El sector bancario existe desde hace más de un siglo y, en ese tiempo, su forma de procesar la información ha cambiado radicalmente. Los datos y el acceso a los conocimientos existentes son cada vez más importantes para muchos bancos. Mediante una gestión eficaz de los datos disponibles, los bancos pueden conocer mejor el comportamiento de los clientes, identificar los riesgos y personalizar los servicios, lo que se traduce en una mayor satisfacción y retención de los clientes. La gestión del conocimiento también permite a la organización aprovechar el conocimiento institucional, fomentando la innovación y manteniendo una ventaja competitiva en un panorama financiero en rápida evolución. La IA generativa lleva la gestión del conocimiento a un nuevo nivel.
Según una investigación reciente, se espera que el gasto del sector bancario en IA Generativa alcance casi los 85.000 millones de dólares en 2030, ya que las instituciones buscan formas en las que esta tecnología transformadora pueda aportar un valor sin precedentes. Una de las áreas en las que es probable que se materialice este valor es en el uso de los datos disponibles y la gestión eficaz del conocimiento: con beneficios potenciales en términos de velocidad, precisión y escala, la IA Generativa podría ser la próxima revolución en la banca.
Cómo aprovechan los bancos los datos y el conocimiento
Aunque la IA Generativa se discute con frecuencia en los círculos empresariales convencionales, muchas de las soluciones actuales siguen siendo teóricas o se encuentran en fase de prueba de concepto. En Eraneos, en cambio, ya hemos puesto en producción con éxito varias soluciones para diversas organizaciones de servicios financieros. Pero, ¿de dónde vendrá la mayor parte del valor?
El Gartner 2024 Hype Cycle for Generative AI destaca exactamente la importancia que ya tiene para los ejecutivos del sector bancario, ya que los líderes del sector prevén asignar una media del 6,5% de sus presupuestos para 2024 a esta tecnología. Es probable que asignen este presupuesto a varias áreas de interés, con la expectativa de que la IA Generativa permita una mayor productividad, mejore las capacidades tecnológicas existentes y acelere la innovación de forma más amplia.
Muchos de los beneficios que los bancos ya están obteniendo de la IA Generativa pueden aplicarse a sus procesos intensivos en datos y conocimientos, desde las ventas y el marketing hasta el cumplimiento y la gestión de riesgos. La gestión del conocimiento desempeña desde hace tiempo un papel importante en el sector bancario, ya que permite almacenar y organizar la información necesaria para que los empleados colaboren eficazmente, alcancen objetivos y ofrezcan experiencias positivas a los clientes.
La IA generativa está demostrando ser beneficiosa en varias áreas del sector. He aquí cinco casos de uso clave en los que los bancos esperan ver los resultados más tangibles a corto plazo:
1. Recuperar documentos internos
Los empleados de banca a menudo tienen que buscar en grandes cantidades de documentación interna, actualizaciones normativas y cambios de política. La búsqueda manual de estos datos lleva mucho tiempo, es propensa a errores humanos y puede dar lugar a que se utilice información obsoleta o incompleta en los procesos de toma de decisiones críticas. Las herramientas basadas en GenAI pueden ayudar a los empleados a consultar bases de conocimiento internas, documentos normativos y otros contenidos internos para recuperar información precisa y contextualizada en tiempo real.
2. Automatizar la introducción de información
Normalmente, los empleados de las instituciones financieras dedican mucho tiempo a rellenar manualmente la información de los clientes. Por supuesto, esta información es esencial para la relación banco-cliente, pero el proceso de recopilación de información puede suponer una carga importante para el personal e impedir que los gestores de relaciones dediquen tiempo a sus clientes. Aquí es donde la IA Generativa puede suponer un importante aumento de la productividad y los costes para las entidades, ya que los estudios demuestran que la automatización puede reducir el coste de la introducción manual de datos hasta en un 70%.
Entre los casos de uso específicos se incluyen la migración automatizada de datos y la creación basada en LLM de actas de reuniones en el sistema CRM. En Eraneos, hemos completado recientemente un proyecto similar en una gran compañía de seguros, utilizando una herramienta GenAI que desarrollamos específicamente para sus necesidades. Puedes obtener más información sobre ese proyecto aquí.
