La IA más presente en el sector financiero: oportunidades de negocio, cultura e impacto ético y social
La inteligencia artificial es más popular que nunca. No es solo cosa de especialistas. Ha entrado en nuestras vidas y ha llegado para quedarse.
Everis ha desarrollado el estudio "IA en el sector financiero", un informe que explica de manera didáctica la historia de la inteligencia artificial en el sector financiero, sus aplicaciones, ventajas y tendencias.
Aunque estemos ahora acostumbrados a ver la IA en todas partes y consideremos esta disciplina algo nuevo, lo cierto es que el término se acuñó hace casi 70 años de una manera general, cuando comenzaron los primeros estudios de IA. En lo relativo al sector bancario, el informe destaca que la entrada de la IA fue tardía, pero intensa. El creciente protagonismo de la inteligencia artificial en el sector financiero está relacionado con el hecho de que tiene múltiples aplicaciones y valen para casi todo.
Desde hace varios años, los bancos están utilizando técnicas de "machine learning" para detectar fraudes en tarjetas de crédito, interactuar con clientes a través de chatbots, gestionar fondos o enriquecer algoritmos de recomendación. También destacan sus usos para ayudar al cumplimiento normativo, generar mejoras en las operaciones y facilitar la gestión de activos o la gestión del riesgo. Si bien es cierto que se suele considerar que el sector de las finanzas es uno de los más avanzados digitalmente, aún queda mucho camino por recorrer.
En el contexto del sector financiero, el informe apunta que es fundamental elaborar una estrategia que gire en torno al desarrollo de la inteligencia artificial y que tenga en cuenta tanto las necesidades de negocio como la cultura de cada entidad financiera y el impacto ético y social de su utilización.
La estrategia de la IA y la cultura del dato se han convertido en un factor clave para dar forma a nuevos modelos de negocio y generar un modelo de relación diferencial, que trasciende el tradicional concepto de centrarse en el cliente para abordar un nivel de vinculación superior: dar servicio integral a las personas y no solo en su relación con la marca.
Así, esta estrategia guiada por la inteligencia artificial permite la transformación de negocios financieros en dos vertientes interrelacionadas: la transformación interna, mejorando la competitividad operacional, la ventaja organizacional incluyendo la IA en la cultura de manera alineada y la innovación abierta en un mercado ultracompetitivo; y la transformación externa, que se encarga de desarrollar nuevos modelos de negocio – en parte por la mayor competencia con la entrada de nuevos players (bigtechs y fintechs) – así como de la creación de productos y servicios financieros diferenciales basados en datos, y las interacciones y experiencias hiperpersonalizadas con el cliente.
Ante el crecimiento de las nuevas tecnologías, el estudio deja claro que las instituciones financieras necesitan saber cuál es el camino que les marca la inteligencia artificial como potenciadora de un negocio que sea rentable y sostenible en el tiempo, además de coherente con su propia entidad y los desafíos éticos a los que se enfrente la IA en un sector - y en un momento - en el que la confianza del cliente lo es todo.
De esta manera, con el contexto conocido, las tendencias de futuro en la banca pasan por un entorno mucho más colaborativo, nuevos desarrollos en machine learning, recopilación y procesamiento de datos en tiempo real (sin necesidad de la nube u otro centro de recopilación de datos), estrategia de servicios fundamentados en la inteligencia artificial, contribución al desarrollo sostenible (puede impulsar un alto porcentaje de las metas de los ODS de la ONU) o atención a problemas éticos que deriven de la inteligencia artificial.
La importancia de los desafíos éticos radica en que el sector financiero basa su actividad con el cliente en la confianza y la cercanía. Las demandas sociales siempre tienden hacia una mayor transparencia y, sobre todo, coherencia y responsabilidad de la actividad financiera hacia los clientes y la sociedad. Así, las entidades deben hacer un uso adecuado de la inteligencia artificial, que debe desarrollarse bajo la acción y la supervisión humana, la solidez y seguridad técnica, la privacidad y una gestión de datos adecuada, la transparencia, un sistema que evite los riesgos que puedan dar lugar a discriminación o falta de respeto a la diversidad, el bienestar social y ambiental, y la rendición de cuentas, mediante una auditoria de los sistemas y resultados.
Los retos de la IA desde la perspectiva social deben ser abordados por las entidades dentro del marco definido por la Unión Europea y sus "Directrices Éticas para una IA fiable", lo que ayudará a gestionar el impacto ético de esta tecnología de forma global.
Por su parte, everis lleva años desarrollando un marco propio de trabajo en lo relativo a la IA que le permite abordar la manera en la que ésta impacta en las personas y la sociedad, lo que le ha hecho incidir sobre 4 ámbitos principales de actuación: la interconexión entre los sistemas de IA y algoritmos; la necesidad de crear un gobierno ético de la IA dentro de la organización; la implicación de este gobierno fomentando el liderazgo ético y la cultura para impulsar el intercambio de conocimientos y el compromiso en la propia entidad; y la translación de estos hechos a la sociedad, para que el impacto de la inteligencia artificial promueva la inclusión, diversidad, justicia, sostenibilidad, previsión y progreso.
Para finalizar, el estudio ahonda en que la inteligencia artificial es una realidad sólida en el sector financiero, que merece un lugar privilegiado en las estrategias integrales de las entidades, que deben tener en cuenta las ventajas que proporcionan las tecnologías basadas en esta disciplina, así como las obligaciones para demostrar su impacto social y ético positivo.