El sector financiero es uno de los mercados que experimenta cambios constantes, bien debido a irrupciones tecnológicas, a nuevas regulaciones o por la necesidad de atender las demandas de sus clientes cada vez más digitales. Para que las compañías de servicios financieros tengan éxito, a día de hoy, necesitan encontrar un equilibrio efectivo entre fomentar la innovación y reducir costes.
Este tipo de compañías siempre se han caracterizado por implementar costosas soluciones de terceros para identificar dónde podrían obtener ahorros de costes. Sin embargo, el auge de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning -ML-) está transformando este proceso, ofreciendo nuevas formas rentables de mejorar las operaciones financieras y la calidad de los servicios ofrecidos.
La aplicación del aprendizaje automático y la IA generativa permiten automatizar tareas, mejorar la productividad y reducir tareas manuales y repetitivas. Al invertir en estas tecnologías, las organizaciones financieras obtendrán una gran variedad de beneficios, como una mejora en la experiencia del cliente y con una mejor posición competitiva.
A medio plazo, el uso de esta tecnología podría ayudar a mejorar el control de costes en áreas como el cumplimiento, la gestión de riesgos y la seguridad. Por ejemplo, puede ayudar a adaptar los complejos requisitos regulatorios a las necesidades específicas de cada organización, extrayendo ideas clave de la extensa normativa.
De esta forma, sería más sencillo que las empresas de servicios financieros cumplieran con la regulación vigente. Además, la automatización de procesos y la posibilidad de crear informes regulatorios mediante IA generativa, no solo ahorra tiempo, sino que reduce significativamente los riesgos asociados a determinados procesos manuales.
Una vez tengan estas bases asentadas, las instituciones financieras pueden utilizar la IA para dar forma a su estrategia de negocio a largo plazo. Por ejemplo, la creación de una Base de Conocimientos Empresariales (EKB, por sus siglas en inglés) impulsada por tecnología generativa, mejoraría el papel de herramientas como los chatbots y ofrecerían respuestas instantáneas y personalizadas a consultas de clientes.
"Asegurar la calidad y accesibilidad de los datos es crucial, y las entidades deben comenzar a pensar y tratar los datos como un producto"
Adicionalmente, se podría mejorar la investigación a la hora de elaborar informes (mediante la recopilación, análisis y presentación de datos financieros y tendencias del mercado de forma automatizada), lo que redundaría en acelerar la toma de decisiones y una mejor evaluación de riesgos que optimizaría los rendimientos de las carteras.
Ya sea automatizando procesos para mejorar la eficiencia operativa o creando chatbots impulsados por IA para optimizar el servicio al cliente, es evidente que la tecnología jugará un papel crucial en el abaratamiento de costes del sector financiero. El auge de la IA generativa ha creado revuelo en torno a todos los nuevos casos de uso que se pueden implementar y los beneficios que puede suponer para las compañías.
Pero, para obtener un valor real de esta tecnología, las empresas de servicios financieros deben tratar sus datos como un recurso clave. Asegurar la calidad y accesibilidad de los datos es crucial, y las entidades deben comenzar a pensar y tratar los datos como un producto. Para ello, es imprescindible garantizar un acceso flexible a los datos, bien sea desde entornos locales o desde la nube. Esto es lo que permitirá construir una infraestructura de datos fiable, algo que es imprescindible si queremos obtener respuestas de calidad de la IA.
Para lograr resultados óptimos y obtener valor real de la IA, es esencial proporcionar datos de calidad a estos modelos. Por eso, es un paso clave el desarrollo de una arquitectura de datos moderna. Esto facilitará a las empresas de servicios financieros la integración de tecnologías como la IA en sus procesos de toma de decisiones y las preparará para toda la innovación que está por llegar, dando forma a la estrategia a corto, medio y largo plazo.
