¿Te gustaría sentirte como Tom Hanks en la película "Náufrago"? Abandonado, solo, aislado del mundo... Seguramente no. En un mercado tan cambiante, acentuado en los últimos meses por la crisis del COVID y el cambio de comportamiento de los clientes, las organizaciones están tratando de sacar el máximo partido de sus datos. Todas las empresas que no estén al día en las últimas novedades de data analytics o de lo que se está cociendo en el sector, estarán perdiendo una gran ventaja competitiva. En otras palabras, su realidad será la misma que la que tenía Tom Hanks en aquella isla.
Las organizaciones están repletas de información, insights y datos valiosos, esto es un hecho. Cuando nos referimos a las empresas del sector financiero este hecho se potencia aún más. El gran reto de la industria financiera está en reunir toda esta información de manera consistente, eficiente y efectiva a través de soluciones de análisis de datos. Una vez alcanzado este desafío, estas empresas serán capaces de desarrollar nuevos productos y generar propuestas que aporten valor a sus clientes.
Pero... ¿Qué papel juega la inteligencia artificial en la industria financiera? ¿Está realmente integrada en las diferentes estrategias y en la cultura de las organizaciones? ¿Se están invirtiendo los suficientes recursos para obtener los resultados esperados?
Vamos a adentrarnos de lleno en las tres tendencias de la inteligencia artificial en los servicios financieros por las que los bancos y entidades financieras deberían apostar:
Tendencia nº 1: Pipelines de IA totalmente operativos
Al principio, los esfuerzos para implementar soluciones de IA se enfrentan a muchos obstáculos. Uno de los más frustrantes, sin duda alguna, es adoptar una solución de inteligencia artificial capaz de aportar valor al mundo real, especialmente si eso implica conectar el proceso de inteligencia artificial con los clientes.
Este bloqueo afecta a la credibilidad de la IA dentro del sector financiero, ya que el dinero invertido supone solo una pequeña producción de soluciones relevantes para los ingresos y una gran acumulación de diseños no probados.
Al combinar herramientas adecuadas con procesos efectivos de revisión e implementación de modelos, cada vez más soluciones de IA llegarán lo suficientemente lejos como para demostrar su valor para la empresa. Una vez llegamos a este punto las soluciones de inteligencia artificial pasan a formar parte del negocio, en lugar de representar algo potencialmente abstracto. Esto tendrá el efecto adicional de ayudar a los líderes de negocio a definir las áreas donde las soluciones de IA tienen más probabilidades de ser efectivas, basándose en ejemplos del mundo corporativo.
Tendencia nº 2: Conversión del End-User Computing (EUC) en informática adyacente a la IA
Los workflows de inteligencia artificial mejor construidos incluyen dos aspectos vitales: capacidades de limpieza y procesamiento de datos en entornos potentes y auditables.
Dependiendo de su diseño, hasta los equipos que no son de IA pueden sacarle el máximo provecho. Las empresas que fomenten este tipo de esfuerzo pueden obtener beneficios muy notables.
Dotar a los equipos técnicos o expertos en datos con herramientas, plataformas y capacitación adecuadas, aunque no tengan una necesidad inmediata de inteligencia artificial, permitirá reducir la abundancia de EUCs que existen en muchas empresas del sector financiero.
Este enfoque permitirá que los End-User Computing pasen de ser desktops a plataformas gobernadas sin perder agilidad. Como resultado, comprobaremos que a corto plazo, muchos de los procesos que actualmente se manejan a través de la Informática de Usuario Final (EUC) no serán reemplazados por la IA, sino que simplemente se reconstruirán de forma robusta, transparente y gobernable.
Tendencia nº 3: La vanguardia de la IA en los equipos de trabajo
Al igual que algunos equipos se beneficiarán del trabajo previo de limpieza de datos, organización y acceso a los datos sin necesidad de recurrir a la IA, los equipos reducidos también podrán incorporar soluciones sencillas de AutoML y de IA para mejorar el trabajo ya existente.
En el sector financiero, basta contar con un equipo de inteligencia artificial dedicado para crear una solución de machine learning de Next Best Product en tiempo real que envíe a los clientes ofertas específicas a los pocos segundos de completarse una transacción financiera.
Mientras tanto, en otra parte de la empresa, los equipos con experiencia en data analytics podrían incorporar un complemento de Next Best Product simple, conectando su almacén de datos interno a una plataforma de data science compartida. De esa forma se generarían de forma rápida productos para que los equipos de marketing, por ejemplo, puedan centrarse en definir un portfolio de negocio dirigido a consumidores a nivel local.
En definitiva, contar con pipelines de Inteligencia artificial totalmente operativos, darle poder de analytics a todos los usuarios y fomentar el trabajo colaborativo, es la clave para superar los retos a los que se está enfrentando la industria financiera.
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