Futuro del sector bancario: cómo la inteligencia de procesos y la IA pueden reforzar la lucha contra el fraude y fomentar la inclusión crediticia
La evolución de las expectativas de los clientes y el aumento de los delitos financieros están impulsando un cambio de paradigma en el sector financiero. Las organizaciones con visión de futuro en este sector deben aprovechar la tecnología para responder a estos retos y, lo que es más importante, utilizar sus propios datos de negocio para adaptarse de forma continua.
En el caso de los bancos, el fraude es solo un problema creciente. Según Juniper Research, se prevé que el fraude bancario global alcance los 48.000 millones de dólares a finales de esta década, lo que supone un aumento del 153% respecto a la cifra del año pasado. La inteligencia artificial (IA) está ayudando a las entidades a mantenerse al día frente a este repunte de delitos, permitiendo detectar anomalías que evidencian desviaciones significativas respecto a los comportamientos habituales.
Además, gracias a la IA generativa y los Large Language Models (LLMs), los sistemas de detección de fraude pueden ahora analizar datos no estructurados, como correos electrónicos o correspondencia bancaria, lo que les permite identificar fraudes antes de que causen daños.
Sin embargo, el potencial de la IA depende de la calidad de los datos. En este punto, la clave es la inteligencia de procesos, que está permitiendo a los bancos ir más allá de la transformación digital y avanzar hacia una mejora continua. Según el Informe de Optimización de Procesos de Celonis, el 60% de los ejecutivos de finanzas y servicios compartidos están preocupados porque el estado actual de los procesos en sus organizaciones podría limitar el valor que pueden obtener con la IA.
Aquí es donde entra en juego la inteligencia de procesos para proporcionar a la IA la información que necesita para cumplir con sus objetivos. Esta tecnología permite que la inteligencia artificial entienda cómo se ejecutan los procesos a través de múltiples sistemas, qué roles intervienen en cada paso y cuáles son las reglas de negocio aplicables. Esto capacita a los bancos para detectar con precisión las señales de fraude. Al aprender continuamente de los datos extraídos directamente de los sistemas de la organización, los sistemas de detección de fraude pueden identificar irregularidades más rápidamente y actuar con mayor eficacia.
Además, los bancos pueden obtener enormes beneficios en el ámbito de la evaluación crediticia, que durante décadas ha dependido de datos muy estrictos y limitados. Esto ha provocado históricamente que muchas personas queden excluidas del sistema por no contar con un historial crediticio formal “suficiente”. Pero gracias a la combinación de la inteligencia de procesos y la IA, el crédito puede volverse más inclusivo. El aprendizaje automático puede analizar fuentes de datos alternativas, como el historial de pagos de servicios básicos o teléfonos móviles, permitiendo a las entidades evaluar la solvencia crediticia de forma más realista y transparente.
La IA generativa y los LLMs ya están posibilitando nuevos métodos de evaluación crediticia a partir de datos no estructurados, como facturas en papel o correos electrónicos, adaptándose con mayor precisión a tareas específicas de préstamo. Esto está permitiendo que poblaciones tradicionalmente desatendidas accedan al crédito que necesitan. La inteligencia de procesos puede ampliar aún más este acceso, proporcionando datos y contexto que respalden la toma de decisiones y fomenten la inclusión financiera.
Los beneficios de la inteligencia de procesos van más allá del análisis predictivo y la detección de fraudes. Esta tecnología ofrece un cambio transformador en el sector bancario también en lo que respecta a la atención al cliente. Aporta a los chatbots los datos y el contexto necesarios para ofrecer respuestas personalizadas a cada cliente.
Además, permite que los chatbots gestionen consultas más complejas, liberando a los empleados para que se centren en tareas más estratégicas.
Actualmente, los chatbots, impulsados por aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural (NLP), ya gestionan una amplia variedad de solicitudes de clientes en el sector, desde consultas de saldo hasta tramitación de transacciones. Al hacer que estos asistentes virtuales sean más personalizados y estratégicos, la inteligencia de procesos tendrá un impacto significativo, reduciendo, por ejemplo, los tiempos de espera.
En cualquier proceso de transformación digital, los bancos necesitan conectar todos los puntos. De lo contrario, se pierde el valor que reside entre procesos. Con la inteligencia de procesos, los bancos pueden ahora observar cómo interactúan las personas, los procesos y la tecnología en todos los ámbitos —como los equipos de atención al cliente y ventas—, lo que les permite ofrecer experiencias de banca digital más ágiles o adaptarse rápidamente a nuevas regulaciones.
