La inteligencia artificial en el sector bancario

En la nueva era de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) en el sector bancario, sin dudas veremos mejoras en el servicio de atención al cliente y la eficiencia operativa. Los servicios de consultoría y atención al cliente que funcionan con inteligencia artificial se volverán más sofisticados y podrán resolver situaciones de mayor complejidad.

Desde el punto de vista operativo, este tipo de inteligencia optimizará la detección de actividades criminales para mejorar la prevención de delitos financieros y creará modelos más avanzados para mejorar la toma de decisiones sobre préstamos. Además, automatizará aún más tareas de rutina, como la entrada de datos, para agilizar los procesos de gestión internos.

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Sin embargo, la tarea de ajustar la implementación de la inteligencia artificial en el sector bancario presenta varios obstáculos relacionados con los productos, los datos, el cumplimiento normativo, las operaciones y la contratación y capacitación del personal.

En este artículo, abordaremos el posible futuro del sector bancario impulsado por la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, los desafíos del proceso y las funciones esenciales para afrontarlos.

La inteligencia artificial podría cambiar por completo el funcionamiento de los bancos. A continuación, presentamos las cuatro áreas fundamentales del sector bancario y los efectos que podrían tener sobre ellas las tecnologías de inteligencia artificial actuales y en desarrollo.

La inteligencia artificial en los servicios de marketing y las ventas

• Captación de clientes: se podría mejorar mediante una segmentación de clientes y análisis predictivos más eficaces, lo cual permitiría optimizar la identificación de posibles clientes.
• Incorporación de clientes: en los casos más complejos, se podría automatizar por completo la incorporación de consumidores y empresas de diferentes tamaños, lo cual permitiría agilizar y simplificar este proceso.
• Fidelidad de los clientes: los bancos podrían ofrecer productos y servicios más personalizados, para que los clientes estén satisfechos y quieran quedarse.

La inteligencia artificial en las operaciones y la prestación de servicios

• Asesoría: las recomendaciones financieras podrían ser más inteligentes y adaptarse a las condiciones cambiantes del sector.
• Procesamiento: se podría agilizar la gestión de excepciones para reducir los tiempos de espera y mejorar la eficiencia operativa.
• Soporte: los asistentes que funcionan con inteligencia artificial podrían atender las consultas y los problemas más complejos de los clientes de manera eficaz.

La inteligencia artificial en los riesgos y su evaluación

• Creación de modelos: durante el análisis de grandes conjuntos de datos, se podrían crear modelos más sólidos y dinámicos para predecir y mitigar los riesgos financieros con mayor precisión.
• Cobro de deudas: se podrían optimizar las estrategias para tal fin mediante las mejoras en los análisis y la identificación del enfoque que resulte más efectivo para garantizar la recuperación del dinero.
• Prevención de delitos financieros: la inteligencia artificial podría mejorar la detección de los delitos financieros utilizando el reconocimiento de patrones para identificar las transacciones sospechosas y reducir los falsos positivos.

La inteligencia artificial en las finanzas y la contabilidad

• Creación de informes: se podría optimizar este proceso mediante la automatización de la recopilación y el análisis de datos, ya que permitiría que los informes sean más precisos y oportunos. Además, como los agentes de inteligencia artificial se ocuparían de esta tarea, menos personas tendrían acceso a los datos confidenciales.

La adaptación a la tecnología de inteligencia artificial implica no solo implementar ajustes técnicos, sino también realizar cambios en las expectativas de los clientes y en las prácticas empresariales. Es importante que los bancos reconozcan los desafíos que pueden surgir a la hora de integrar esta tecnología a más sectores y que se preparen para superarlos.

Productos

• Adopción de clientes: puede resultar difícil convencer a los clientes de que utilicen servicios bancarios basados en la inteligencia artificial. Es posible que algunos no quieran confiar sus necesidades a una tecnología, por lo cual es fundamental que el proceso sea transparente y pueda explicarse claramente.

Datos

• Calidad: en el sector bancario, es importante que los datos que se procesen con inteligencia artificial sean de excelente calidad. Los bancos suelen enfrentarse a desafíos a la hora de desarrollar modelos de inteligencia artificial efectivos, ya que sus datos pueden encontrarse dispersos, estar incompletos o ser de mala calidad.
• Sistemas heredados: muchos bancos trabajan con sistemas heredados que no se adaptan a las tecnologías modernas con facilidad, de manera que integrarlos a la inteligencia artificial puede resultar complejo y costoso, además de requerir mucho tiempo.

