Como ejecutivo de un banco importante, el auge de la inteligencia artificial probablemente le mantenga despierto por la noche. La IA y sus tecnologías relacionadas están preparadas para transformar fundamentalmente las industrias bancaria y fintech. Ahora es el momento de que los inversores estratégicos y de capital privado expertos en tecnología compren un banco o una empresa de tecnología financiera.
Muchas de las tareas rutinarias y repetitivas que actualmente realizan los humanos se automatizarán y la IA asumirá funciones como aprobar préstamos, detectar fraudes y optimizar las carteras de inversión. Algunos analistas predicen que casi un millón de empleados bancarios podrían perder sus empleos debido a la IA durante la próxima década.
Para los bancos, la IA representa una amenaza existencial pero también una oportunidad. Aquellos que adopten la IA y la integren perfectamente en sus operaciones podrán reducir costos, mejorar la experiencia del cliente y obtener una ventaja competitiva. Sin embargo, los bancos que no se adapten a esta nueva realidad corren el riesgo de quedar obsoletos. En los próximos años, se espera una ola de fusiones y adquisiciones a medida que los bancos más pequeños luchan por mantenerse al día con los cambios tecnológicos y buscan ser adquiridos por instituciones más grandes con más recursos para invertir en IA.
La industria bancaria está al borde de una transformación y la IA determinará los ganadores y perdedores. Ahora es el momento de que los bancos y los inversores actúen.
El auge de la tecnología financiera y la inteligencia artificial en la banca
El auge de las empresas de tecnología financiera (fintech) y la inteligencia artificial (IA) en la banca plantea tanto oportunidades como amenazas para los bancos tradicionales. Las nuevas empresas de tecnología financiera están aprovechando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para brindar servicios bancarios automatizados y personalizados a los clientes. Algunos incluso están obteniendo estatutos bancarios para competir directamente con los bancos establecidos.
Para seguir siendo competitivos, muchos bancos importantes han comenzado a adquirir o asociarse con empresas de tecnología financiera e inteligencia artificial. Por ejemplo, JPMorgan Chase adquirió WePay, una empresa de procesamiento de pagos en línea, mientras que Barclays se asoció con MarketInvoice, una plataforma de préstamos entre pares. Estas adquisiciones y asociaciones permiten a los bancos tradicionales obtener rápidamente experiencia técnica en inteligencia artificial y acceder a nuevas tecnologías para mejorar sus servicios de banca digital.
Sin embargo, la creciente presencia de fintech e inteligencia artificial en la banca también significa competencia adicional para los bancos tradicionales. Las empresas de tecnología financiera pueden brindar servicios específicos a segmentos de clientes específicos, como los millennials o las pequeñas empresas, a los que muchos grandes bancos tienen dificultades para atender. También pueden operar con costos más bajos debido a sus modelos de negocios ágiles y centrados en la tecnología. Algunos analistas predicen que las empresas de tecnología financiera podrían ganar una participación de mercado significativa de los bancos tradicionales durante la próxima década.
Para evitar perder clientes y participación de mercado, los bancos deberán continuar mejorando sus capacidades de inteligencia artificial y servicios digitales para brindarles a los clientes experiencias fluidas y personalizadas en todos los canales bancarios. Aquellos que no puedan avanzar en estas áreas pueden convertirse ellos mismos en objetivos de adquisición, a medida que los bancos más grandes buscan ganar escala y acceder a nuevas tecnologías y bases de clientes a través de fusiones y adquisiciones estratégicas. Es probable que el futuro de la banca experimente una mayor consolidación, y las líneas entre fintech, inteligencia artificial y banca tradicional se vuelvan cada vez más borrosas.
Cómo la IA está transformando las operaciones bancarias
A medida que la inteligencia artificial continúa avanzando, está transformando la forma en que los bancos operan y brindan servicios a los clientes. La IA permite a los bancos automatizar procesos, obtener información a partir de los datos y mejorar la experiencia del cliente.
