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La IA Generativa en la banca
Las entidades bancarias están dirigiendo su mirada hacia aspectos clave como la digitalización, la sostenibilidad y la eficiencia operativa. Pero a medida que avanzan en ese camino, deben enfrentarse también a un problema más profundo: gestionar la inmensa complejidad y la, cada vez mayor, incertidumbre de sus negocios. A este respecto, la IA generativa en la banca se presenta como una herramienta prometedora.
Muchas entidades del sector a nivel global están ya desarrollando soluciones basadas en la IA generativa y en España estamos constatando la realización de diversas pruebas de concepto y/o la creación de equipos que trabajarán mano a mano con las soluciones basadas en Inteligencia Artificial.
IA para gestionar la complejidad
La proliferación de productos y servicios, como los seguros asociados a los nuevos formatos de movilidad, el surgimiento de nuevas normativas o la explosión de contactos con clientes derivada de la multicanalidad, son solo algunos ejemplos de cómo la complejidad de los procesos y del negocio ha adquirido proporciones nunca vistas en la operativa y el día a día de los negocios.
Muchas entidades del sector a nivel global están ya desarrollando soluciones basadas en la IA generativa y en España estamos constatando la realización de diversas pruebas de concepto y/o la creación de equipos que trabajarán mano a mano con las soluciones basadas en Inteligencia Artificial
ALICIA CALVO, SOPRA STERIA NEXT
Esto se percibe ya en todos los niveles de la organización. Los responsables de procesos se esfuerzan continuamente por describir los customer journey, los asesores financieros se enfrentan a preguntas cada vez más complejas y los directivos necesitan comprender con detalle los entresijos asociados a la transformación digital en su entidad.
Hacia un banco conversacional
Los bancos deben ser capaces de gestionar esta complejidad de manera efectiva para mantener su competitividad a largo plazo y aquí es donde la IA generativa y todas sus promesas pueden marcar la diferencia y convertirse en el factor X de la simplificación de la banca comercial. Por un lado, puede ayudar a analizar una gran cantidad de información y presentar los elementos clave en un lenguaje natural, ofreciendo respuestas personalizadas y, sobre todo, inteligibles para el destinatario. Hablamos de su capacidad para producir y ordenar las notas al preparar una reunión, de su uso para facilitar la búsqueda de información en una intranet con ingentes cantidades de información y manuales operativos, etc.
Pero la IA generativa puede también revolucionar la relación con los clientes, por ejemplo, ayudando a los responsables de cuentas a crear argumentos personalizados a través de chatbots y avatares que acompañen de manera natural cada etapa del viaje digital. Además, la IA generativa apoyará a los gestores en los análisis de rentabilidad de carteras de clientes y en la generación de recomendaciones personalizadas.
Según un informe de Sopra Steria Next sobre el mercado de la IA Generativa, los principales casos de uso en la primera etapa de introducción de esta nueva tecnología serán: el servicio de atención al cliente, para mejorar la tasa de autoservicio y la eficiencia de los agentes; el marketing digital, donde se incrementará la conversión a través de contenido personalizado; la ingeniería de software, consiguiendo eficiencias relevantes en la calidad del desarrollo de código; y, por supuesto, la gestión del conocimiento, al facilitar el acceso a la información y la generación de nuevos objetos de conocimiento.
Es el momento de elegir las batallas, determinar los modelos lingüísticos a utilizar (propietarios o abiertos), rastrear las alucinaciones de la IA y apoyar a los empleados en la adopción de la IA Generativa. Pero el camino está ahí con una doble promesa inspiradora: facilitar la simplicidad en el día a día de los profesionales del sector, y conseguir una banca más comprensible -y por qué no más deseable- para los clientes, en todos los canales, simplificando la complejidad sobrevenida en los negocios.
