Perspectiva sobre IA Generativa para servicios financieros

Dentro de la agenda de la mayoría de los líderes de tecnología de servicios financieros, uno de los objetivos es mejorar y personalizar los servicios brindados a los clientes empresariales a través de canales digitales, aplicando la IA como habilitador.
04 julio 2024
Explorando casos de uso de la inteligencia artificial
Una persona interactúa con una interfaz digital, cubierta de patrones intrincados, que simbolizan los diversos casos de uso de la inteligencia artificial en la tecnología moderna.
Ricardo Cabada
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Pocos saben por dónde empezar o cómo podrían utilizar la IA en diferentes dimensiones operativas.
Clave visual del impacto de la IA
Descubra la imagen clave AI Impact, que presenta una explosión dinámica y vibrante de colores, desde el rosa y el violeta hasta el azul y el amarillo, que simboliza el poder transformador de la inteligencia artificial. Esta impactante imagen es perfecta para usar en presentaciones, sitios web y materiales de marketing centrados en la tecnología y la innovación de la inteligencia artificial.

Para los primeros usuarios, es una obviedad comenzar a invertir en dicha tecnología como facilitador de negocios.

Detección de fraude

Aunque las empresas financieras optan por implementar soluciones personalizadas para abordar la probabilidad de actividad fraudulenta a través de sistemas de alerta y basados en reglas, la virtud de la IA generativa es aprender de sí misma (a través de datos históricos) identificando nuevas transacciones sospechosas, comportamientos de los usuarios o patrones poco comunes.

Ahora se están considerando entradas adicionales al aplicar la IA generativa, como la ubicación del usuario, el momento, los montos de las transacciones, etc., que se analizan más detalladamente de forma relacional (en lugar de factores aislados).

Otro proceso bien conocido es el monitoreo continuo, donde la IA generativa, con su forma de autoadaptación, busca nuevos hilos y desencadena diferentes acciones, no solo una alerta.
Por último, hay una adopción más rápida de cualquier directriz de privacidad y seguridad que también puede escalarse en cualquier momento a medida que los reguladores publican nuevos requisitos.

Ejemplos podrían ser prevenir estafas de pagos push fraudulentos que pueda recibir el usuario al retirar dinero de su cuenta, lo que se traduce en una reducción de costes para la entidad financiera.
Casos utilizados en otros campos

Podría apoyar el proceso de evaluación de riesgos analizando todos los datos disponibles de los clientes potenciales o segmentando y categorizando mejor los actuales (perfil de riesgo).
Podría ayudar a predecir el comportamiento de los clientes y ayudarnos con oportunidades de venta cruzada como parte de la propuesta de ventas.

La IA aún no puede realizar procesos E2E. Sin embargo, puede fomentar la eficiencia operativa a través de la automatización y optimización de procesos, como la generación de crédito, el procesamiento de reclamaciones de seguros y el rediseño del flujo de trabajo.

Una mejor toma de decisiones estratégicas se basa en la información recopilada y analizada.
Dirija campañas de marketing, mejore la marca empresarial y, en última instancia, gane la fidelidad de los clientes.

En resumen, el alcance de la Generación IA en la industria de servicios financieros o cualquier otra industria llega tan lejos como nuestra imaginación podría llegar debido a su naturaleza inherente y su combustible: los datos.

No es de extrañar que veamos nuevos casos en los que la Gen AI se convertirá en una parte fundamental de las operaciones de FSI para: mejorar procesos, mejor toma de decisiones, propuestas de productos, etc. Sin embargo, buscará complementar y mejorar el estado actual con mejores e información más precisa, no superando ni reemplazando los momentos de verdad existentes con los clientes.
Ricardo Cabada
Transformation Director Latam SSC
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