Cómo la IA automatiza y optimiza las operaciones
La IA puede automatizar muchas tareas rutinarias que actualmente realizan los humanos, como procesar solicitudes de préstamos, detectar fraudes y gestionar consultas de servicio al cliente. Esto permite a los empleados del banco centrarse en trabajos más complejos y de mayor valor. La IA también ayuda a optimizar las operaciones al identificar ineficiencias y mejorar los flujos de trabajo. Por ejemplo, la IA puede analizar datos históricos para determinar los niveles óptimos de dotación de personal y la asignación de recursos entre las sucursales bancarias.
Cómo la IA proporciona información basada en datos
Los bancos generan y recopilan enormes cantidades de datos sobre clientes, transacciones, inversiones y más. La IA ayuda a los bancos a obtener información valiosa a partir de estos datos para tomar mejores decisiones comerciales. Por ejemplo, la IA puede analizar los datos de los clientes para identificar oportunidades de venta cruzada de productos y servicios. La IA también ayuda con la gestión de riesgos al detectar patrones que podrían indicar fraude o incumplimiento. Estos conocimientos basados en datos permiten a los bancos mejorar los productos, orientar los servicios a los clientes y mitigar los riesgos.
Cómo la IA mejora la experiencia del cliente
Muchos bancos están utilizando la IA para brindar una mejor experiencia al cliente. Los asistentes virtuales y chatbots de IA manejan consultas y preguntas básicas de servicio al cliente y brindan soporte las 24 horas, los 7 días de la semana. La IA también permite realizar operaciones bancarias personalizadas a través de recomendaciones de productos personalizados, asesoramiento financiero personalizado y herramientas predictivas que pueden estimar las necesidades de un cliente. Con la IA, los bancos pueden obtener una visión de 360 grados de sus clientes para construir relaciones y lealtad a largo plazo.
La IA seguirá remodelando la banca en los próximos años. Los bancos que adopten la IA podrán reducir costos, obtener una ventaja competitiva y satisfacer mejor las necesidades de los clientes. Para algunos bancos más pequeños, la IA puede afectar significativamente sus modelos de negocio, convirtiéndolos en objetivos potenciales de adquisición. Pero con la estrategia adecuada, todos los bancos pueden beneficiarse del poder transformador de la IA.
Chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA
Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por inteligencia artificial están transformando la forma en que los bancos interactúan y atienden a los clientes. Los chatbots pueden manejar muchas consultas y solicitudes rutinarias de servicio al cliente a través de interacciones de texto o voz en sitios web, aplicaciones móviles y plataformas de mensajería. Algunos bancos ya están utilizando chatbots para ayudar a los clientes con tareas básicas como consultar saldos de cuentas, realizar pagos y restablecer contraseñas.
Automatización de consultas y solicitudes simples
Los chatbots se destacan en el manejo de consultas y solicitudes repetitivas y de gran volumen de clientes. Pueden proporcionar rápidamente información sobre horarios de los bancos, ubicaciones, tasas de interés y más. Los chatbots ahorran tiempo a los clientes y dinero a los bancos al automatizar estas simples interacciones. En muchos bancos, los chatbots manejan entre el 30% y el 50% de todas las consultas de servicio al cliente, lo que permite a los agentes humanos centrarse en cuestiones más complejas.
Experiencias personalizadas
Los asistentes virtuales impulsados por IA llevan los chatbots al siguiente nivel al brindar soporte personalizado y recomendaciones a los clientes. Llegan a conocer a los clientes y sus necesidades a lo largo del tiempo a través de conversaciones e interacciones continuas. Luego, los asistentes virtuales pueden sugerir productos y servicios relevantes, brindar asesoramiento financiero adaptado a la situación del cliente e incluso predecir acontecimientos de la vida que pueden afectar las finanzas. Algunos bancos están probando asistentes virtuales que controlan proactivamente a los clientes y ofrecen ayuda si notan que el cliente puede beneficiarse de una orientación sobre cómo ahorrar para el pago inicial de una casa o pagar una deuda con intereses altos.
