¿Ha asistido a la conferencia Sibos de este año en Toronto? Sibos, el principal evento de servicios financieros del mundo, es uno de los mejores lugares para conocer los consejos y predicciones de los expertos —e incluso gurús— líderes del sector. Entonces, ¿qué dijeron algunas de las voces más fiables de los servicios financieros sobre lo que deberíamos esperar en 2024? He aquí lo más destacado.
La combinación de tipos de interés altos, inflación elevada y mayor incertidumbre económica significa que los líderes bancarios del sector de servicios financieros han tenido que centrarse en sus principales preocupaciones. Muchos aspiran a mejorar la rentabilidad operativa, reducir el riesgo en lo que respecta al compliance normativo y mantener a sus clientes satisfechos con un servicio excelente.
Los avances tecnológicos tendrán un gran impacto en el futuro de la banca y en el panorama bancario en su conjunto. Los bancos que adopten la inteligencia artificial (IA) y otras tecnologías avanzadas podrán adaptarse a los cambios del sector financiero con más facilidad que los que los descarten como opcionales.
He aquí tres tendencias tecnológicas bancarias clave tratadas en la conferencia Sibos de este año que están en alza en el sector de los servicios financieros.
Tendencia 1: La IA seguirá cambiando la tecnología bancaria en los próximos años
Puede parecer que la inteligencia artificial se ha convertido en el tema del día, pero no es una tendencia que vaya a desaparecer pronto. La IA tiene el poder de transformar el sector bancario en lo que respecta a la gestión de riesgos, la eficiencia operativa, la experiencia del cliente y mucho más. La transformación digital con una buena estrategia de IA equipará a las organizaciones de servicios financieros que la adopten para ser más ágiles a medida que cambie el panorama financiero.
Casos de uso de la IA en el sector de los servicios financieros
Riesgo normativo y compliance: La inteligencia artificial puede discernir patrones y comportamientos para identificar riesgos de forma temprana. Mediante el análisis de datos históricos y la predicción de escenarios futuros, los bancos pueden evaluar el riesgo de mercado, el riesgo de crédito y el riesgo operativo y hacer más eficaces sus esfuerzos de mitigación de riesgos.
Atención al cliente: En el sector bancario, la satisfacción y la fidelización de los clientes son de vital importancia. Cuando se combina la tecnología de IA, como los chatbots, con empleados que trabajan para resolver los problemas críticos a los que se enfrentan los clientes, se pueden mejorar los resultados y atraer a las personas con experiencias personalizadas. Además, las ofertas de atención al cliente con IA proporcionan más análisis de datos sobre el comportamiento de los clientes, lo que mejora las ofertas de servicios y los esfuerzos de marketing.
Eficiencia operacional: La IA puede automatizar tareas mundanas y rutinarias para ayudar a ahorrar tiempo y crear eficiencias operativas. Tiene la capacidad de analizar datos e información de forma más rápida y precisa que los humanos, lo que mejora la visibilidad dentro de una organización para que los líderes puedan tomar mejores decisiones, más rápido.
[Aprenda más sobre cómo la IA está reforzando la mitigación de riesgos escuchando a dos expertos. Escuche la conversación.]
Tendencia 2: Los datos son lo más importante para aprovechar al máximo la tecnología de IA
En Sibos 2023, estaba claro que la Inteligencia Artificial generativa había captado la atención de los líderes de los servicios financieros. Pero en medio de la expectación, es fácil olvidar que la IA no es nada sin buenos datos.
Una de las principales tendencias que vimos en la conferencia se centró en esos datos. Muchos bancos e instituciones financieras tradicionales siguen utilizando hojas de cálculo creadas y mantenidas por humanos, lo que aumenta el potencial de error humano y el riesgo.
Conecte sus datos
Los datos aislados dan lugar a una perspectiva estrecha y una visión incompleta. Siempre que sea posible, conecte los datos de sistemas dispares para crear una visión unificada y aprovechar todo su potencial. Esto no solo mejora la automatización de la IA, sino que también garantiza que todos los que necesiten acceder a ella dentro de su organización dispongan de la información más precisa. Para los grandes bancos, esto ha sido un reto. La tecnología que hace uso del data fabric puede ayudar. Un data fabric le ayuda a trabajar con datos en una arquitectura virtual para que no tenga que migrarlos de una plataforma a otra para utilizarlos. Con un data fabric, es como si todos sus datos estuvieran conectados, independientemente de dónde vivan.
Mantenga la integridad de sus datos
Si sus datos no son de buena calidad, es decir, tan completos y precisos como sea posible, la tecnología que depende de ellos no funcionará. Los datos defectuosos también pueden dar lugar a malas decisiones empresariales, multas reglamentarias e insatisfacción de los clientes. Mejore la precisión de sus datos implicando a los equipos de TI en el proceso de definirlos, normalizarlos y gestionarlos. Busque lugares donde haya fricción en sus procesos de entrada de datos y trabaje para mejorar esos workflows con el fin de mejorar la integridad de sus datos.
Manténgase alerta ante las preocupaciones sobre la IA y la privacidad de los datos
Los directivos tienen razón al preocuparse por la privacidad en lo que respecta a los datos y la IA. La información que se introduce en los modelos lingüísticos de muchos productos de IA se utiliza para entrenar el modelo para futuros resultados. Si se alimenta con información confidencial o datos confidenciales de los clientes, esa información puede quedar expuesta públicamente, creando un riesgo adicional para las empresas en relación con los derechos de propiedad y las preocupaciones reguladoras.
La solución a esto en el sector financiero es la Inteligencia Artificial privada. Con la IA privada, el modelo lingüístico es interno a su empresa y solo se entrena con sus propios datos. Esto le proporciona las ventajas de la IA al tiempo que mantiene un alto nivel de seguridad para su organización y sus clientes. También significa que los resultados de la IA reflejan específicamente su base de clientes, lo que le permite conocer mejor las necesidades y hábitos de aquellos a los que presta servicio.
[Más información sobre la IA privada y cómo implantarla].
Tendencia 3: Los activos digitales y la tokenización están en alza. La automatización puede ayudar
La mayoría de los grandes bancos gestores de activos y organizaciones financieras están explorando los activos digitales, la tokenización y la tecnología blockchain. La digitalización de estos activos acercará más activos del mundo real a una gama más amplia de clientes potenciales y permitirá que el dinero se mueva más fácilmente por todo el mundo de forma segura.
Un número creciente de inversores está interesado en invertir en estos nuevos activos para la gestión de patrimonios, pero los modelos de negocio tradicionales no siempre lo hacen posible. Las empresas fintech y los bancos modernos están liderando el camino para abordar las dificultades y resolver estos desafíos en relación con los datos.
¿Cómo lo están haciendo los bancos modernos? Automatización de la IA. Muchas de las tareas asociadas a los activos digitales pueden facilitarse utilizando la automatización, como la evaluación del valor de los activos, las previsiones financieras y mucho más. La IA también puede utilizarse para la evaluación de riesgos, la gestión de riesgos y el compliance normativo de estos productos financieros.
Prepare su organización para el futuro con herramientas basadas en IA
Las empresas de servicios financieros se enfrentan a cambios masivos en el sector. Los líderes bancarios deben ser conscientes de cómo la tecnología puede ayudarles a adaptarse para ahorrar en costes operativos, mejorar los procesos bancarios y las experiencias digitales para los clientes, y reducir el riesgo. Una sólida estrategia de IA combinada con la automatización de datos y procesos es la forma de triunfar en 2024.
