La Inteligencia Artificial, el aprendizaje automático, el análisis predictivo, el procesamiento del lenguaje natural (PNL), la visión por computadora y la microarquitectura son tecnologías candentes en las que los bancos están invirtiendo hoy en día, según un informe de Forrester.
La Inteligencia Artificial , el aprendizaje automático (un subconjunto de la IA) y el análisis predictivo encabezan la lista de inversiones tecnológicas importantes y planificadas para los bancos en 2022, debido a su capacidad para ayudar en la toma de decisiones comerciales estratégicas, ayudar a crear aplicaciones que pueden servir a los clientes en un manera personalizada e impulsar el crecimiento de los ingresos, según la firma de investigación de mercado Forrester.
Las tecnologías de moda para los bancos también incluyen 5G, procesamiento de lenguaje natural (NLP), arquitectura de microservicios y visión artificial, según el reciente informe Top Emerging Technologies in Banking In 2022 de Forrester.
El informe, basado en las respuestas de la encuesta de los responsables de la toma de decisiones tecnológicas en los bancos y sus proveedores de tecnología, clasifica 30 tecnologías diferentes en tres categorías principales: “caliente”, “en el radar” y “bombo”.
Las tecnologías se consideran candentes si los bancos han planificado una inversión en ellas en los próximos 12 meses, dijo Forrester, y agregó que se espera que estas nuevas inversiones den forma al futuro de la industria bancaria y la experiencia del cliente.
Entre las tecnologías de moda, la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático (un subconjunto de la IA que hace pronósticos y análisis más precisos a medida que ingiere datos) continúan siendo de gran interés ya que los bancos mantienen un fuerte enfoque en los costos mientras intentan aumentar la experiencia del cliente y los ingresos.
“El aprendizaje automático ayuda a mejorar la automatización de procesos en procesos como la originación de préstamos y la detección de fraudes y puede ayudar a brindar una experiencia más personalizada”, señala Forrester en el informe.
La IA mejora la eficiencia operativa
Casi el 37 % de los encuestados que ya utilizan Inteligencia Artificial en los servicios financieros consideran que la mejora de la eficiencia operativa es un beneficio del uso de la IA, según muestra el informe. Casi el 33% de los encuestados afirma que el aprendizaje automático puede mejorar la experiencia del cliente.
El análisis predictivo y en tiempo real es otra tecnología candente para los bancos, con casi el 89% de los encuestados que confirman que están en las fases de planificación, implementación u operación del uso de estas tecnologías, según muestra el informe de Forrester.
El motivo del gran interés se debe a los conocimientos que pueden generar estas tecnologías, lo que brinda a los bancos la capacidad de tomar decisiones comerciales mejor informadas y atender a los clientes de una manera más personalizada, afirmaron Jost Hopperman y Martha Bennett, analistas principales de Forrester.
La arquitectura 5G, NLP y de microservicios también son tecnologías en las que los bancos están comenzando a invertir, aunque tienen un interés más moderado que la IA y el análisis, según muestra el informe.
5G ayuda al servicio de atención al cliente
Se espera que 5G se convierta en una tecnología de uso general para el sector de servicios financieros, ya que la mayoría de las organizaciones comienzan a utilizarla para comunicaciones de baja latencia, dijo Forrester. Si bien la infraestructura 5G apenas está comenzando a aumentar, casi el 56 % de los encuestados cree que el servicio al cliente es un caso de uso importante para la tecnología, según el informe.
Además, la organización de investigación de mercado dijo que el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y su subconjunto, la comprensión del lenguaje natural (NLU), tiene un interés moderado debido a los desafíos que incluyen la comprensión de los idiomas, dialectos y acentos locales.
Sólo el 23 % de los encuestados que usan IA en servicios financieros usan NLP y únicamente el 19 % usan NLU, según Forrester.
Mientras tanto, la visión por computadora, que puede considerarse un uso específico del aprendizaje automático, según Forrester, ha visto un aumento en el interés, ya que la mayoría de los bancos la usan para la comprensión de alto nivel de imágenes o videos digitales para casos de uso que van desde la verificación de identidad hasta apoyo a proyectos de realidad aumentada.
