La IA en la banca: al servicio de las entidades, pero también de los clientes

El uso de la IA en la banca, como está sucediendo en todos los sectores, está revolucionando el funcionamiento y los procesos del sector. No solo en sus mecanismos internos, sino también de cara a los clientes, que también salen beneficiados al utilizar los servicios que les ofrece su banco.

La banca está descubriendo que la Inteligencia Artificial puede resultarle de gran ayuda a varios niveles, a pesar de las dificultades que pueda entrañar su adopción y despliegue. A muchos niveles: lucha contra el fraude, mejora de la atención al cliente, optimización de la oferta de productos que pueden hacer a cada uno de ellos, estudio y valoración de la capacidad financiera de sus clientes para conceder o no préstamos, etc. Un sinfín de casos de uso y posibilidades se abren ante el sector.

La mayoría de directivos de banca son conscientes de ello. Así, en un estudio reciente de Economist Impacto, un 75% de los encuestados señalaron que creen que la IA generativa tendrá un impacto notable en el sector. Otro 71% cree que poder obtener valor de la IA será en el futuro lo que diferencie a las entidades ganadoras de las perdedoras.

La IA generativa en la banca

El auge de la IA generativa también ha llegado a la banca, con promesas de innovación y personalización para entidades y clientes. Su adopción puede revolucionar las operaciones y servicios bancarios existentes, además de crear otros nuevos. También puede aumentar la eficiencia operativa del sector, e incluso cambiar la manera de interactuar de los bancos con sus clientes, ofreciéndoles experiencias más personalizadas.

Además de esto, su uso podría generar varios cientos de miles de millones de ingresos adicionales al sector, por la gran cantidad de casos de uso y aplicaciones que se le pueden dar. Desde la mejora en la atención e interacción con el cliente hasta la agilización y aumento de la precisión de las operaciones internas.

Según Juniper Research, a no muy largo plazo, con ella se podrán conseguir previsiones personalizadas de gasto, además de poder contar con un acceso más sencillo. Por todo esto, los bancos irán pasando poco a poco a una estrategia más centrada en la IA, ya que será esencial para que una entidad pueda competir con el resto de las del sector, que está demostrando ser muy dinámico en los últimos tiempos. Además, a medida que la vayan implementando y utilizando, sus costes se irán reduciendo.

Los directivos de banca están ya, en no pocos casos, en proceso de despliegue e implantación de la IA en la banca. En el caso de la generativa, se prevé que para 2030, los bancos invertirán unos 85.000 millones de dólares en ello, frente a los 6.000 millones que gastarán en su adopción en 2024.

La IA en la banca y el fraude

El fraude en la banca es uno de sus principales problemas, por lo que están adoptando nuevas soluciones, en muchos casos basadas en Inteligencia Artificial, para poder detectarlo y combatirlo. No obstante, la IA también se puede utilizar para engañar a la banca, y los delincuentes la utilizan para generar todo tipo de engaños. Tanto a las entidades como a sus clientes. Desde deepfakes hasta falsificaciones de distintos tipos, así como ciberataques de gran sofisticación. A menudo también la usan para desarrollar malware específico.

Pero la IA en la banca se usa también para prevenir y evitar fraudes generados con apoyo de la Inteligencia Artificial. Pero los clientes de los bancos no acaban de estar cómodos con ello. Según la encuesta de Comply Advantage sobre el Estado del crimen financiero de 2024, realizada entre 600 profesionales de servicios financieros y unos 3.000 clientes de banca, a pesar de que un 23% de ellos ha sido víctima de un fraude en los últimos tres años, y un 89% están preocupados por ellos, solo un 40% está cómodo con que los bancos usen la IA para combatirlo.

Tocará por tanto a los bancos explicar a sus clientes qué sistemas utilizan, a grandes rasgos, y darles toda la información necesaria para tranquilizarlos y hacerles comprender que la IA en la banca les aportará como clientes bastantes más ventajas que inconvenientes. Una de ellas, precisamente, es una mayor protección frente a los fraudes, que sobre todo están relacionados con el uso de tarjetas de crédito (59%), robo de identidad y phishing (21%), engaños sobre empleos (12%) y fraude en inversiones (10%). Los sistemas de detección de fraudes mediante IA actuales ya permiten identificarlos incluso en tiempo real, lo que evita malos ratos a los clientes de banca incluso antes de que se produzcan.

Ventajas de su uso en procesos internos para la banca

Además de reducir el fraude, y por tanto proteger a sus clientes, el uso de IA en la banca a nivel interno puede aportar mucha más eficiencia a las operaciones de las entidades. Por ejemplo, podrá ofrecer recomendaciones sobre los productos que se pueden ofrecer a un cliente con base en sus movimientos e ingresos.

También servirá para evaluar, con ellos presentes, las posibilidades que tiene un cliente de ser capaz de hacer frente a los pagos de un préstamo. Es decir, de valorar su nivel de riesgo de impago, además de poder poner sobre aviso a las entidades si los sistemas detectan señales de que un cliente se acerca a una situación en la que no podrá pagar los plazos de una hipoteca o un préstamo al consumo que ya tiene concedido. Y para detectar, analizando los datos presentados por quienes lo soliciten, y su historial, si es viable conceder o no un préstamo, evitando riesgos de impagos en el futuro.

Por otro lado, según los datos y el historial de un cliente, los bancos podrán, gracias a la IA, conocer con la suficiente antelación cuándo un cliente está en riesgo de impago de sus deudas, y podrán ofrecerle opciones de refinanciación para que puedan hacer frente a sus préstamos antes de que se produzca un problema mayor.

Los sistemas de análisis de datos bancarios dotados de algoritmos de machine learning serán capaces de esto y mucho más, ya que son capaces de aprender a partir de los datos que reciban y observen, además de identificar patrones para llegar a conclusiones.

Estos y otros sistemas, combinados con agentes creados mediante IA generativa para la atención al cliente a través de Internet, pueden mejorar la experiencia del cliente, que no solo se verá atendido cuando lo necesite, a cualquier hora del día o de la noche, sino que también contará con sistemas que faciliten su bienestar financiero.

Un apoyo para los trabajadores del sector

Al igual que sucede en muchos sectores, los empleados de banca tienden a pensar que la IA les va a reemplazar en su trabajo. Al menos a medio plazo. Pero es muy poco probable que lo haga, porque hay tareas que una máquina no puede realizar. Como sucederá en otros sectores, la IA en la banca servirá como apoyo para su trabajo, liberándoles de las tareas pesadas y rutinarias para que ellos puedan dedicarse a otras de mayor valor añadido que requieran conocimiento y habilidades que tienen los humanos, aumentando la productividad. Por ejemplo, la gestión de relaciones con clientes y entre departamentos, o la toma de decisiones basadas en datos.

Eso sí, la entrada de datos, la creación de registros para su almacenamiento y la gestión de transacciones son alguna de las tareas que tienen más probabilidad de ser automatizadas con la ayuda de la Inteligencia artificial. Pero al contrario de lo que parece, la banca no necesitará menos trabajadores por la adopción de la IA. Necesitará más, solo que especializados en tareas más técnicas: analistas de datos, expertos en ciberseguridad, o en IA y algorítmica.