3. Garantizar el cumplimiento
Las normas y regulaciones en la industria bancaria son comprensiblemente estrictas debido a la naturaleza sensible de los datos personales y financieros que manejan las instituciones. Aunque muchas empresas de servicios financieros ya han implantado la automatización basada en reglas y algoritmos de aprendizaje automático en los procesos de cumplimiento, la IA Generativa ofrece una solución más avanzada al incorporar sistemáticamente datos no estructurados.
Esta capacidad es especialmente importante en ámbitos como la lucha contra el blanqueo de capitales (AML), el conocimiento del cliente (KYC), la detección del fraude y la elaboración de informes reglamentarios, en los que los métodos tradicionales suelen tener dificultades para hacer frente a la complejidad y el volumen de la información no estructurada. Ejemplos concretos incluyen el uso de un sistema impulsado por GenAI para generar automáticamente informes reglamentarios extrayendo y estructurando datos de varios sistemas internos, y el uso de GenAI para analizar grandes volúmenes de texto e identificar los puntos clave relevantes para las obligaciones de cumplimiento del banco.
4. Aprovechar los insights para personalizar las interacciones
Los bancos deben incorporar grandes cantidades de datos a sus procesos de gestión del conocimiento, con información procedente de tarjetas de crédito, registros de transacciones, visitas en persona a sucursales, registros de llamadas y una variedad de otras fuentes. Generar conocimientos a partir de este cúmulo de datos puede suponer un reto y llevar mucho tiempo a los bancos. Sin embargo, la IA Generativa puede acelerar significativamente el proceso de búsqueda de correlaciones, patrones y tendencias dentro de los datos de una institución, proporcionando una visión más holística de la investigación y los conocimientos. Esto puede ser útil para los gestores de relaciones, que a menudo se enfrentan a una laguna de conocimiento cuando los clientes acuden a las reuniones o llamadas con información actualizada sobre los acontecimientos del mercado. Cuando el cliente menciona un acontecimiento concreto -por ejemplo, «He leído que la empresa X acaba de presentar un mal informe trimestral de beneficios»-, un asistente contextual en tiempo real puede ayudar a colmar esta laguna.
5. Agilizar el trabajo con terceros
La banca ya no es una actividad en solitario, y las asociaciones son cada vez más habituales en el sector financiero. Un estudio realizado por Cornerstone Advisors en 2023 reveló que el 70 % de los bancos afirmaron que las asociaciones eran importantes para sus estrategias de negocio, frente a casi dos tercios en 2022. Si bien la colaboración puede ayudar a los bancos a innovar más allá de sus procesos centrales, conectarse con otros prestamistas puede significar lidiar con diferentes soluciones, métodos y formas de comunicación. La IA generativa puede ayudar a agilizar los flujos de trabajo y mejorar las interacciones, fortaleciendo todo, desde la incorporación hasta las relaciones continuas con socios externos.
La próxima revolución en la gestión del conocimiento bancario
El sector bancario está innovando mediante el uso de la IA Generativa de diversas formas, desde el servicio de atención al cliente hasta la evaluación de riesgos. Otras industrias están mostrando una ambición similar, con sectores que van desde el transporte a la sanidad y las ciencias de la vida, todos ellos explorando cómo pueden utilizar la IA Generativa para obtener beneficios en términos de eficiencia, productividad y mucho más.
En lo que respecta a la gestión del conocimiento, los bancos están empezando a darse cuenta de que la IA Generativa puede facilitar la digitalización, la automatización y la colaboración. Sin embargo, existen retos a la hora de utilizar la IA Generativa para la gestión del conocimiento en este sector. Los requisitos normativos y de cumplimiento siguen siendo estrictos, y las instituciones todavía necesitan acceder a las competencias técnicas adecuadas para sacar el máximo partido a esta tecnología.
Algunas organizaciones hablan del potencial de la IA Generativa. Nosotros vamos mucho más allá. En Eraneos, los bancos deciden asociarse con nosotros porque ya estamos obteniendo resultados con la tecnología, creando soluciones y aportando valor, no sólo hablando de prototipos o pruebas de concepto. Además, contamos con más de 150 expertos en toda Europa que pueden construir estas soluciones y que llevan décadas en el sector de los datos y la IA. No nos limitamos a hablar de IA Generativa. Lo llevamos a la práctica.
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