El auge de las máquinas
En la última edición de la encuesta bancaria global de Economist Impact, realizada en 2021, los bancos se enfrentaban a una tormenta perfecta a medida que la pandemia aceleraba el uso de la banca en línea por parte de los consumidores, apresurando el cierre de sucursales bancarias y aparentemente otorgando una fuerte ventaja a los competidores digitales en primer lugar.
Con startups fintech, actores de pagos, plataformas de superaplicaciones y gigantes tecnológicos que continuaban ganando cuota de mercado al adquirir la capacidad de ofrecer servicios bancarios más tradicionales, los bancos incumbentes se vieron obligados a reevaluar sus prioridades y modelos de negocio.
No es de sorprender, entonces, que las nuevas tecnologías se esperen que tengan el mayor impacto en los bancos en los próximos cinco años, según el 63% de los encuestados en la encuesta de este año, un hallazgo que se ha mantenido constante desde 2019 (Ver Figura 1).
“Cuando las generaciones más jóvenes, que nacieron con teléfonos en sus manos, se conviertan en clientes, tendrán un enfoque mucho mayor en la tecnología”. "Si no cuentas con tecnología moderna, no harán negocios contigo, no importa cuánto tiempo hayas estado en el mercado".
En el centro de atención de este año se encuentra la inteligencia artificial generativa (IA). Aunque la IA y el aprendizaje automático (AA) han existido durante décadas, el lanzamiento de Chat GPT a finales del año pasado demostró el potencial de la IA para transformar tareas cotidianas e incentivó a las empresas a encontrar las mejores formas de aprovecharla. De hecho, el 75% de los encuestados en la encuesta de este año creen que el sector bancario se verá significativamente impactado por la IA generativa, y el 71% está de acuerdo en que desbloquear el valor de la IA será el diferenciador clave entre ganadores y perdedores.
Los casos de uso de la IA en la banca son abundantes, desde el front-office, como una mayor personalización de servicios al cliente y marketing digital, hasta el respaldo, como la detección de fraudes, el desarrollo de productos y el cumplimiento de regulaciones (ver Figura 2). En respuesta, muchos grandes bancos están fortaleciendo sus equipos de innovación con talento en IA. JPMorgan Chase solo anunció 3,651 puestos relacionados con la IA entre febrero y abril de 2023, y el 30% de los anuncios de trabajo de bancos europeos en ese período hacían referencia a la IA.
Para DBS, un banco en Singapur, el potencial de la IA está en apoyar a los empleados para brindar servicios más personalizados a los clientes. Nimish Panchmatia, director de datos y transformación, explica: "En los próximos meses, estamos implementando una solución que utiliza IA generativa para nuestros gestores de relaciones, que elaborará investigaciones de inversión para sus clientes". Alpian también está considerando cómo la IA puede respaldar sus ofertas de gestión de patrimonio.
"Estamos investigando cómo podemos ofrecer recomendaciones inteligentes a nuestros clientes sobre qué hacer con su patrimonio mediante estrategias de inversión impulsadas por la IA".
Hasta ahora, las herramientas de inteligencia artificial (IA) más comunes que enfrentan al cliente han sido los chatbots. La asistente financiera virtual de Bank of America, Erica, ha sido utilizada por más de 37 millones de clientes en más de 1.5 mil millones de interacciones entre 2018 y 2023. La investigación ha encontrado que los chatbots bancarios, además de ofrecer una experiencia personalizada a los clientes, también ahorrarán a los bancos 7.3 mil millones de dólares en costos operativos en 2023.
Las soluciones de respaldo tienden a centrarse en la seguridad. El banco más grande de Dinamarca, Danske Bank, desarrolló una herramienta de IA en 2017 que aumentó la capacidad de detección de fraudes del banco en un 50% y redujo los falsos positivos en un 60% a partir de 2023. JPMorgan Chase ha desarrollado un sistema de alerta temprana utilizando técnicas de IA y aprendizaje automático (ML) para detectar malware, troyanos y campañas de phishing.
Bank of New York (BNY) Mellon ve el valor de utilizar la IA para una mejor gestión de datos. "Tenemos una herramienta de aprendizaje automático que mejora nuestros datos de clientes asegurando que no tengamos duplicados y que tengamos datos completos y precisos", dice Linda Powell, subdirectora de datos del banco.
"Luego, mi tiempo humano se dedica a analizar y resolver problemas en lugar de tratar de identificar posibles problemas".
Esta herramienta de ML es el resultado de una asociación entre BNY Mellon y la empresa de software Quantexa. "Estamos comprometidos a brindar los mejores servicios posibles a nuestros clientes, por lo que asociarnos con empresas externas para acceder a estas tecnologías es valioso e importante", dice la Sra. Powell.