De acuerdo con FICO, la IA generativa ayuda a combatir fraudes, la optimización matemática, es útil para determinar la mejor forma de satisfacer a los clientes sin descuidar la rentabilidad del negocio; la hiper personalización a gran escala, que facilita la comprensión del perfil y necesidades de los clientes, y la cobranza digital, que prevé dificultades de pago para ofrecer alternativas viables a los clientes y disminuir costos a la empresa.

Ricardo Ribeiro, director de FICO para América Latina y el Caribe, y Rafael Caballero, Global Business Consulting para México y Colombia, las nuevas tecnologías existentes satisfacen las necesidades y demandas del mercado, en un escenario cada vez más revolucionado y complejo.

Los expertos resaltan los retos, mejores prácticas y tendencias alrededor de la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML); cómo aplican las empresas del sector estas tecnologías, y la forma en que optimizan el servicio a clientes y marcan una diferencia al interior del negocio.

Ribeiro y Caballero coincidieron en que la evolución que ha experimentado el sector es notoria: por dar un ejemplo, se han quedado atrás los scores de predicción de comportamientos para determinar la capacidad e intención de pago (para la aprobación de créditos) basados en información limitada, interna y de burós; hoy se procesan enormes cantidades de datos (de muy diversas fuentes) y se consideran miles de variables, y esto debe hacerse en tiempo real, pues el ritmo de los negocios es inmediato y la toma de decisiones requiere ser igual de ágiles.

Por otro lado, sería vano negar el problema que representan las estafas para bancos y clientes: según la Encuesta del Impacto de Estafas 2023, de FICO, el 63% de los mexicanos han sido contactados para lo que ellos califican como intento de estafa, y el 59% tienen algún familiar o amigo que ha sido víctima de esto. El 12% de quienes hicieron pagos por estafas en México perdieron al menos $5,000 pesos. La industria financiera debe estar un paso por delante de los defraudadores y sus crecientes amenazas, y la tecnología puede ser un excelente aliado para lograrlo: tomando ventaja del ML se pueden identificar patrones de uso, e incluso complementar con identificación biométrica y geolocalización, para la verificación de la identidad.

Desde la captación de clientes y la mercadotecnia, hasta la gestión de riesgos y la prevención de fraudes, todo ha cambiado. Actualmente, la rapidez con que un banco pueda hacer llegar una oferta personalizada, la asertividad al elegir el canal de comunicación adecuado en cada caso y la agilidad en el trámite de contratación de un nuevo crédito, por citar apenas unos cuantos casos, pueden significar la diferencia entre sumar y mantener un nuevo cliente o que éste se vaya con la competencia.

“Esta era se rige por la experiencia de los clientes, que demandan una atención más certera y procesos más rápidos y efectivos, y tenemos la tecnología a nuestro servicio: no es fortuito que el 74% de los negocios consideren que con la IA mejoran la experiencia de sus clientes”, dijo Caballero. “Con todo, las instituciones financieras aún tienen un reto importante en cuanto al uso de nuevas tecnologías para apoyarse en sus objetivos de optimizar la satisfacción de clientes y minimizar el riesgo de fraudes, y es que sólo el 8% consideran que sus estrategias de IA tienen una madurez completa, con estándares de desarrollo de modelos que se escalan consistentemente a lo largo de sus organizaciones, y la mayoría siguen sin poder determinar efectivamente las razones de los resultados generados por el ML.”