevé de los bancos al metaverso).

Sabemos que hoy en día sin los datos, sin la gestión y aprovechamiento de ellos, sin analizarlos para sacar inteligencia, los bancos no existirían. Esto ya no será suficiente en el futuro.

El futuro de la industria financiera está definido por varios aspectos, pero uno de los principales será la forma como implementen la inteligencia artificial y en cómo la integren a sus procesos de transformación digital actuales.

El futuro será de quienes mejor integren los avances en Inteligencia Artificial con el cumplimiento de las normativas, con los controles de calidad, de quienes superen la escasez de talento necesario para ejecutar los nuevos proyectos, de quienes puedan contar con los conocimientos tecnológicos apropiados, en el desarrollo de proyectos fallidos y en superar retornos de inversión negativos o nulo. Nuevos desarrollos como la analítica y la inteligencia artificial en la nube, modelos de adquisición de tecnología basados en el servicio (como software as a service) y aliarse con empresas expertas y que verdaderamente puedan acompañar proyectos de gran envergadura serán las claves de este futuro financiero transformado con inteligencia artificial.