adoptando inteligencia artificial (Las soluciones de IA) en la banca se han vuelto más comunes en los últimos años. Las instituciones bancarias utilizan la IA para mejorar la eficiencia, mejorar las experiencias de los clientes y mantenerse competitivas en una industria que cambia rápidamente.
El uso de soluciones de IA en la banca se ha generalizado en los últimos años. Los bancos y las instituciones financieras han estado incorporando tecnología de inteligencia artificial para mejorar la eficiencia, mejorar las experiencias de los clientes y mantenerse competitivos en una industria que cambia rápidamente. ¿Cuáles son las razones de esta tendencia, los beneficios de la adopción de IA y algunos ejemplos de soluciones de IA en la banca?
IA en la banca: razones para la adopción
Una de las razones para adoptar la IA en la banca es la gran cantidad de datos generados en la industria. Los bancos manejan diariamente enormes cantidades de datos, desde datos de transacciones de clientes hasta tendencias del mercado y requisitos reglamentarios. La IA puede ayudar a los bancos a analizar y procesar estos datos de manera más eficiente, lo que les permite tomar mejores decisiones y mejorar sus servicios. Mediante el uso de soluciones de inteligencia artificial, los bancos también pueden reducir drásticamente los costos operativos, ya que muchos procesos manuales pueden automatizarse, liberando tiempo del personal para tareas más complejas.
Otra razón para adoptar la IA en la banca es la creciente demanda de servicios personalizados por parte de los clientes. Las soluciones de IA pueden ayudar a los bancos a analizar los datos de los clientes y ofrecer servicios y recomendaciones personalizados en función de sus necesidades y preferencias. Esto puede mejorar la experiencia general del cliente y aumentar la lealtad del cliente. La adopción de soluciones de IA en la banca puede beneficiar tanto a los bancos como a los clientes. Estos son algunos de los principales beneficios:
- Eficiencia mejorada: las soluciones de IA pueden automatizar muchos procesos manuales, como la entrada y el análisis de datos, lo que permite a los bancos procesar grandes cantidades de datos de forma más rápida y precisa.
- Experiencia del cliente mejorada: las soluciones de IA pueden analizar los datos del cliente y proporcionar servicios y recomendaciones personalizados, mejorando la experiencia general del cliente.
- Mejor gestión de riesgos: las soluciones de IA pueden ayudar a los bancos a identificar y analizar los riesgos en tiempo real, lo que les permite responder de manera rápida y eficaz.
- Mayor seguridad: las soluciones de IA pueden ayudar a los bancos a detectar y prevenir el fraude y otras amenazas a la seguridad, mejorando la seguridad de los datos y las transacciones de los clientes.
Ejemplos prácticos de soluciones de IA en la banca
chatbots: Los chatbots son una solución popular de inteligencia artificial que se utiliza en la banca. Pueden proporcionar a los clientes soporte instantáneo y responder a sus consultas de manera rápida y eficiente. Los chatbots también pueden ayudar a los clientes con tareas bancarias básicas, como transferir dinero o consultar saldos de cuentas.
Detección de fraude: Las soluciones de IA pueden ayudar a los bancos a detectar y prevenir el fraude en tiempo real. Por ejemplo, los bancos pueden usar algoritmos de IA para analizar datos de transacciones e identificar actividades sospechosas, como transacciones inusuales o patrones de gasto.
Analítica predictiva: El análisis predictivo es otra solución de inteligencia artificial que se utiliza en la banca. Puede ayudar a los bancos a analizar los datos de los clientes y predecir su comportamiento, permitiéndoles ofrecer servicios y recomendaciones personalizados.
suscripción de préstamos: Las soluciones de IA pueden ayudar a los bancos a automatizar el proceso de suscripción de préstamos, lo que les permite procesar las solicitudes de préstamos de manera más rápida y precisa. Esto puede reducir el tiempo y el costo de procesar las solicitudes de préstamo y mejorar la experiencia general del cliente.
Estos son solo algunos de los casos que muestran el potencial de la IA. La mayoría de las instituciones bancarias implementado la tecnología en dominios comerciales como la gestión de riesgos (56%) y la generación de ingresos a través de nuevos productos y procesos (52%).
Según un informe de McKinsey 2020, “el potencial de creación de valor es uno de los más grandes en todas las industrias, ya que la IA puede potencialmente desbloquear $ 1 billón de valor incremental para los bancos, anualmente”.