Aprendizaje y mejora continua
El verdadero poder de la IA es su capacidad para aprender y mejorar continuamente a partir de interacciones, datos y resultados. Los chatbots y los asistentes virtuales aprenden de cada consulta, solicitud y conversación para ampliar sus bases de conocimientos, perfeccionar las respuestas y atender mejor a los clientes. Se vuelven más inteligentes y capaces con el tiempo sin necesidad de reprogramarlos explícitamente. Esto significa que la experiencia del cliente será más fluida, personalizada y valiosa a medida que los sistemas de IA sigan aprendiendo y evolucionando.
Si bien la IA transformará significativamente la banca, muchos clientes todavía prefieren las interacciones humanas para asuntos financieros más delicados o complejos. El papel de los empleados bancarios cambiará para centrarse en construir relaciones, proporcionar experiencia y supervisar los sistemas de inteligencia artificial. Con el apoyo de la IA, los bancos pueden ofrecer un servicio más rápido y personalizado para mejorar la satisfacción y la lealtad del cliente. El futuro de la banca se construirá sobre la colaboración entre humanos y la IA.
IA para la detección de fraudes y la gestión de riesgos
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están preparados para transformar la detección de fraude y la gestión de riesgos en la banca. A medida que los sistemas de IA obtienen acceso a más datos, sus capacidades de reconocimiento de patrones mejoran, lo que les permite detectar anomalías que indican comportamiento fraudulento o áreas de riesgo.
Detección de transacciones fraudulentas
La IA puede analizar transacciones individuales y detectar signos de fraude al identificar patrones que se desvían del comportamiento normal de un cliente. Cosas como grandes compras en un corto período de tiempo, transacciones en una nueva ubicación geográfica o un cambio repentino en los hábitos de gasto podrían activar una alerta. Los sistemas de inteligencia artificial también pueden comparar transacciones entre clientes para detectar ataques de fraude coordinados. Con el aprendizaje automático, estos sistemas se vuelven más inteligentes con el tiempo a medida que están expuestos a más datos.
Monitoreo de la exposición al riesgo
Los bancos deben monitorear cuidadosamente el riesgo para asegurarse de que no excedan los límites o queden sobreexpuestos en ciertas áreas. La IA es muy adecuada para rastrear métricas de riesgo en tiempo real en grandes volúmenes de datos. Por ejemplo, la IA podría monitorear la exposición al riesgo relacionado con los cambios en las tasas de interés analizando el impacto potencial en las ganancias en función de la cartera de préstamos e inversiones del banco. O podría monitorear el riesgo de contraparte rastreando la salud financiera en tiempo real de las instituciones a las que el banco está expuesto. A medida que surgen nuevos riesgos, se pueden entrenar sistemas de inteligencia artificial para detectarlos.
Mejora de los modelos de riesgo crediticio
Los bancos se basan en modelos de riesgo crediticio para determinar a quién se le aprueba un préstamo y a qué tasa de interés. La IA puede ayudar a mejorar la precisión de estos modelos al identificar patrones complejos en enormes conjuntos de datos que contienen tanto datos tradicionales (ingresos, niveles de deuda) como datos alternativos (historial de pagos, actividad en las redes sociales). Un modelo basado en IA puede detectar correlaciones que conduzcan a mejores predicciones sobre la probabilidad de que un cliente incumpla o pague a tiempo. A medida que se liquidan los préstamos, el modelo de IA puede seguir aprendiendo y perfeccionando su capacidad para predecir riesgos.
