El sector financiero está experimentando una profunda transformación, impulsada por la inteligencia artificial (IA) que está modernizando las operaciones y remodelando los modelos de negocio. En 2025, los avances en la tecnología de IA ampliarán sus aplicaciones en los servicios financieros, empujando al sector a una nueva era de eficiencia y personalización. Desde la remodelación de las interacciones con los clientes hasta la optimización de los procesos internos, la IA impulsa la innovación empresarial en todas las funciones. Tres tendencias emergentes darán forma a la forma en que los bancos invierten en IA:
Tendencia #1: Mayor adopción de la IA en los servicios financieros
Si bien los grandes bancos ya han innovado considerablemente con la IA generativa (genAI), una implementación más amplia llegará en 2025 a medida que las capacidades de los modelos de lenguaje grandes (LLM) se vuelvan más accesibles para las empresas más pequeñas. Los bancos están viendo más opciones de entornos seleccionados que optimizan la seguridad y la precisión de la genAI y el uso de los datos en las organizaciones.
Las instituciones financieras también adoptarán agentes de IA dentro de sus operaciones. La IA combina potentes capacidades de IA generativa no sólo para comprender el contexto, sino también para planificar un resultado futuro y tomar medidas para lograr los objetivos. Los agentes de IA trabajan de forma autónoma para tomar decisiones y realizar tareas para su revisión humana. Cuando la genAI no sea una buena alternativa, la IA tradicional continuará resolviendo problemas bien definidos y realizando tareas repetitivas. La automatización robótica de procesos (RPA) y el procesamiento inteligente de documentos (IDP) continuarán escaneando documentos y extrayendo datos.
Por ejemplo, una empresa de servicios financieros gestionó el complejo proceso de transferencia de fondos a los herederos, donde la precisión era fundamental para evitar transferencias perdidas o errores fiscales. Anteriormente utilizaban el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para la extracción de PII, pero necesitaban una mejor solución. En dos semanas, construyeron un piloto de una habilidad de construcción de avisos de IA generativa en Appian para extraer datos de escaneos de documentos no estructurados y de baja calidad. La solución también traduce documentos al inglés. Posteriormente, esta empresa procesó los datos clave de varios formatos de identificación, formularios escritos a mano y descripciones semánticas. La compañía espera triplicar los tiempos de extracción de datos aprovechando la IA.
Tendencia #2: Mayor enfoque en la eficiencia operativa
La IA se expandirá a las operaciones empresariales para casos de uso adicionales, como informes de cumplimiento y comunicaciones institucionales. La combinación de la IA tradicional, la genAI y la Agentic AI está destinada a revolucionar la eficiencia operativa. Estas integraciones ayudarán a las organizaciones a manejar procesos de datos complejos con mayor velocidad y precisión. Las empresas también podrían automatizar la documentación, los registros y las guías de usuario sobre los procesos operativos.
A medida que la IA se vuelva más experta en la interpretación de datos y la generación de conocimientos, proporcionará una visibilidad más profunda de los procesos organizacionales. Esto habilita el camino para procesos de inteligencia y modelos operativos más adaptativos. La IA transformará las operaciones y liberará el tiempo de los empleados para iniciativas más estratégicas. Esta tecnología será una piedra angular para mejorar la eficiencia y reducir los costos para las empresas financieras, al tiempo que se hace cumplir la normativa.
Fundado en 1792, State Street Global Advisors es el segundo banco más antiguo de los Estados Unidos, con operaciones en todo el mundo. Desde 2016, ha desarrollado 18 aplicaciones con Appian para más de 900 empleados. La firma ha aumentado su tiempo de incorporación de clientes en un 20% en un año y espera un aumento del 10% con refinamientos adicionales. State Street planea integrar el procesamiento inteligente de documentos para extraer información clave de los contactos y colocar datos en su sistema. Por último, planean utilizar la minería de procesos para encontrar cuellos de botella en el proceso de incorporación de clientes para mejorar aún más la eficiencia. State Street ha documentado una mejora del 30% en la eficiencia operativa y una disminución del 50% de las pérdidas debidas a errores.
Tendencia #3: Modernización de la infraestructura de datos
A medida que los bancos profundizan su dependencia de la IA, la transformación de la infraestructura de datos fundamental que soporta las tecnologías de IA, se convertirá en una prioridad absoluta. Un elemento central de este esfuerzo es la “estructura de datos”, que permite a las organizaciones integrar fuentes de datos dispares en un formato unificado y de fácil acceso. Debido a que la IA es tan efectiva como su capacidad para extraer de una amplia gama de fuentes de datos, las arquitecturas de Data Fabric permiten a los bancos romper los silos de datos para obtener un flujo de datos integrado y sin interrupciones entre sistemas y departamentos. Además, esta infraestructura admite la escalabilidad, lo que permite a los bancos adaptarse rápidamente a medida que se expanden los casos de uso de IA.
S&P Global, una firma de información y análisis financiero con sede en Nueva York, aprovechó Data Fabric para entretejer cientos de fuentes de datos, con decenas de miles de llamadas al día. Data Fabric complementa los datos transaccionales con datos contextuales, lo que acelera la capacidad de S&P para ofrecer mejores perspectivas de mercado a sus clientes. La empresa ha completado más de 100 millones de tareas transaccionales en la plataforma de Appian y ha automatizado más de 1,000 procesos con más de 7,000 empleados que utilizan la solución como centro de mando central. S&P ha llevado el negocio a nuevas alturas al unificar procesos y datos para la automatización.
A medida que la IA continúa remodelando el panorama bancario, 2025 promete ser un año crucial para la industria.
Las tres tendencias ayudarán a los bancos a automatizar aún más los procesos rutinarios, como las aprobaciones de préstamos, la detección de fraudes y la supervisión del cumplimiento, para reducir significativamente los costos y los errores humanos. Los mismos tres esfuerzos de transformación facilitarán la gestión de riesgos y generarán modelos predictivos sólidos para anticipar los cambios del mercado y los riesgos crediticios con una precisión sin precedentes. Estas son solo algunas de las formas en que la adopción de la IA tradicional, la inteligencia artificial genAI y la Agentic AI en 2025 ayudará a los bancos a lograr una toma de decisiones más rápida para mejorar la escalabilidad operativa y una mayor ventaja competitiva en un ecosistema financiero en rápida evolución.
Por Julio Campoy, Regional Vice President | Appian
