Un estudio de McKinsey estima que la IA generativa podría agregar valor a la economía entre USD 2,6 billones y 4,4 billones anuales; además, la industria financiera tendría un potencial anual de USD 200.000 a 340.000 millones (Chui et al., 2023). Pero ¿cómo sucede esto? Actualmente, la IA, en el desarrollo de soluciones digitales financieras, se encuentra trabajando en aumentar la inclusión bancaria, ampliar el alcance de las entidades y optimizar procesos y factores que se traducen en el desarrollo corporativo.
Estas soluciones están siendo transformadas radicalmente por la inteligencia artificial generativa (IA). Desde la automatización de procesos hasta la personalización de servicios, la IA marca un antes y un después con el desarrollo de un sistema experto en diferentes frentes.
Algunos de los ejemplos de esto son:
Estas soluciones permiten automatizar tareas rutinarias, las cuales reducen costos operativos y mejoran la eficiencia por medio de sistemas expertos. Un estudio de Accenture (2022) señala que el 70 % de las tareas de back-office en bancos pueden ser automatizadas.
Con el uso de la IA, la detección de fraudes se ha vuelto más precisa y rápida. En 2022, las soluciones digitales con IA permitieron reducir el fraude 27 % en entidades que las implementaron (Gartner, 2022).
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden hacer reconocimiento de patrones de transacciones en tiempo real y detectar actividades sospechosas. Además, técnicas como la regresión logística, se utilizan para identificar la probabilidad de fraude, basándose en diversos factores de riesgo.
La IA ayuda a ofrecer productos y servicios personalizados basados en el comportamiento y preferencias de los clientes. Según McKinsey & Company, la personalización puede aumentar los ingresos hasta 15 % (Arora et al., 2021). Con soluciones digitales que permitan el análisis de datos y modelos de comportamiento predictivo, se pueden crear experiencias personalizadas. Esto es, por ejemplo, recomendaciones de productos financieros, así como asesoría personalizada, que mejora la satisfacción y lealtad del cliente.
La aplicación de la inteligencia artificial en el sector financiero abarca diversas áreas clave; por ejemplo:
El uso de IA en el sector financiero también trae consigo desafíos éticos y regulatorios. Es crucial que las instituciones financieras adopten medidas para garantizar la transparencia y la equidad en el uso de tecnologías. Según un informe de pwc (2024), el 61 % de los ejecutivos de servicios financieros ven la regulación como barreras significativas.
Los principales factores a tener en cuenta son:
En conclusión, el impacto a largo plazo de la IA en la industria financiera es innegable y prometedor. Con soluciones digitales impulsadas por IA, se abren oportunidades para la innovación y el crecimiento sostenible. Esta revolución tecnológica ofrece eficiencia, optimización y la capacidad de adaptarse rápidamente a un entorno en constante cambio. Hoy, la IA tiene el potencial de remodelar la industria financiera hacia un futuro más ágil, inclusivo y orientado al cliente.
Referencias Bibliográficas
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Chui, M., Roberts, R., Yee, L., Hazan, E., Singla, A., Smaje, K., Sukharevsky, A., y Zemmel, R. (2023, 14 de junio). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier
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