¿Avanza la banca al ritmo de la digitalización?

La adopción de nuevas tecnologías, como el machine learning, la inteligencia artificial y la nube híbrida, ha permitido optimizar operaciones financieras de forma integral y prestar servicios digitales del sistema bancario de manera más segura y confiable para sus clientes; ayudando a controlar los costos y a mejorar la rentabilidad de las entidades.

De hecho, según el reporte sobre el Estado del open source 2021, elaborado por Red Hat, la banca ha obtenido diferentes beneficios al usar innovaciones de código abierto, como parte de sus herramientas tecnológicas, tales como: el aumento en un 41% de la calidad del software; el incremento en la seguridad, en un 34% y una mayor habilidad para implementar tecnologías con soporte, en un 31%.

Sin embargo, muchos de los sistemas bancarios básicos se crearon para un mundo anterior al digital, en el que predominaban las sucursales físicas y las actividades presenciales.

Actualmente, a los sistemas que se heredaron de aquellos tiempos; se les imponen exigencias que van más allá de su fin previsto. Además, no pueden prestar servicios digitales con la inmediatez que esperan los clientes hoy en día.

Además, la competencia actual de los bancos no son otros bancos; sino empresas de software, de tecnología financiera y emprendimientos que han desarrollado servicios on demand, esquemas de movilidad y experiencias personalizadas, buscando brindar al cliente productos que se adapten a sus necesidades particulares, apoyadas por tecnologías de punta basadas en el open source, como la inteligencia artificial (IA).

Esta tendencia, también queda en evidencia en un reciente artículo del sitio de administración de búsquedas de empleos y profesiones, CareerAddict, el cual afirma que los puestos de empleados bancarios dejarán de existir para el año 2030.

Los bancos se enfrentan a la pérdida de ingresos y de participación en el mercado; mientras que la tecnología financiera crea plataformas nuevas y ágiles que impulsan la banca abierta, o sea, la capacidad para ofrecer productos y servicios financieros a terceros mediante el intercambio de datos, a través de interfaces de programación de aplicaciones (API).

Sin embargo, donde hay una competencia tecnológica, también hay una oportunidad para el trabajo conjunto; el negocio de la banca requiere de tres elementos básicos para adaptarse con rapidez a los cambios:

1. Enfoque en la tecnología: los bancos solían considerar al área de tecnología como un soporte del negocio (business support) y, bajo esa línea, asignaban sus presupuestos. En la actualidad, la infraestructura tecnológica determina el éxito futuro y convierte al área de tecnología en un aliado del negocio (business partner).
2. Enfoque en la cultura y el talento diverso: cada día, los bancos compiten para contratar a los empleados más talentosos, de hecho, necesitan encontrar a especialistas en tecnología para agilizar el negocio; quienes, ademá, sean expertos en desarrollar una cultura que les potencie sus talentos, los combine y les permita hacer sinergias en la organización.
3. Enfoque en los procesos en función del cliente: a medida que se digitalizan los servicios empresariales, los bancos pueden conocer mejor a sus clientes para mejorar y ampliar los servicios, como la automatización, la IA y las prácticas de aprendizaje automático para la adaptación autónoma -proceso que permite realizar actualizaciones o ajustes, en forma automática, en el sistema de servicios, sin la intervención de personas-.

IA contra delitos financieros

Dicho lo anterior, nuevas tecnologías claves para ser incorporadas en el banca son el uso del análisis predictivo y de modelos integrados de inteligencia artificial, así como, el machine learning (IA/ML), los cuales permiten a las empresas identificar tendencias, obtener información y efectuar recomendaciones para mejorar la satisfacción del cliente y aumentar la retención en los canales más rápido.

De igual forma, en un sector financiero tan regulado y con un uso de datos intensivo, la adopción de la IA mejora el nivel de precisión de las operaciones, reduce la posibilidad de error, por medio de la automatización, y permite que la industria desarrolle un entorno más positivo y seguro para sus clientes.

Además, muchos bancos también están analizando el uso de IA/ML, como herramientas para combatir delitos financieros, en especial, el lavado de dinero y el fraude.

Lo anterior porque la arquitectura que se utiliza para aumentar el procesamiento de transacciones, en tiempo real, con análisis y modelos de IA/ML, derivados de los datos, puede integrarse en los procesos de negocios -como investigaciones e informes de actividades sospechosas- de manera eficiente y escalable, mediante la combinación de tecnologías de código abierto y plataformas de nube híbrida.

Esta es la única forma viable de soportar el análisis de riesgo, en tiempo real, de las transacciones derivadas de los pagos instantáneos; una tendencia que todos los bancos están abordando para convertirse en líderes de mercado o para no perder terreno frente a competidores que ya prestan estos servicios.

Si bien, aplicar la inteligencia artificial en espacios aislados, resulta una tarea sencilla; ajustar la capacidad de los sistemas y tomar medidas en función de los datos, en forma repetible, es complejo.

Una plataforma moderna de nube permite abordar estas cuestiones, ya que combina la transmisión de datos con aceleradores de hardware optimizados y procesos de IA/ML, a fin de ampliar automáticamente la información aplicable a cada una de las necesidades específicas de la vertical de finanzas.