¿Puede AI ayudar durante la crisis bancaria?
La actual crisis bancaria ha creado estragos en el sector financiero. En los Estados Unidos, varios bancos han sido criticados. La lista incluye Silvergate, Silicon Valley Bank, Signature Bank y First Republic Bank. De hecho, más de 2.315 bancos actualmente tienen activos que valen menos que sus pasivos. Por lo tanto, requiere la intervención del gobierno o del mercado privado. Pero la crisis no se ha limitado a Estados Unidos.
Ha habido muchas crisis bancarias a lo largo de la historia. Algunos de los ejemplos más notorios son la Gran Depresión de la década de 1930, la crisis de ahorro y préstamo en los Estados Unidos en las décadas de 1980 y 1990 y la crisis financiera mundial de 2008. Las crisis bancarias pueden ocurrir debido a varios factores, incluido el riesgo excesivo. toma por parte de las instituciones financieras, regulación inadecuada, recesiones económicas y choques externos como desastres naturales o eventos geopolíticos.
La IA tiene el potencial de desempeñar un papel en la prevención de la próxima crisis financiera o bancaria mediante la detección temprana de riesgos, la mejora de la toma de decisiones y el cumplimiento normativo.
Algunos usos de la IA
AI puede analizar grandes cantidades de datos de varias fuentes, incluidos estados financieros, tendencias del mercado e informes de noticias. Al identificar patrones y anomalías, los algoritmos de IA pueden detectar riesgos potenciales y alertar a las instituciones financieras para que tomen las medidas adecuadas. Además, puede detectar transacciones fraudulentas mediante el análisis de datos históricos y la detección de patrones inconsistentes con el comportamiento normal. Esto puede ayudar a las instituciones financieras a detectar y prevenir acciones fraudulentas que podrían generar pérdidas financieras.
La IA también puede ayudar a analizar el riesgo crediticio al considerar muchos factores, incluidos datos históricos, tendencias del mercado y factores externos, como los riesgos geopolíticos. Esto puede ayudar a los bancos y otras instituciones financieras a tomar decisiones crediticias más informadas, lo que reduce el riesgo de incumplimiento de pago. Además, puede monitorear el cumplimiento normativo mediante el análisis de grandes cantidades de datos de varias fuentes, incluidos estados financieros, registros de clientes y datos transaccionales. Esto puede ayudar a las instituciones financieras a identificar problemas de cumplimiento y tomar medidas antes de que se conviertan en problemas más serios.
Por último, la IA puede analizar las tendencias del mercado e identificar posibles riesgos u oportunidades. Al proporcionar información del mercado en tiempo real, la IA puede ayudar a las instituciones financieras a tomar decisiones de inversión más informadas y reducir el riesgo de volatilidad del mercado. Al analizar volúmenes masivos de datos en tiempo real y brindar a los tomadores de decisiones información valiosa, la IA puede ayudar a desarrollar sistemas de alerta temprana que pueden detectar posibles problemas en los mercados financieros.
¿Qué opinan los expertos?
Los expertos todavía necesitan estar convencidos a pesar de mostrar casos de uso y el potencial para prevenir tales casos. Por ejemplo, cathie maderael fundador de ARK Invest, habló en un podcast sobre el tema.
En este documento, Wood afirmó:
“Es poco probable que la IA arregle la crisis bancaria, pero la crisis, que no ha terminado, es otra señal de que la Fed ha ido demasiado lejos. Muchos inversores preguntan por qué somos optimistas. En nuestra opinión, los mercados de renta variable y renta fija están descontando tasas de interés más bajas, ¡un + para la innovación!”
Otros líderes tecnológicos de renombre, como Elon Musk, aceptar con la narrativa de Wood sobre la IA. Otro desarrollador de software en el campo de la IA opinó: “Es posible que la IA no resuelva la crisis bancaria, pero es una herramienta invaluable. Las agresivas subidas de tipos de la Fed tienen consecuencias, pero prevalece el optimismo ya que los mercados prevén ajustes de tipos. Las tasas de interés más bajas podrían fomentar la innovación, impulsando la economía”.
Por otro lado, los criptoactivos como Bitcoin también ofrecen un camino para abordar la crisis bancaria.
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