Inteligencia artificial en la banca 2022: ejemplos y desafíos

Introducción

Los millennials y sus preferencias cambiantes han provocado una interrupción a gran escala de los procesos diarios en muchas industrias y un crecimiento simultáneo de muchas más en otros sectores. Al igual que los jabones de manos y los cereales, el uso de un banco físico ha disminuido. Las ubicaciones físicas de los bancos pronto serán cosa del pasado, según un informe de Business Insider.

Con las preferencias de los clientes que están cambiando, las industrias están adoptando métodos más nuevos para igualar el ritmo de las demandas cambiantes. La banca se está digitalizando a medida que se corre la voz. Hay una incorporación evidente de flujos de procesos operativos con inteligencia artificial, robótica y otras ayudas mecánicas.

La tecnología y la cuarta revolución industrial han calado en muchos sectores. Esta tecnología ahora está reconstruyendo las habilidades sociales y la fuerza laboral. No solo limitando la existencia de una plantilla cambiante, sino que el uso de la inteligencia artificial es muy evidente en el sector bancario. Las aplicaciones de inteligencia artificial no solo están modernizando el sector bancario, sino todo el mundo, como sabemos. Obtenga más información sobre las principales aplicaciones de inteligencia artificial.

Por qué usar IA

La tecnología es la cara de esta generación. Para todos los problemas que tiene esta generación, existe una creciente demanda de respuestas. Y, las soluciones se buscan en la punta de los dedos. El otro lado de la pantalla puede ser una computadora que resuelve consultas o un humano empleado como administrador de relaciones.

Big data es el estándar de la industria hoy en día, y cada sector está trabajando para captar todo lo que pueda de los repositorios de datos no estructurados. Las aplicaciones de big data en la banca ya están transformando la industria. Aquí viene la inteligencia artificial. No solo utilizan los beneficios de la IA para extraer y estructurar los datos disponibles, sino que los sectores bancario y financiero están interviniendo para utilizar estos datos para mejorar las relaciones con los clientes.

Banca e IA

La inteligencia artificial se está utilizando en la industria bancaria para escalar nuevas alturas en la gestión de relaciones con los clientes.

Este sector está implementando esto desde el nivel del suelo con el objetivo principal de escalar alturas en enfoques centrados en el cliente. Una parte importante de la industria bancaria con respecto a sus clientes es la gestión de las relaciones con los clientes, que incluye la comunicación con ellos.

La banca experimentó un cambio en las preferencias para visitar las ubicaciones con la introducción de los cajeros automáticos. Estas máquinas permiten el depósito y retiro de efectivo comunicándose directamente con los puntos de entrada en el dispositivo, por lo que no requieren asistencia humana en absoluto. Fue una revolución que condujo al crecimiento y la demanda de inteligencia artificial.

Digitalización y Ciberamenazas

La banca está evolucionando en términos de digitalización. La banca en red, la banca móvil, las transferencias de dinero en tiempo real y servicios similares han cambiado la cara del sector en las últimas décadas. Con esta digitalización, hay un aumento en la ciberamenaza que viene.

Estos servicios nuevamente deben protegerse de las actividades delictivas cibernéticas para garantizar la confianza y las transacciones seguras entre los usuarios. Con la disponibilidad del soporte adecuado, los bancos enfrentan dificultades en términos de la fuerza laboral adecuada para impulsar las necesidades de la industria en la dirección correcta.

Cuando sectores como la banca, las telecomunicaciones y la tecnología de la información se juntan, el mundo es testigo de la plétora de información valiosa para los usuarios en la red mundial. Cada informe de cualquier usuario es tan vulnerable como seguro. Los delitos cibernéticos conducen a la interrupción de las prácticas y, por lo tanto, ha habido regulaciones estrictas de los organismos gubernamentales para mejorar la adecuación de la industria bancaria para retener estos datos masivos que tiene.

Áreas de aplicación

La inteligencia artificial está trabajando para personalizar las experiencias humanas con las máquinas. Los robots que reemplazan al personal de recepción en el sector bancario tienen como objetivo proporcionar una experiencia ininterrumpida, diligente e inquebrantable las 24 horas del día, los 7 días de la semana, al cliente que está al frente.

La banca actual es testigo de una colaboración entre humanos y máquinas. Esta colaboración nuevamente está abriendo puertas a oportunidades personalizadas para mejores encuentros y entrega de servicios.

Beneficios

Razones de reestructuración para la descripción, los siguientes son los beneficios en uso:

• Respuestas de servicio mejoradas
• Reducción del error humano
• Opciones personalizadas en proceso
• Fortalecimiento de la base de clientes mediante el aumento de la satisfacción y la confianza
• Reducción del tiempo de viaje a los lugares

Los bancos están capturando la inteligencia artificial al administrarla en el flujo de trabajo operativo diario al incluir cambios en los patrones de valores, empleo e información. Algunas de las áreas de aplicación de la inteligencia artificial en la industria bancaria se enumeran a continuación:

1. Refinando la Participación del Consumidor

La inteligencia artificial ayuda a entender mejor a los clientes. Los datos recopilados de las elecciones y preferencias del cliente permiten que la IA dirija las máquinas para decodificar las próximas decisiones y así crear un contenedor de información personalizado para cada cliente.

Esto, a su vez, es útil para que los bancos personalicen las experiencias de los compradores según sus elecciones, lo que a su vez mejora la satisfacción y la lealtad hacia el instituto.

El Sistema de Respuesta de Voz Interactiva (IVRS) son ejemplos de tales sistemas dirigidos por IA que incluyen asistencia de voz a los clientes. Guía a los clientes entendiendo sus consultas en la dirección correcta enrutando las llamadas al departamento correcto y ayudándolos con la transacción y otros asuntos relacionados con la banca en tiempo real.

