El impacto generalizado y significativo que est\u00e1 teniendo la tecnolog\u00eda digital en el sector bancario resulta ya indiscutible. Como ocurre en todos los sectores productivos, tambi\u00e9n el de las instituciones financieras tiene la necesidad de conciliar dos exigencias fundamentales<\/strong>: mantener una elevada tasa competitiva, incluso fuera de sus l\u00edmites geogr\u00e1ficos conocidos, y relacionarse con unos consumidores que solicitan servicios cada vez m\u00e1s sencillos y al mismo tiempo eficaces, sin fricciones, y cada vez m\u00e1s personalizados.<\/p>\n La inteligencia artificial puede sin duda servir para tal fin: con un impacto silencioso aunque poderoso, es capaz de soportar y automatizar los procesos internos que afectan a los servicios prestados a los clientes, pues conf\u00eda en el software<\/em> para realizar la parte autom\u00e1tica de las operaciones, lo que reduce los errores y acelera los resultados<\/p>\n Entre los procesos bancarios en los que se puede aplicar la inteligencia artificial se cuentan, evidentemente, aquellos que sirven para la mejora de la experiencia del usuario en todos los canales del banco<\/strong>.<\/p>\n Pero no solo: los principales algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico tienen aplicaci\u00f3n en todos los \u00e1mbitos de previsi\u00f3n y an\u00e1lisis estrat\u00e9gico comercial<\/strong>, para los que la velocidad y precisi\u00f3n de las decisiones resultan fundamentales. Todo ello utilizando principalmente lo que se considera una fuente de rentabilidad a\u00fan poco explorada por las instituciones financieras: los datos.<\/p>\n La IA puede tener un fuerte impacto en la relaci\u00f3n entre el banco y sus clientes, actuales y potenciales. Las interacciones con todos los puntos de contacto y cajeros autom\u00e1ticos del banco generan datos valiosos sobre clientes tanto potenciales como actuales, los cuales se pueden recopilar para profundizar en su satisfacci\u00f3n, comportamiento o riesgo de abandono, para luego dise\u00f1ar una experiencia del cliente a\u00fan m\u00e1s personalizada<\/strong>. Una herramienta de inteligencia artificial puede ayudar sistem\u00e1ticamente a la recopilaci\u00f3n, an\u00e1lisis y clasificaci\u00f3n de esos datos, as\u00ed como devolver otra serie de datos que puedan alimentar los sistemas de se\u00f1alizaci\u00f3n digital, la gesti\u00f3n de documentos en el mostrador, las solicitudes de citas con asesores espec\u00edficos y mucho m\u00e1s.<\/p>\n Todos los puntos de contacto y los cajeros autom\u00e1ticos que participan en la experiencia del cliente est\u00e1n alineados para exponer mensajes de marketing<\/em> y recomendaciones sobre productos y servicios, lo que hace que dicha experiencia sea integral y est\u00e9 enfocada en el cliente. Adem\u00e1s, los servicios de inteligencia artificial pueden contribuir a elaborar programas de fidelizaci\u00f3n personalizados, e idear nuevos servicios<\/strong> que se adapten adecuadamente a tipos espec\u00edficos de usuarios, de manera que se fomente la fidelidad de los clientes.<\/p>\n Dada la gran cantidad de datos que tienen a su disposici\u00f3n las instituciones financieras, tanto en relaci\u00f3n con los servicios comerciales como por su forma de uso por parte de los clientes, se ha hecho fundamental tener herramientas de IA disponibles para el an\u00e1lisis de dichos datos.<\/p>\n En este caso, el resultado de las operaciones basadas en algoritmos de miner\u00eda de datos<\/strong> y aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong> es poder localizar correlaciones e identificar patrones reutilizables. Una de las funcionalidades del sistema basado en la IA es precisamente la de estudiar todos los datos de todas las transacciones bancarias y movimientos de flujos, en los canales minoristas activos, en todas las sucursales y en todos los puntos de contacto\/efectivo, para proporcionar resultados sobre tendencias, estacionalidad y rentabilidad de cada servicio, para as\u00ed poder identificar e implementar de la mejor forma posible estrategias de mercado espec\u00edficas.