En resumen, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están preparados para mejorar la detección de fraude, fortalecer los procedimientos de gestión de riesgos y mejorar los modelos de riesgo crediticio en la industria bancaria. Si bien la IA no puede reemplazar el juicio humano, puede ayudar a identificar riesgos y detectar actividades sospechosas a una escala y velocidad que serían imposibles para los humanos por sí solos. Con la ayuda de la IA, los bancos pueden operar de forma más segura y confiada en un sistema financiero cada vez más complejo.
Por qué algunos bancos tienen dificultades para mantenerse al día con la IA
Algunos bancos están luchando por mantenerse al día con el rápido ritmo de la innovación y la integración de la IA. A medida que la tecnología continúa avanzando, a muchos bancos tradicionales les resulta difícil adaptarse.
Tecnología e infraestructura heredadas
Muchos bancos establecidos cargan con una infraestructura tecnológica obsoleta y sistemas heredados que complican la implementación de nuevas soluciones de IA. Sus sistemas bancarios centrales fueron diseñados hace décadas y actualizarlos es un proceso arduo y costoso. Algunos bancos han intentado implementar nuevas herramientas de inteligencia artificial como complementos a los sistemas existentes, pero esto a menudo resulta en sistemas fragmentados e ineficientes.
Aversión al riesgo
Los bancos son naturalmente reacios al riesgo, ya que manejan transacciones y datos financieros confidenciales. La incertidumbre en torno a las nuevas tecnologías de inteligencia artificial y su impacto puede hacer que algunos bancos duden en adoptarlas rápidamente. Sin embargo, su aversión al riesgo puede, en última instancia, ponerlos en riesgo de quedarse atrás a medida que competidores más progresistas integren la IA para mejorar los servicios.
Brecha de talento
Hay una escasez de profesionales con experiencia tanto en finanzas como en IA. Los bancos luchan por reclutar y retener a los mejores talentos en campos emergentes como la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Los candidatos más buscados suelen preferir trabajar en empresas tecnológicas líderes, no en bancos tradicionales. Sin el talento y las habilidades internas adecuadas, los bancos seguirán rezagados en la adopción de la IA.
Algunos bancos reconocen estos desafíos y están tomando medidas proactivas para superarlos. Están modernizando su infraestructura tecnológica, creando laboratorios de innovación y asociaciones para experimentar con IA y reclutando más talentos expertos en tecnología. Sin embargo, otros bancos siguen tardando en cambiar y corren el riesgo de convertirse en menos competitivos o incluso en objetivos de adquisición. Dado que la IA está preparada para transformar la banca en los próximos años, el futuro sigue siendo incierto para los bancos que no pueden o no quieren seguir el ritmo de este progreso.
¿Deberían los bancos más pequeños considerar vender para competir?
A medida que la IA y otras tecnologías emergentes continúan transformando la industria bancaria, los bancos comunitarios y las cooperativas de crédito más pequeños pueden tener dificultades para mantenerse al día. Algunos están considerando vender a bancos más grandes para seguir siendo competitivos.
¿Deberían los bancos más pequeños vender para competir?
Para los bancos más pequeños, vender a una institución más grande podría proporcionar recursos para invertir en nuevas tecnologías y servicios que los clientes esperan cada vez más. Los bancos más grandes suelen tener mayores presupuestos de TI y más recursos para dedicar a la IA, las herramientas digitales y la ciberseguridad. Al vender, los bancos más pequeños obtendrían acceso a estos recursos y a la experiencia necesaria para implementar nuevas tecnologías.
Sin embargo, vender también significa perder independencia y enfoque comunitario. Los bancos locales se enorgullecen de sus relaciones personales y servicios personalizados. Después de una venta, los titulares de cuentas pueden encontrarse tratando con una institución grande e impersonal y perder la experiencia de alto contacto que valoran. Algunos clientes antiguos pueden llevar sus negocios a otra parte.
Para determinar si vender es la opción correcta, los bancos más pequeños deberían evaluar:
· Su capacidad para invertir de forma asequible en IA y tecnologías digitales por su cuenta. Si los costos parecen insuperables, vender puede ser mejor para la viabilidad a largo plazo.