Cumplimiento normativo

• Explicabilidad: debido a la complejidad de los algoritmos de inteligencia artificial que utilizan el aprendizaje profundo, puede ser difícil explicar cómo se tomó una decisión, lo cual representa un problema para los reguladores en aquellas situaciones en las que se necesita transparencia.
• Privacidad: las instituciones bancarias manejan datos confidenciales de los clientes, así que los sistemas de inteligencia artificial deben garantizar su privacidad y seguridad. En este aspecto, se debe evitar el envenenamiento de los datos, que es una constante preocupación del sector financiero.
• Uso responsable: el uso de la inteligencia artificial en áreas como la creación de perfiles de clientes y la toma de decisiones sobre préstamos puede originar problemas en torno a la imparcialidad, la discriminación y la privacidad. Es primordial abordarlos para que la adopción sea exitosa.

Infraestructura y operaciones

• Capacidad de ajuste: expandir la adopción de la inteligencia artificial a todos los sectores de una empresa bancaria, incluidas las aplicaciones empresariales y las operaciones, es un gran desafío, en especial cuando los cambios son cada vez más frecuentes.
• Costo: la inversión inicial en inteligencia artificial y sus costos de mantenimiento pueden ser altos, lo cual genera cierta resistencia al momento de adoptarla si no hay pruebas claras de que exista un buen retorno sobre la inversión (ROI).

Personal

• Contratación de personal: los bancos carecen de especialistas en inteligencia artificial que tengan habilidades tanto en el análisis de datos como en los asuntos bancarios.
• Adopción de empleados: la resistencia a incorporar la inteligencia artificial a las empresas bancarias puede estar relacionada con el miedo a la pérdida de empleos, la seguridad laboral o el desconocimiento respecto a las ventajas que ofrece.

Ciertas funciones son esenciales para que los bancos utilicen la inteligencia artificial de manera eficaz.

Estas funciones abarcan desde aspectos técnicos, como el entrenamiento y la gestión de datos, hasta factores empresariales, como el control y la contratación de personal. En esta sección, se analizan en detalle las funciones más importantes y se definen los elementos necesarios para que los bancos implementen con éxito las tecnologías de inteligencia artificial y aprovechen sus beneficios. Su comprensión y desarrollo repercuten considerablemente en la efectividad de la expansión de la inteligencia artificial a todo el banco.

Entrenamiento y perfeccionamiento

Para usar la inteligencia artificial en el sector bancario de manera efectiva, es necesario no solo contar con modelos base sólidos, sino también poder desarrollar otros nuevos. Se necesita un repositorio de modelos base al que se pueda acceder para realizar modificaciones cuando sea necesario. Además, el entorno operativo en el que se entrenan estos modelos debe poder prepararse fácilmente y estar disponible en todo momento, de manera que la empresa pueda entrenar y perfeccionar los modelos de inteligencia artificial de manera eficiente y seguir el ritmo de las condiciones del mercado y los datos cambiantes.

Este aspecto es fundamental para que los bancos sigan siendo competitivos y puedan responder a los entornos normativos y las necesidades de los clientes en constante evolución.

Datos

En el sector bancario, es fundamental contar con mecanismos eficaces para acceder a los datos, limpiarlos y almacenarlos. El almacén de datos debe ser de fácil acceso y contar con la configuración de permisos adecuada para mantener la privacidad y la seguridad de los datos. Además, es importante poder acceder a datos limpios de alta calidad para que los modelos que se entrenen sean precisos y confiables.

Siempre ha sido complejo poner los datos a disposición de los analistas. Para poder satisfacer diferentes necesidades de análisis, los bancos tienen que encontrar un equilibrio entre las funciones tradicionales de los almacenes de datos y la flexibilidad de los lagos de datos. Este enfoque doble permite analizar tanto datos estructurados como no estructurados, lo cual resulta fundamental para que las aplicaciones de inteligencia artificial sean completas.

Control

En cuanto al control de la inteligencia artificial en el sector bancario, ocuparse de la gestión de datos es esencial, así como establecer modelos de linaje y fuentes de datos que sean claros. Esto incluye ser transparente con respecto a la forma en la que se recopilan y usan los datos para entrenar los modelos de inteligencia artificial. Además, es importante documentar los hechos de los modelos para garantizar la imparcialidad, la explicabilidad y el cumplimiento normativo, en especial por los requisitos del sector bancario.

Otra función importante es la supervisión de los sesgos y desajustes de los modelos, la cual forma parte de la gestión de riesgos. Los bancos deben evaluar y ajustar permanentemente los modelos de inteligencia artificial para evitar sesgos e imprecisiones. También es necesario realizar auditorías y brindar informes a los reguladores periódicamente para mantener el cumplimiento normativo y la transparencia en el uso de la inteligencia artificial.

Operaciones

Resulta primordial incorporar el enfoque de las operaciones de aprendizaje automático (MLOps) al aspecto operativo de la inteligencia artificial en el sector bancario, dado que implica la gestión y la mejora permanente de los modelos para que continúen siendo efectivos y precisos a lo largo del tiempo. Esto incluye implementar, supervisar y mantener los modelos de inteligencia artificial de forma flexible y eficiente.

