El papel potencial de la inteligencia artificial (IA) en la banca es enorme. La IA predictiva ya es compatible con muchas prácticas bancarias estándar, como los chatbots que gestionan las consultas rutinarias o los cuadros de mando de los agentes de los centros de llamadas. A medida que la IA generativa siga evolucionando, esperamos que surjan muchas oportunidades de ahorro de tiempo en torno a tareas rutinarias que mejoren la experiencia del cliente gracias a la capacidad de la IA para producir contenido en lenguaje natural, imágenes y codificación. McKinsey estima que los bancos podrían añadir 1 billón de dólares anuales de valor mediante el uso estratégico de la IA
Para aprovechar al máximo el potencial actual y futuro de la IA, los bancos deben tomar medidas para limpiar sus datos, analizar sus sistemas existentes e identificar los retos de los procesos que podrían beneficiarse de la tecnología. He aquí cuatro formas en las que esperamos que los bancos con visión de futuro utilicen la IA para mejorar tanto la experiencia del empleado como la del cliente.
El futuro de la banca con IA generativa de confianza
Descubra cómo la IA se está convirtiendo en un componente esencial de la estrategia de los servicios financieros con este libro de jugadas sobre la IA generativa en la banca.
Datos: Salvaguardar la privacidad, la seguridad y la confianza con la IA financiera
Casi nueve de cada 10 responsables de análisis y TI dan prioridad a la gestión de datos en su estrategia de IA. Los bancos se centran en mantener sus datos seguros: Es fundamental para generar confianza con los clientes. Sin embargo, casi la mitad de los ejecutivos creen que la IA introduce riesgos de seguridad, mientras que el 59% de los consumidores dicen que no creen que la IA sea segura. Los reguladores bancarios también están preocupados, sobre todo cuando se trata de IA generativa, que se basa en grandes modelos de lenguaje (LLM) para generar respuestas.
La IA generativa, que se basa en grandes modelos de lenguaje (LLM) para generar respuestas
«Poner los datos en orden es fundamental», afirma Amir Madjlessi, director general y asesor del sector bancario de Salesforce. «Necesita evaluar la calidad y cantidad de sus datos y, si es necesario, actualizar los procesos de recopilación y gestión de datos. Sin esos pasos, su IA no será capaz de extraer perspectivas relevantes y precisas de sus sistemas.»
Una vez que haya preparado sus datos, el despliegue de la IA en la banca requiere una gestión de datos única, con diferentes derechos de acceso para diferentes funciones. Por ejemplo, para seguir prácticas de préstamo justas, los bancos deben ocultar información demográfica como la religión o el país de origen a los agentes de crédito. Pero esa misma información debe estar disponible para los reguladores como prueba de préstamos justos
La gestión de datos es aún más compleja cuando se trata de IA generativa, que se basa en LLM para aprender a responder correctamente a las solicitudes. Aprovechar las soluciones que incorporan la integridad de los datos como barandillas éticas puede ayudar a los bancos a abordar los retos de los datos y cumplir las normas de conformidad. Salesforce, por ejemplo, tiene una política de retención de datos cero para los LLM: no compartimos datos de clientes con LLM externos
Los comerciales ganan 5 horas al día con la IA
Conoce cómo el equipo de ventas de Crexi centra el 80% de su tiempo en los clientes cuando la IA se encarga de las tareas administrativas.
Ventas: Descubre las oportunidades más rápido
La IA puede actuar como un asistente personal, ayudando a los gestores de relaciones a mejorar su puntuación de clientes potenciales y oportunidades en todo tipo de servicios y productos, desde paquetes de cheques hasta préstamos garantizados. La IA mejora las previsiones al predecir los resultados probables de las distintas líneas de negocio, ya sea banca de inversión, comercial o minorista
En un único cuadro de mandos, la IA predictiva puede ofrecer información relevante para profundizar en las relaciones existentes o captar nuevos clientes para el banco. La IA generativa puede integrar datos de terceros, así como fuentes internas, para hacer sugerencias en el flujo de trabajo, lo que aumenta la precisión y relevancia de esas recomendaciones.
Con el poder de la IA predictiva y generativa, el gestor de relaciones puede entender cuál es el mejor canal para llegar al cliente, con una oferta relevante y convincente. Estas funciones ayudan a reducir el tiempo que los gestores de relaciones necesitan para comprender plenamente las necesidades de los clientes en todo el banco, al tiempo que mejoran su experiencia.
