¿Qué sigue para los bancos con IA generativa?

Al inicio de la revolución digital, Bill Gates dijo que “la banca es necesaria; los bancos no”. Eso fue en 1994. Después de 30 años de transformación digital que revolucionó docenas de industrias, no está claro que tuviera razón.

Los mayores cambios en la banca hasta la fecha se centran mucho más en el «cómo» que en el «qué». Los clientes ahora interactúan con los bancos con mucha más frecuencia que en la era predigital, pero esa interacción consiste principalmente en consultar saldos y mover dinero entre cuentas. Han pasado 25 años desde el inicio del boom de las puntocom y ningún banco digital ha logrado realmente escala, ya que los bancos tradicionales aún dominan.

Esto ha creado un hambre en algunos sectores por el próximo gran acontecimiento que realmente perturbará la banca.

La IA generativa puede ser la tecnología más interesante que la industria bancaria haya visto en 30 años y creo que cambiará radicalmente la forma en que se realiza la banca; pero no creo que cambiaría fundamentalmente los fundamentos de la banca: captar y proteger depósitos y prestar dinero.

Creo que eso marca la diferencia.

Oportunidad de ingresos para los bancos

La mayoría de los bancos piensan que la IA generativa es una cuestión de costos, pero el crecimiento de los ingresos podría ser la verdadera historia aquí. El papel de casi todos los bancos cambiará de alguna manera y el impacto puede ser significativo. Un nuevo estudio de Accenture modeló el impacto en la industria bancaria y encontró que la inteligencia artificial generativa podría proporcionar un impulso significativo.

Y hay cientos de posibles casos de uso y aplicaciones. En el ámbito de la gestión de riesgos, la inteligencia artificial generativa ya está cambiando la lucha contra el blanqueo de capitales y el conocimiento de los hábitos de sus clientes. Sus aplicaciones de codificación se encuentran entre las más interesantes y van desde la capacidad de realizar ingeniería inversa durante décadas de código COBOL espagueti hasta el desarrollo de nuevas experiencias digitales para los clientes a una velocidad sin precedentes.

Los usos de la IA generativa en el servicio al cliente son igualmente interesantes y de gran alcance. La tecnología tiene el potencial de elevar el nivel de personalización y, al mismo tiempo, ayudar a los agentes a resolver las consultas de los clientes más rápidamente.

Pero creo que el verdadero poder está en el aumento de personal. Por ejemplo, imagine un gerente de relaciones que puede consultar una guía similar a un mapa de navegación durante una conversación con un cliente. Si la conversación está en «rojo» y el cliente tiene señales de sus intereses, el sistema puede ofrecerle un desvío y evitar que tome callejones sin salida y desvíos en la conversación.

Es instructivo comparar el impacto inmediato de la IA generativa con otras tecnologías recientes. Cuando surgieron blockchain y el metaverso, hubo mucha discusión sobre cómo las tecnologías podrían transformar la banca. Con Gen AI, ya hemos visto que los bancos ofrecen miles de oportunidades. El desafío no es lo que haces, sino lo que eliges no hacer, lo que refuerza mi creencia de que se trata de un verdadero cambio de paradigma.

Es como pasar de una regla de cálculo a una calculadora. Según un estudio reciente de Accenture, la mayoría de los ejecutivos bancarios (71%) señalan la IA generativa como una palanca clave en su estrategia de reinvención continua, y dos tercios (66%) ven la tecnología como una oportunidad en lugar de una amenaza.

El año pasado, el progreso en la adopción y los plazos fue impresionante, y los bancos pasaron de la prueba de conceptos a los casos de uso. Como era de esperar, los bancos que ya han invertido en IA y análisis y tienen núcleos digitales sólidos están liderando el camino en IA generativa.

Quizás lo más inquietante de la IA generativa es que no es necesario ser un goliat ni tener 100 doctorados en IA o aprendizaje automático para aprovecharla. Gracias a los servicios basados ​​en la nube, gran parte de esta tecnología se puede adquirir con tarjeta de crédito. Sólo requiere la cantidad adecuada de tiempo y concentración.

El siguiente paso en el desarrollo de la inteligencia artificial generativa en los bancos es crear la infraestructura adecuada dentro de las cuatro paredes del banco. Esto incluye crear salvaguardas adecuadas en torno a la seguridad y el riesgo, y garantizar que los modelos, sistemas y procesos de IA sean responsables desde el diseño. La gestión del riesgo de modelos es fundamental a medida que proliferan los grandes modelos lingüísticos y los bancos adaptan los modelos existentes o, en algunos casos, crean los suyos propios.

Potenciar el talento y las formas de trabajar

Dado que la IA generativa afecta a casi todas las partes del banco, será necesario que los bancos reinventen casi todos los procesos y funciones.

No se puede contratar a alguien con cinco años de experiencia en IA generativa. No existen. Es por eso que se necesita una cultura que incluya la voluntad de cambiar para aprovechar la tecnología y escalarla. Si su cultura tiene un enfoque de espejo retrovisor, se comparará con lo que hicieron sus competidores hace años y nunca mirará hacia adelante.

La naturaleza del talento y las funciones bancarias puede cambiar drásticamente. Los bancos deben considerar cómo su talento se mueve a través del banco de diferentes maneras y adoptar personal basado en habilidades.

Si bien es poco probable que la IA generativa altere la banca, hay motivos para creer que será una fuerza impulsora de reinvención constante, haciendo que la banca sea infinitamente más significativa para los empleados, clientes e inversores. Para los empleados atrapados en trabajos orientados a procesos, la IA generativa puede manejar las tareas diarias, liberando más tiempo para ayudar a los clientes. Para el cliente final, esto significa una experiencia más rápida, personalizada y fluida con su banco.

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