MLOps involucra a diferentes equipos, desde analistas de datos hasta especialistas de TI, que trabajan de manera colaborativa en el desarrollo de la inteligencia artificial. Esto confirma que los modelos de inteligencia artificial no solo son sólidos desde el punto de vista técnico, sino que además se ajustan a las metas empresariales y los estándares de cumplimiento normativo de los bancos.

Prestación de servicios

Es esencial poder integrar la inteligencia artificial a las aplicaciones para prestar servicios basados en ella al sector bancario. Esto implica combinar los modelos de inteligencia artificial con las aplicaciones bancarias actuales para mejorar la experiencia de los clientes y aumentar la eficiencia operativa. Por ejemplo, al integrar la inteligencia artificial a las aplicaciones de atención al cliente, se puede brindar un servicio más personalizado y eficiente.

Con una arquitectura de microservicios, se obtiene mayor velocidad, menor tiempo de comercialización y reducción de los costos. Los microservicios permiten desarrollar las aplicaciones de forma modular, lo cual facilita y agiliza la integración de la inteligencia artificial y la actualización de los servicios para responder rápidamente a los cambios en el mercado y los requisitos normativos nuevos.

Capacidad de expansión

La tecnología de inteligencia artificial en el sector bancario debe ser adaptable e ir a la par de los rápidos avances, que suelen impulsar las comunidades open source. La capacidad de las empresas para incorporar rápidamente tecnologías, partners y paquetes nuevos es fundamental para mantener su ventaja competitiva.

Esto también implica que los sistemas de inteligencia artificial de las instituciones bancarias se diseñen teniendo en cuenta las futuras integraciones. A medida que evoluciona la inteligencia artificial, los bancos deben poder adoptar tecnologías y métodos nuevos para mejorar sus servicios y operaciones de manera constante. Para ello, se requiere una plataforma flexible y una cultura empresarial que adopte el aprendizaje y la adaptación permanentes.

Para integrar la inteligencia artificial al sector bancario es fundamental no solo conocer las funciones necesarias, sino también encontrar los partners y las herramientas adecuadas para facilitar el proceso. Red Hat es un referente en este ámbito, dado que ofrece soluciones personalizadas para las necesidades únicas de esta tecnología en el sector bancario.

Red Hat reúne a los analistas de datos, los desarrolladores y los equipos de operaciones en una plataforma uniforme, para que pueda optimizar la prestación de los servicios bancarios basados en la inteligencia artificial. Junto con IBM, ofrecemos la transparencia y el control que necesitan los bancos. Nuestro compromiso con la seguridad y la capacidad de ajuste se adapta a las necesidades de la inteligencia artificial en el sector bancario, y podemos ayudar a las instituciones a integrar esta tecnología sin dejar de mantenerse a la vanguardia en un entorno tecnológico que cambia rápidamente.

Red Hat OpenShift AI

Red Hat® OpenShift® AI ofrece una plataforma común para que sus equipos diseñen e implementen aplicaciones de inteligencia artificial y modelos de aprendizaje automático de forma transparente y controlada.

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Red Hat OpenShift

Para las implementaciones de inteligencia artificial de gran tamaño, Red Hat OpenShift ofrece una plataforma de aplicaciones flexible que se ajusta a las cargas de trabajo de esta tecnología, la cual incluye el acceso a los aceleradores de hardware conocidos como los de los partners de Red Hat NVIDIA e Intel.

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Asociaciones de Red Hat

El sólido ecosistema de partners de Red Hat le ofrece acceso a soluciones integrales para crear, implementar y gestionar los modelos de aprendizaje profundo para las aplicaciones que trabajan con inteligencia artificial. Estas soluciones permiten completar el proceso de desarrollo de la inteligencia artificial: desde integrar y preparar los datos, hasta diseñar y entrenar los modelos de inteligencia artificial, ponerlos a disposición de los usuarios finales y hacer inferencias en función de los datos nuevos.

Estos son algunos de nuestros partners:

• IBM y watsonx: watsonx es una plataforma de datos e inteligencia artificial empresarial de última generación que está diseñada para multiplicar el impacto de la inteligencia artificial en toda su empresa.
• NVIDIA: junto con Red Hat, apuestan por el open source para agilizar la distribución de las aplicaciones impulsadas por la inteligencia artificial.
• SAS: junto con Red Hat, colaboran para permitir que las empresas utilicen las tecnologías abiertas de nube híbrida y las funciones de análisis para mejorar la inteligencia empresarial.
• Y muchos más.

Nos centramos en brindar plataformas sólidas y adaptables que respalden el desarrollo y la implementación de los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, lo cual se ajusta a los requisitos dinámicos de los bancos modernos. Red Hat fomenta las asociaciones sólidas y ofrece soluciones flexibles para ayudar a las instituciones financieras a abordar las dificultades relacionadas con la adopción de la inteligencia artificial.

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