El aprendizaje automático y cómo puede ayudar a la industria bancaria

November 08, 2022

Tags: Staff Augmentation, Tecnologías

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Es inevitable que las empresas, independientemente de la industria de la que formen parte, lleven todos sus procesos internos y sus sistemas de atención al cliente al mercado de la automatización y la tecnología, incluyendo a la poderosa industria bancaria, una que se beneficiaría del aprendizaje automático.

 

El aprendizaje automático, acorde a la definición que ofrece el diccionario Oxford, es hacer uso de sistemas computarizados que son capaces de adaptarse a las necesidades del usuario sin seguir instrucciones precisas de humanos, si no haciendo uso de algoritmos.

 

Este tipo de inteligencia artificial se alimenta de las interacciones con el usuario, ajustándose a lo que este necesite de su servicio, logrando así imitar lo más cercano posible a una mente humana, alejándose del típico chatbot. 

 

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Usos del aprendizaje automático en la industria bancaria

 

El aprendizaje automático calza perfecto dentro de los procesos de la industria bancaria ya que se puede alimentar de las enormes bases de datos de los bancos para generar información útil, como por ejemplo: historial de transacciones del cliente, llevar registros de los chats de atención al usuario o con representantes bancarios, todo esto ayuda al banco a procesar datos y así poder hacer un futuro análisis a fondo de los mismos.

 

La detección de fraudes y optimizar la asignación y aprobación de créditos son uno de los procesos de la industria bancaria que se ven beneficiados del aprendizaje automático, además de otros que explicaremos a detalle. 

 

Personalización

 

Cada cliente o usuario de una institución bancaria es un mundo en sí. Ninguno tiene las mismas necesidades ni acude a diario a la página del banco para realizar los mismos procedimientos, por lo que el sitio web o aplicación debe estar preparado para atender a cada uno. 

 

Con el aprendizaje automático, las instituciones bancarias pueden aprender a profundidad el comportamiento de los clientes y así ofrecer opciones puntuales y efectivas para mantenerlos satisfechos. Por ejemplo, pueden generar una herramienta de elaboración de presupuestos, esto mantiene al cliente leal e impulsa el valor de la institución. 

 

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Automatizar tareas repetitivas

 

Los beneficios y usos del aprendizaje automático no solo se aplican para mejorar la atención al cliente, si no también para automatizar tareas de los colaboradores en instituciones bancarias que pueden resultar eternas y demandar una gran cantidad de tiempo y esfuerzo que bien puede ser utilizado para otros procesos.

 

La auditoria y la documentación son dos tipos de tareas en las que puede hacer un buen uso del aprendizaje automático, evitando así a los trabajadores pasar horas y horas revisando cada uno de los datos. Con una herramienta apropiada, se puede resaltar solo los datos que sean relevantes para la auditoria y así completar el proceso en muy poco tiempo. 

 

Un ejemplo de este caso es el del banco Quontic en Nueva York. La institución adoptó una herramienta de aprendizaje automático para sus tareas internas y obtuvo excelentes resultados. En resumen: 

 

  • Aumento del 210% en el número total de clientes bancarios
  • Incremento del 100% en nuevos clientes de banca personal
  • Aumento del 261% en depósitos minoristas
  • Aumento del 15 % en el crecimiento interanual de la financiación

 

Ciberseguridad

 

En una encuesta que lidero IBM, se observó que las instituciones bancarias y de finanzas ocuparon el primer lugar en la lista de más ciberataques recibidos, esto por quinto año consecutivo. Este es un dato que dispara las alarmas de cualquier compañía bancaria, poniendo como máxima prioridad el fortalecer la seguridad de sus sitios web y aplicaciones.

 

Las medidas de seguridad habituales ya no son una opción, el hacer uso de las herramientas basadas en aprendizaje automático es la opción más viable para estar al tanto del comportamiento de los posibles ataques y así poder detenerlos a tiempo, contando con algoritmos que analizan continuamente eventos en el sistema.

 

Manejo de riesgos

 

Desde hace años, los bancos han utilizado simuladores de comportamiento para predecir los posibles riesgos del mercado y poder ajustarse a ellos a tiempo, esto lo han hecho con un enfoque tradicional y manual que con el tiempo se ha comprobado que presenta errores que pueden resultar cruciales a la hora de aplicar resultados. 

 

Contar con una herramienta de aprendizaje automático que ayude a analizar escenarios futuros del mercado viene siendo un gran beneficio para la institución bancaria, ayuda a reducir los errores y pueden adaptarse rápidamente a las nuevas necesidades. 

 

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Chatbot

 

Mantener una constante comunicación con clientes y usuarios es vital para cualquier institución bancaria. Una herramienta Chatbot, la cual se alimenta del aprendizaje automático, es primordial en cualquier website o aplicación móvil de un banco. 

 

Un notable caso de éxito de esta herramienta es Erika, el chatbot con el que Bank of America se ha comunicado con sus clientes desde el 2018. Erika ha manejado ya casi mil millones de integraciones por lo que, gracias a su motor basado en aprendizaje automático, está en la capacidad de responder a casi un millón de preguntas únicas. 

 

Estos son los usos más comunes de aprendizaje automático en una institución bancaria. Esta es una solución que poco a poco está dominando las tendencias tecnológicas. La encuestadora tecnológica 99Firms predice que 8.4 billones de asistentes virtuales utilizarán aprendizaje automático para el 2024.

 

No te quedes son la solución de aprendizaje automático que tu empresa necesita. En Rootstack contamos con un equipo de expertos a tu disposición, contáctanos y comencemos a trabajar juntos. 

 

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