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El término inteligencia artificial hace referencia a toda máquina capaz de realizar tareas que requieren inteligencia humana, como la toma de decisiones, el autoaprendizaje o el reconocimiento visual. Esta tecnología se ha desarollado en diferentes sectores a lo largo de los últimos años ya que implica un coste de producción menor en los procesos en los que participan y una reducción casi a cero de la probabilidad de error.

Dentro de la banca, y más concretamente de la banca retail, el departamento de lending es de los más lucrativos, ya que en ellos recaen operaciones hipotecarias, de préstamo, de crédito, etc.

Evidentemente, en estas transacciones financieras el banco se ve beneficiado gracias a los intereses que genera esta “concesión temporal” de dinero. Por lo tanto, existe un interés cada vez mayor de reducir al máximo los costes de estos procesos, ya que la alta competitividad del mercado no permite poder aumentar los intereses.

La inteligencia artificial se ha perfilado como una herramienta clave en satisfacer, al mismo tiempo, las exigentes demandas de los consumidores y la necesidad de reducir costes de los procesos internos bancarios. Aunque la lista de razones por las cuales se recomienda su implementación tiende a infinito, estas son algunas de ellas:
 
  1. Reducción de costes debido a la automatización de procesos: Las tareas rutinarias y completamente administrativas tienen los días contados. Estos procesos, que en el pasado lastraban a los técnicos, se están eliminando al automatizar validaciones de documentación externa o procesos de revisión de cumplimentación de formularios.
  2. Eficiencia en los procesos de Anti-Money Laundering (AML) gracias al aumento de controles: Los procesos de Prevención del Blanqueo de Capitales (PBC) se ven mejorados ya que se incrementan los factores para tener en cuenta en los controles y, además, se automatizan las revisiones rutinarias dejando los casos más complejos para los técnicos. Una vez los procesos de IA están embebidos en el motor de PBC es mucho más fácil introducir cambios de factores que exijan las autoridades competentes.
  3. Modelos predictivos de riesgo e imposiilidad de impago más precisos: Los modelos con los que se trabaja, al poder ser refinados con el tiempo, son capaces de incluir parámetros cada vez más complejos y precisos. De la misma manera que en el punto anterior, si en algún momento se quisiera introducir cambios, la estructura permite realizarlos rápidamente y con un mantenimiento más económico.
  4. Mejorar la experiencia de usuario con tramitaciones fáciles y sin intervención humana: Además de ser capaces de ofrecer los servicios más novedosos y de forma más rápida a los usuarios, también se pueden prestar estos de forma ininterrumpida gracias a su automatización.
  5. Personalización de productos para lo clientes: En un momento de alta competitividad en el sector, es importante poder posicionarse desde una perspectiva innovadora y flexible. La personalización de productos puede ser una alternativa de fácil implementación gracias a la IA. La cantidad de información almacenada sobre los clientes hace que sea relativamente simple conocer cuándo y qué producto financiero se debe ofrecer a cada usuario.
  6. Transacciones más seguras y rápidas: La reducción de la interacción humana en los procesos y el doble chequeo automático en cada salto del proceso hace que la seguridad aumente en las transacciones. Además, al tener revisiones automáticas y no requerir intervención humana, también se produce un ahorro de tiempo.
 
Desde un punto de vista estratégico, resulta interesante aplicar herramientas de IA ya que suponen un abanico de mejoras de procesos y diferenciación. Además, la actualización y mantenimiento de estos procesos es más fácil y segura.
 
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Sara Cruz Meirinho Perfil en Linkedin

Portfolio Project Manager en BABEL, con experiencia en proyectos agile y waterfall. Me gusta el mundo de la gestión de proyectos ya que te permite trabajar en equipo y nunca dejar de aprender de otros puntos de vista.

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