Otra área de interés son los microservicios, señaló la firma de investigación de mercado, y agregó que casi el 35% y el 33% de los desarrolladores de servicios financieros utilizan microservicios y contenedores, respectivamente.
La mayoría de los directores de tecnología creen que los microservicios son cruciales en los esfuerzos para crear nuevas aplicaciones sobre los sistemas heredados centrales de un banco, señaló Forrester. Sin embargo, el interés en los microservicios sigue siendo relativamente bajo en comparación con la IA y el análisis. Eso se debe a que los bancos pequeños y medianos a menudo tienen dificultades para trabajar con éxito en los entornos de desarrollo de software que generalmente se usan para crear microservicios, dijo Forrester.
RPA, blockchain están en el radar de los bancos
El informe clasifica cualquier tecnología como “en el radar” si los bancos no están planeando implementaciones en los próximos 12 meses, pero pueden estar considerándolas para proyectos piloto.
Estas tecnologías incluyen aprendizaje profundo , automatización de procesos robóticos impulsados por IA , realidad aumentada , malla de datos (una arquitectura distribuida para la gestión de datos), cadena de bloques o tecnología de contabilidad distribuida, plataformas de código bajo , aplicaciones web progresivas , malla de servicios y arquitecturas basadas en eventos .
La mayoría de estas tecnologías se enfrentan a diversos desafíos, como el cumplimiento normativo, los controles de calidad, la escasez de talento formado, los conocimientos tecnológicos, los proyectos fallidos y el retorno de la inversión negativo o nulo.
De hecho, implementar algunas de estas tecnologías requeriría que los bancos primero implementen con éxito tecnologías calificadas como “calientes” en el informe, dijo la firma de investigación de mercado.
Además, el informe clasifica tecnologías como ludificación avanzada, computación confidencial , computación perimetral , computación cuántica e IoT como tecnologías “exageradas”.
Como sugiere el nombre, estas tecnologías, según Forrester, no están lo suficientemente maduras para la banca debido a los desafíos normativos y de seguridad, las restricciones presupuestarias y la falta de casos de uso bien definidos.
Gartner destaca la tendencia de la IA en la banca
Un informe de Gartner que identifica las tendencias en el sector bancario y financiero en 2022 también destaca a la IA como una de las principales tendencias en la banca y pronostica que el gasto en TI de las empresas de servicios bancarios y de inversión crecerá un 6,1 % en 2022 hasta los 623.000 millones de dólares en todo el mundo.
La inteligencia artificial generativa (IA), los sistemas autónomos y la computación para mejorar la privacidad (PEC) son tres tendencias tecnológicas que están cobrando fuerza en los servicios bancarios y de inversión en 2022, dijo la firma de investigación de mercado, y agregó que estas tendencias seguirán cobrando impulso en los próximos dos a tres años, contribuyendo al crecimiento y la transformación de las organizaciones de servicios financieros.
La firma de investigación de mercado define la IA generativa como el uso de Inteligencia Artificial y aprendizaje automático para generar información a partir de datos para tomar decisiones operativas. Los casos de uso bancario incluyen detección de fraude, predicción comercial, generación de datos sintéticos y modelado de factores de riesgo.
“La IA generativa permite a los CIO de los bancos ofrecer soluciones tecnológicas al negocio en busca del crecimiento de los ingresos, mientras que los sistemas autónomos y la computación que mejora la privacidad son soluciones a largo plazo que brindan nuevas opciones para la transformación del negocio en los servicios financieros”, señala Moutusi Sau, vicepresidente. y analista de Gartner, en el informe.
Las firmas de investigación de mercado definen los sistemas autónomos como sistemas físicos o de software autogestionados que aprenden de sus entornos y modifican dinámicamente sus propios algoritmos en tiempo real para optimizar su comportamiento en ecosistemas complejos.
Estos sistemas crean un conjunto ágil de capacidades tecnológicas que admiten nuevos requisitos y situaciones, optimizan el rendimiento y defienden contra ataques sin intervención humana, dijo la firma de investigación de mercado.
Actualmente, los sistemas autónomos se basan principalmente en software en el contexto bancario y los ejemplos incluyen robots humanoides en sucursales inteligentes.
Anirban Ghoshal, CIO.com