2. Supervisión patrimonial

Estos planes personalizados para clientes no solo benefician a los bancos al aumentar su base de clientes, sino que también ayudan al usuario a administrar su patrimonio de la mano con insumos personalizados y asesoramiento sobre riesgos y planes de inversión. Involucrar al servicio de atención al cliente dirigido por IA para cumplir con los estándares de la oficina principal es un desafío con la diversidad de idiomas en países como India.

3. Examinar datos para mejorar la defensa

La IA tiene el poder de predecir tendencias futuras mediante la interpretación de datos del pasado. Esta propiedad, cuando se asocia con el aprendizaje automático, ayudará a producir predicciones basadas en datos para contrarrestar casos de lavado de capital e identificar fraudes.

4. Actualización de la seguridad

El patrón de datos inusual que reconoce la propiedad de las máquinas dirigidas por IA ayuda a los bancos a reforzar la seguridad y recomendar cambios al identificar lagunas en los procesos existentes. Los correos electrónicos engañosos y los informes de registro, los patrones que infringen los flujos de procesos pueden rastrearse mediante inteligencia artificial para proporcionar una mejor seguridad en los métodos existentes.

5. Emociones de interfaz

Las máquinas dirigidas por IA usan tecnología que identifica las emociones de los clientes en función del texto que usan para ingresar los requisitos. En base a esto, los dispositivos responden, adecuándose a la tonalidad y fabricación de las palabras utilizadas por el cliente. El procesamiento del lenguaje natural ayuda a que esto suceda. Lea más sobre las aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural.

Esta no solo es una experiencia realista, sino que también ayuda a los bancos a ahorrar costos masivos en recursos humanos y grandes cantidades de tiempo.

Los chatbots son ejemplos de IA en la banca que están reemplazando las escenas de recepción en los bancos. Estas máquinas dirigidas por IA brindan a los clientes experiencias interactivas digitalizadas y personalizadas de siguiente nivel. Obtenga más información sobre cómo crear un chatbot con Python.

6. Utilización de la base de datos de conocimientos

Los sistemas dirigidos por IA en el sector bancario son un tesoro masivo de datos. Tiene todos los detalles que hay para cada usuario a bordo. Esta base de datos permite una toma de decisiones más minuciosa basada en la mejora de modelos estratégicos y de planes de negocio. El repositorio dirigido por IA es equivalente a un experto humano en pensamiento cognitivo.

Las cámaras de detección de rostros y en tiempo real en los cajeros automáticos y otras intervenciones similares están ayudando a los bancos a aumentar las medidas de seguridad y brindan una visión clara y nítida de los patrones de comportamiento del usuario y las técnicas en operación.

7. Control de riesgos

El vasto banco de datos disponible de los sistemas impulsados ​​​​por IA permite a los bancos administrar el riesgo analizando sus planes, estudiando fallas de estrategias anteriores y eliminando errores humanos.

La IA se está expandiendo a las raíces de los procesos de seguridad bancaria para encriptar cada paso con códigos que autentican las transacciones y brindan comprensión a las empresas sobre las actividades contra el fraude y el lavado de dinero. Los controles normativos como Conozca a sus clientes (KYC) ayudan a aumentar las medidas de seguridad.

8. Expansión a través de la recepción

Al ofrecer ser guías financieras personalizadas para los clientes y fortalecer la seguridad contra actividades fraudulentas, la inteligencia artificial está allanando su camino, fortaleciéndose no solo en la operación de front-office (interacciones con el cliente) sino también en la middle-office (seguridad) y el desarrollo de back-end. (suscripción de aplicaciones de servicios bancarios) también.

Desafíos enfrentados

1. Muchos bancos enfrentan el desafío de la falta de voluntad para mejorar o adaptarse a nuevos métodos. Estandarizados con prácticas establecidas de manera convencional, algunas ubicaciones en ciudades de nivel dos y tres en todo el país enfrentan este desafío. Estas unidades también carecen del nivel de compromiso requerido para mejorar las habilidades de su fuerza laboral y recursos humanos.

2. Con la falta de datos de apoyo para implementar cambios operativos, el sector bancario se enfrenta a una desconexión entre la necesidad y la respuesta de los clientes. Los bancos se adaptan a un cambio que no cumple con el requerimiento real de las masas.

3. Los bancos con un uso creciente de inteligencia artificial deben mantenerse al día con los estándares regulatorios del gobierno. Los servicios cada vez mayores, como la banca en red y las transacciones en línea, también se incluyen en el ámbito de las políticas de regulación de la privacidad, lo que exige el cumplimiento por parte del banco.

4. También se observa una evidente falta de capacitación en la fuerza laboral existente asociada con las herramientas y aplicaciones avanzadas del uso de la IA en la banca. Con el uso cada vez mayor de la inteligencia artificial, existe una demanda aparente de mano de obra calificada. Se necesitan ingenieros competentes y experimentados en flujos como la ciencia de datos y el aprendizaje automático para brindar credibilidad a los datos disponibles.

Conclusión

La revolución digital está cambiando la funcionalidad de todos los demás negocios que operan hoy. Al igual que todas las industrias distintas que se enfocan en aprovechar la revolución para aumentar las ganancias, la banca también está en los territorios. Las aplicaciones y los ejemplos presentan una imagen clara de lo que está reservado desde el punto de vista de los beneficios del uso de la inteligencia artificial en la banca.

Su enfoque en escalar nuevas alturas en la mejora de las relaciones con los clientes a través de la digitalización está aumentando en la escala de progreso. Aunque con desafíos como amenazas cibernéticas de delitos cibernéticos, métodos bancarios convencionales, falta de capacitación, etc., el mundo de la banca está imaginando servicios tecnológicos en las operaciones bancarias básicas.

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