· La posible pérdida de clientes que prefieren una experiencia de banco comunitario. Si parece probable que una parte considerable se vaya, esto puede superar los beneficios de una venta.
· Oportunidades de asociación con empresas fintech u otros bancos. En lugar de vender directamente, las asociaciones podrían brindar acceso a nuevas tecnologías y servicios manteniendo al mismo tiempo la independencia.
· El encaje cultural con los potenciales compradores. Busque bancos más grandes con un enfoque compartido en el servicio al cliente y las relaciones comunitarias. Esto podría ayudar a minimizar el impacto de la venta tanto en los titulares de cuentas como en los empleados.
Si bien el futuro de la industria puede ser difícil de predecir, una cosa es segura: la tecnología seguirá remodelando la banca. Para los jugadores más pequeños, vender a una institución más grande podría ser una oportunidad para evolucionar con los tiempos y al mismo tiempo seguir sirviendo a los titulares de cuentas y a las comunidades con un toque personal. La decisión es compleja y hay que sopesar muchas compensaciones, pero para algunos, vender puede ser el mejor camino a seguir en un mundo impulsado por la IA.
Lo que les depara el futuro a los bancos pequeños
A medida que la IA y la automatización continúan transformando la industria bancaria, los pequeños bancos comunitarios enfrentan un futuro incierto. Es posible que algunos necesiten consolidarse o venderse a instituciones más grandes para sobrevivir, mientras que otros probablemente encontrarán formas de adaptarse y prosperar.
Transición a sucursales digitales y cercanas
Para reducir costos, más bancos pequeños trasladarán sus servicios a canales digitales y aplicaciones móviles, lo que les permitirá cerrar o reducir el tamaño de las sucursales físicas. Este cambio hacia lo digital requerirá importantes inversiones en tecnología y capacitación de empleados con nuevas habilidades. Algunos bancos pueden tener dificultades con esta transición.
Centrarse en las relaciones con los clientes y los servicios de asesoramiento
En lugar de competir con los principales bancos en tecnología, algunos bancos comunitarios se centrarán en cultivar relaciones estrechas con los clientes, brindar servicios de asesoramiento personalizados y apoyar a las empresas locales. Al enfatizar un enfoque de alto contacto basado en las relaciones, estos bancos pueden obtener una ventaja competitiva y generar lealtad en sus comunidades.
Asociaciones y subcontratación
Algunos bancos pequeños formarán asociaciones o subcontratarán ciertas funciones a empresas de tecnología financiera y otros proveedores externos para obtener acceso a capacidades avanzadas sin el costo de crear sus propias soluciones. La subcontratación y las asociaciones también permiten a los bancos comunitarios centrarse en sus principales puntos fuertes.
El futuro sigue sin estar claro para los bancos pequeños, pero con un liderazgo prudente, una adaptación a los cambios de la industria y un enfoque en las relaciones, muchos seguirán sirviendo a sus comunidades durante las generaciones venideras. Los bancos comunitarios que adopten la tecnología y nuevas formas de hacer negocios, en lugar de resistirse al cambio, estarán en la mejor posición para prosperar.
Conclusión
A medida que la IA continúa transformando la banca, algunos bancos más pequeños pueden tener dificultades para seguir el ritmo del cambio. En lugar de invertir mucho en nuevas tecnologías y sistemas, vender a un banco más grande podría ser una opción atractiva.
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El futuro de la banca dependerá de qué tan bien las instituciones puedan aprovechar la inteligencia artificial y los datos para mejorar la experiencia del cliente. Aquellos que adopten la innovación y vean la IA como una oportunidad en lugar de una amenaza serán los que tendrán más probabilidades de prosperar. Para los bancos que estén considerando una adquisición, encontrar el socio estratégico adecuado será la clave del éxito. Los próximos años revelarán qué bancos tienen la visión y los recursos para liderar la revolución de la IA.
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