Marketing: Escala la personalización de siguiente nivel
La creación de segmentos y subsegmentos de marketing solía llevar semanas, y los resultados podían ser mediocres y genéricos. La IA generativa está cambiando esta situación, ya que permite a los profesionales del marketing crear segmentos dentro de la base de datos de clientes mediante mensajes en lenguaje natural, y los resultados están disponibles en cuestión de segundos
Estas herramientas ayudan a los profesionales del marketing a crear rápidamente las ofertas o promociones más relevantes y, a continuación, probar y aprender de cada una de ellas, para afinar aún más la segmentación. Por ejemplo, los profesionales del marketing que utilizan Einstein Copilot pueden dirigirse a clientes con baja cobertura de ahorros creando una oferta que recomiende productos o servicios que mejoren la seguridad financiera. A continuación, los profesionales del marketing pueden utilizar plantillas de correo electrónico prediseñadas y generadas por IA para compartir esa oferta con el cliente objetivo. Con el tiempo, el mensaje se perfecciona a medida que el motor de IA aprende cómo responden los clientes al contenido. El resultado neto: Las ofertas se personalizan al máximo y mejoran las tasas de conversión
Un banco que está probando Einstein Copilot ha visto cómo el compromiso se multiplicaba por tres o por cuatro. ¿Cuál es la razón? Los mensajes se basan en el comportamiento y las acciones de los clientes en tiempo real, lo que hace que las recomendaciones estén conectadas y sean auténticas
Mejorar la experiencia de los miembros de PenFed
Conozca cómo los agentes de PenFed tienen más tiempo para ayudar a 2,9 millones de miembros a alcanzar sus objetivos con la automatización y el chat.
Servicio: Mejorar la formación de los agentes y la satisfacción de los clientes
La rotación de los agentes de los centros de contacto es un problema que afecta a todo el sector. Formar e incorporar continuamente a una cola interminable de nuevos empleados es caro e ineficaz. El uso de la IA para mejorar la experiencia de formación y el flujo de trabajo diario permite a los agentes incorporarse más rápidamente, lo que puede contribuir a mejorar las tasas de retención. También hace que la experiencia de servicio sea más agradable para el cliente.
La IA generativa puede ayudar a los agentes de contacto a encontrar la información precisa que necesitan para resolver rápidamente los problemas, rellenando el contenido de las respuestas conocidas basándose en el lenguaje real que utiliza el cliente para describir el problema. Esto permite a los agentes tomar decisiones inteligentes, lo que es importante en casos que requieren tomar decisiones, como si es correcto anular un cargo a un cliente insatisfecho
Además, la IA proporciona herramientas más inteligentes para detectar el fraude y verificar la identidad, lo que ayuda a los agentes a comprender cuáles son las siguientes acciones más adecuadas. Salesforce, por ejemplo, cuenta ahora con un protocolo de conocimiento del cliente (KYC) para la verificación de la identidad y la puntuación crediticia
PenFed Credit Union planea añadir Einstein a los procesos internos (y eventualmente de cara al cliente) con IA generativa. Einstein actuará como un asistente virtual, sugiriendo respuestas de chat y correo electrónico que los agentes de servicio pueden utilizar para responder a las preguntas más rápidamente y reducir las colas. El asistente propondrá respuestas a un chat o a una pregunta de los miembros, comenzando por la línea de asistencia interna de los empleados de PenFed antes de expandirse a sus miembros.
La IA en la banca no ha hecho más que empezar
La IA en la banca tiene el potencial de ayudar a los bancos a ofrecer más a los clientes al tiempo que racionaliza los costes y el esfuerzo entre bastidores. En el back office, la IA tiene el potencial de recortar entre un 6% y un 10% los presupuestos operativos dedicados al cumplimiento normativo al hacer más eficientes la identificación, verificación y detección de riesgos de los clientes. Y, cuando se trata de clientes, la IA puede ayudar a sus banqueros comerciales o gestores de patrimonios a convertir los chats en acciones, como invitaciones de calendario, correos electrónicos automatizados que resumen las conversaciones e incluso sugerencias para nuevos compromisos.
Para aprovechar ese potencial, es necesario sentar ahora las bases del éxito. Eso significa determinar sus objetivos para su institución y luego preparar sus datos para todo lo que la IA puede hacer por usted en el mundo de la banca.
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Vea cómo la unificación de datos de más de 54 sistemas en uno solo construye relaciones más inteligentes, profundas y de confianza.