<\/p>\n Un an\u00e1lisis de datos evolucionado, respaldado por la IA y utilizable a trav\u00e9s de la integraci\u00f3n nativa con las plataformas de inteligencia comercial, permite al banco desarrollar nuevos modelos de rendimiento y nuevos roles dentro de la cadena de valor.<\/p>\n Una de las aplicaciones m\u00e1s naturales de las tecnolog\u00edas de inteligencia artificial es el an\u00e1lisis predictivo: se trata del proceso que utiliza los datos hist\u00f3ricos para proporcionar previsiones de escenarios futuros<\/strong> seg\u00fan ciertas condiciones. En el caso de los bancos, el an\u00e1lisis predictivo se puede aplicar a diversos procesos internos, entre los que se encuentran la gesti\u00f3n del ciclo de vida de los dispositivos f\u00edsicos y la cadena de gesti\u00f3n del efectivo. Las previsiones generadas por algoritmos espec\u00edficos de IA son fundamentales para optimizar la gesti\u00f3n de los riesgos operativos y garantizar mayores niveles de servicio y accesibilidad continua a los usuarios.<\/p>\n Y si hablamos de estrategias de suministro, para el banco resulta fundamental tomar medidas para mantener el control e incluso reducir dr\u00e1sticamente los coste<\/strong>s: los de mantenimiento de los dispositivos, de manejo del dinero o, en general, los costes relacionados con aquellos tiempos y m\u00e9todos que no se encuentran en consonancia con los ritmos requeridos por el mercado.<\/p>\n En el caso de la gesti\u00f3n de activos, la inteligencia artificial act\u00faa para identificar patrones y tendencias a los que se aplica un algoritmo de mantenimiento estimado capaz de obtener escenarios extremadamente precisos de futuras intervenciones<\/strong> en cada activo y del funcionamiento futuro del dispositivo.<\/p>\n En el caso del proceso de manejo de efectivo, se parte de los datos de cada cajero autom\u00e1tico para elaborar un modelo predictivo capaz de prever los movimientos debidos a retiradas, dep\u00f3sitos y devoluciones<\/strong>, que luego se aplicar\u00e1 para mejorar el proceso de suministro de efectivo, de manera que resulte el m\u00e1s adecuado para cada sucursal o dispositivo.<\/p>\n Los escenarios de aplicaci\u00f3n de las tecnolog\u00edas de inteligencia artificial<\/strong> son variados y no incluyen solo la introducci\u00f3n de sistemas, plataformas o algoritmos espec\u00edficos de aprendizaje autom\u00e1tico o aprendizaje profundo. Se trata sobre todo de la integraci\u00f3n y metabolizaci\u00f3n de estas nuevas herramientas dentro de las din\u00e1micas organizativas y la estructura tecnol\u00f3gica existentes, con el claro objetivo de marcar la diferencia.<\/p>\n El m\u00f3dulo de IA, integrado con los sistemas propios, permite aprovechar al m\u00e1ximo los datos que ya est\u00e1n a disposici\u00f3n del banco para facilitar y acelerar las decisiones estrat\u00e9gicas y mejorar las inversiones.<\/p>\n Al hacer uso de la inteligencia artificial, el banco podr\u00e1:<\/p>\n Para saber m\u00e1s acerca de los m\u00f3dulos WWS<\/strong> que implementan algoritmos de IA:<\/p>\n WWS Customer Management<\/a>\n WWS Cash Management<\/a>\n\u00bfC\u00f3mo cambia la oferta de los servicios bancarios con la introducci\u00f3n de la IA?<\/h2>\n
La inteligencia artificial para personalizar la oferta y aumentar la fidelidad de los clientes<\/h2>\n
La inteligencia artificial para un an\u00e1lisis de los datos estrat\u00e9gico y evolucionado<\/h2>\n
La inteligencia artificial para el an\u00e1lisis predictivo y la gesti\u00f3n de riesgos<\/h2>\n
IA – Los beneficios para los bancos<\/h2>\n
\n
Inteligencia artificial en WinWebServer<\/h2>\n