A diferencia de la Automatización de Procesos Robóticos (RPA, por sus siglas en inglés), la Inteligencia Artificial es capaz de proponer soluciones y variar su funcionamiento dependiendo del problema a resolver. Por tanto, el mundo de los servicios financieros ve a esta tecnología como una manera de brindar servicios más eficientes y seguros.
“El sector financiero ha sido testigo del surgimiento de nuevos modelos de negocio y de la evolución de las industrias, de manera que ha tenido que adaptarse a las necesidades de sus usuarios”, afirmó Jorge Vargas Favero, director de ingeniería de valor para el sector financiero de SAP México.
Ejemplificó el caso de Banco Afirme que, con la aplicación de SAP Analytics Cloud, ha podido reducir el tiempo de cálculo de la rentabilidad de 13 a 3 días, y puso como referencia el estudio “The New Physics of Financial Services” del World Economic Forum.
Según este documento, se espera que para el año 2020 la inversión de instituciones financieras en Inteligencia Artificial ascienda a 10 mil millones de dólares, mientras que el 76% de los ejecutivos de servicio de banca cree que la adopción de esta tecnología es una prioridad máxima para que su organización se diferencie en el mercado.
A partir de esto, SAP compartió cinco casos de uso en servicios financieros en los cuales la Inteligencia Artificial está revolucionado al sector:
1. Experiencias más valiosas
En la economía de la experiencia, donde los usuarios y sus necesidades están en el centro de todo, contar con herramientas como la Inteligencia Artificial brinda un sinfín de servicios y productos que respondan a los requerimientos de los clientes. Por ejemplo, esta tecnología permite aumentar los niveles de servicio a través de chatbots, así como asesorías personalizadas basadas en el análisis de los datos de los usuarios, enviar notificaciones sobre el estado de sus finanzas u obtener pronósticos específicos con el fin de mejorar el rendimiento de los clientes.
2. Aumento de la seguridad
El cuidado de la información y la confianza de saber que se encuentra segura son clave para este sector. La Inteligencia Artificial tiene la capacidad de reconocer patrones para evitar delitos como fraudes o lavado de dinero, asimismo, mitiga los crecientes riesgos cibernéticos como el uso indebido y la filtración de información de alta confidencialidad.
3. Nuevas oportunidades de negocio
Gracias al análisis y manejo de grandes cantidades de información, la Inteligencia Artificial pronostica qué activos y valores darán los mejores resultados y rendimientos, lo que deriva en el surgimiento de nuevos modelos de inversión y oportunidades de negocio.
4. Automatización de procesos
La automatización de procesos (RPA) es un impulsor clave en la eficiencia operativa de las instituciones financieras que está evolucionando hacia automatizar procesos cognitivos en la que los sistemas de inteligencia artificial pueden realizar tareas más complejas. Algunas instituciones financieras han invertido recientemente en nuevas tecnologías que revisan documentos (solicitudes de crédito, contratos, recibos, etc.), y extraen datos en mucho menos tiempo comparado con actividades manuales.
5. Seguros inteligentes
La obtención de seguros resulta mucho más viable tanto para los usuarios como para las instituciones cuando se implementa la IA, debido a que esta industria se basa en la evaluación de riesgos, siendo el análisis de datos el eje rector. La IA puede expandir la cantidad de información que se analiza, así como las formas en las que puede ser utilizada, afinando la precisión y reduciendo los costos y riesgos. Un informe de PWC predice que la Inteligencia Artificial automatizará la mayoría de las suscripciones de seguros antes de 2020, como los automotrices, residenciales, comerciales, de vida y de grupo, pues el uso de un software de análisis determina el riesgo de los clientes, la cobertura y el costo de la prima.
