¿Cómo cambiará la inteligencia artificial el negocio financiero?

Este artículo ha sido escrito por Christian Hededal, responsable de Ciencia de Datos de Saxo Bank

• La oferta bancaria evolucionará para satisfacer las necesidades individuales de los clientes permitiendo una personalización más rápida, escalable y precisa
• El proceso constante de aprendizaje y adaptación hace que los programas de inteligencia artificial sean tan valiosos
• Los desafíos de la inteligencia artificial no solo radican en la calidad de los datos, sino también en establecer los límites adecuados

En los próximos años, asistiremos a un despliegue en masa de servicios dirigidos por sistemas de inteligencia artificial (IA). Los desafíos son múltiples, pero bien encauzados favorecerán la calidad y la velocidad de los servicios financieros.

Los bancos han trabajado para recuperar la confianza de los clientes durante la mayor parte de una década. Ahora, las herramientas de inteligencia artificial pueden desempeñar un papel importante en la reconstrucción de esa relación. ¿Cómo?

Por fin, la oferta bancaria evolucionará para satisfacer las necesidades individuales de los clientes, en lugar de que el cliente trabaje arduamente para comprender cuál de los productos se adapta realmente a su situación. Lo que ahora son pequeños servicios como los chatbots o asistencia por voz –que automatizan consultas sencillas– irán un paso más allá para responder a clientes con soluciones a medida. Y esto es solo un ejemplo de potencial de esta tecnología.

“El propio trabajo de Saxo Bank con inteligencia artificial todavía está en una etapa relativamente temprana, pero tenemos pruebas claras de cómo la IA puede proporcionar servicios diferenciados, personalizados y de alta calidad a los clientes de una manera que los humanos no pueden, incluso aunque estén respaldados por una capacidad de procesamiento a gran escala”, afirma Christian Hededal, responsable de ciencia de datos del banco de inversión danés.

En gran parte esto se debe a que las herramientas basadas en AI pueden anticipar y facilitar las necesidades y preferencias de los clientes que cambian rápidamente y que sus creadores no pudieron predecir. Su capacidad de aprender sobre la marcha también significa que no solo son más rápidos, más flexibles y más precisos, sino que también están disponibles las 24 horas al día, los 7 días de la semana, sin interrupciones o "tiempo de inactividad".

Es el proceso constante de aprendizaje y adaptación que hace que los programas de inteligencia artificial sean tan valiosos.

Varios desafíos

Pero esta capacidad de anticipar y adaptarse debe ser tratada con precaución por las compañías que buscan expandir sus programas de inteligencia artificial a nuevas áreas. La materia prima para abrir un nuevo mundo de posibilidades para las aplicaciones de inteligencia artificial son los datos, pero unos datos sin pulir, sin pasar un filtro de calidad pueden acabar en desastre.

“Deben ser datos relevantes y limpios, lo que puede ser un gran desafío, sobre todo cuando se obtienen internamente de múltiples sistemas heredados o de proveedores externos”, advierte Christian Hededal.

Pero los retos de la inteligencia artificial no solo radican en la calidad de los datos, sino también en establecer los límites adecuados. Los algoritmos de negociación, por ejemplo, no han funcionado cuando se han establecido parámetros insuficientemente robustos. Por esta razón, es de vital importancia asegurar que la fuente de contenido impulsada por inteligencia artificial elija fuentes de información creíbles y cuidadosamente seleccionadas.

Avance de la regulación

Por último, habrá que hacer un ingente trabajo para explicar, sobre todo a los reguladores, las decisiones adoptadas por programas basados en inteligencia artificial o las razones de por qué a un cliente se le ofrece un producto y no otro.

Las autoridades son conscientes de que su uso va en contra de los requisitos exigidos ahora mismo a los bancos en lo que se refiere a la supervisión y la comprensión de las herramientas y los procesos llevados a cabo, especialmente en el ámbito de la lucha contra los delitos financieros y la ciberseguridad.

Por eso, los reguladores están trabajando junto con las empresas para definir el alcance de la toma de decisiones basada en IA, para que todas las partes se sientan más cómodas con los posibles riesgos y beneficios. La industria ya explora oportunidades para reducir los costes legales a través de reglas legibles por máquina, lo que podría reducir las facturas y la carga de trabajo del departamento legal de los bancos.

Fundamentalmente las respuestas a todas las preguntas que plantea ahora la inteligencia artificial vienen determinadas por el enfoque del cliente. Durante los próximos dos o tres años veremos cada vez más que las soluciones basadas en IA permiten una personalización más rápida, escalable y precisa.