Transformación DigitalConoce la estrategia que adoptan las entidades financieras ante la tecnología para ayudar a reducir los costes y a aumentar la rentabilidad

Los inversores se están fijando en banqueros que hablan del potencial de la Inteligencia Artificial (IA) para transformar el sector financiero, que como bien sabemos ha sufrido las consecuencias de la crisis.

Varios son los ejemplos que tenemos al alcance de las expectativas que tienen grandes firmas sobre la Inteligencia Artificial: la japonesa Mizuho Financial Group asegura que remplazará 19.000 empleados (aproximadamente un tercio de su plantilla) por IA en 2027; Citigroup Vikram Pandit predice que a consecuencia de la IA, en 5 años el 30% de los empleos en la banca desaparecerán; y, KPMG va un paso más allá con su “Banco invisible” donde asistentes virtuales remplazarán a las personas en todos los ámbitos de interacción con el cliente.

Y varios son los ejemplos que ya están llevando a cabo la IA en su servicio: UBS utiliza el asistente digital Alexa en el servicio de atención al cliente, JPM Morgan emplea robots para ejecutar operaciones y Morgan Stanley dispone de un equipo de IA para la detección de fraudes.

Expectativas del sector financiero

El sector financiero tiene puestas las expectativas en la IA dado su potencial, pero la realidad no es tan fácil. Se debe tener una visión común del sector de cómo llevarla a cabo.

Los bancos coinciden en la importancia otorgada a la IA, pero tienen grandes diferencias en sus estrategias para usarla, quizás a consecuencia de las diferentes expectativas que se tienen al respecto.

El responsable de la división de investigación en IA de Royal Bank of Canada, Foteini Agrafioti afirma que existe un error de concepto: los humanos y las máquinas no pueden rendir al mismo nivel. “Queda un largo camino por recorrer y muchos desafíos que tenemos que resolver antes de que una máquina pueda operar a un nivel que se aproxime a la mente humana”.

Por lo tanto, una de las barreras a las que se enfrentan los bancos es a las expectativas poco realistas sobre el mundo de los IA, que están provocando grandes costes en el sector y reduciendo el optimismo considerablemente. Además, este no es el único obstáculo, varios expertos advierten que existe el peligro de que fluya demasiada información a áreas “atractivas” como los chatbots a costa de invertir en procesos donde los bancos podrían obtener ganancias más significativas.

¿Qué visión tienen los bancos?

Shameek Kundu, el responsable de datos de Standard Chartered, explica que sólo alrededor del 20% de los 14 proyectos y pilotos de IA estudiados por el banco en 2017 se centraban puramente en el coste y la productividad. “La mayoría tienen como fin mejorar el apetito al riesgo, reduciendo el riesgo, pero también aumentando nuestra capacidad para asumir riesgos”, añade.

La gestión del riesgo es una constante entre los bancos. En casos de tareas repetitivas sin variación que no requieran mucha habilidad, según Pascal Bouvier (socio de capital riesgo de Santander InnoVentures) la IA es fabulosa para recortar costes y englobaría la categoría de la optimización.

Los bancos hablan de liberar a los trabajadores para desempeñar tareas más interesantes. El debate sobre la IA ha ido evolucionando, y el mensaje que utilizan los bancos también ha ido cambiando para destacar el potencial de crecimiento de los ingresos que ofrece la IA.

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