Inteligencia artificial: dispuesta a alterar la banca tradicional

Los datos son un instrumento que las empresas tienen a su disposición para afinar más el tiro con sus clientes. También los bancos disponen de más información para conocer qué necesitan sus clientes. Eso, contando con que la inteligencia artificial se ha desarrollado hasta el punto de poder analizar esos datos, supone una gran ventaja y ahorro para las entidades.

El resultado es poder ofrecer unos servicios personalizados a los clientes, a la vez que se ahorran costes en un entorno en el que el negocio bancario no pasa por su mejor momento. De ese modo, poner el foco en la experiencia del cliente se presenta como una prioridad para los bancos.

El Banco de España señala en un informe reciente que herramientas como los asistentes virtuales ayudan a resolver dudas habituales de los clientes. Esa tarea, de bajo valor añadido, se automatiza para que los clientes puedan acceder a sus ventajas durante las 24 horas del día.

También permite la personalización de productos, gracias a la información que se obtiene de los clientes. Asimismo, proporciona la posibilidad de controlar el blanqueo de capitales. Se analiza un mayor volumen de datos en menos tiempo y con menos molestias a los clientes.

Algo similar sucede en cuanto a la calificación crediticia. La evaluación de los clientes y la posterior concesión de créditos es más rápida. No obstante, el organismo supervisor español reconoce que existen limitaciones para estas herramientas. La primera es que la inteligencia artificial requiere de un aprendizaje y un entrenamiento, con el riesgo de que no se realice de la forma adecuada y acaben alcanzándose conclusiones erróneas.

Por otro lado, también existe la dificultad de comprender “el razonamiento seguido por los algoritmos” cuando llegan a una conclusión. La solución a estos riesgos pasa por la opción de complementar la inteligencia artificial con las técnicas tradicionales, usando los resultados de los algoritmos como un refuerzo y no un sustituto.

Los bancos centrales también están adaptando estas novedades a su día a día. La Autoridad Monetaria de Singapur analiza transacciones sospechosas mediante una herramienta basada en inteligencia artificial. El banco central de Austria desarrolla un instrumento similar para validar datos, el de Italia usa la inteligencia artificial para predecir los movimientos de precios en el mercado inmobiliario, mientras que el de Países Bajos anticipa problemas de liquidez. Por su parte, el Banco de España cuenta con una herramienta para validar billetes y decidir si sus condiciones son apropiadas para que sigan en circulación.

A pesar de esas posibilidades, la inteligencia artificial representa otros riesgos potenciales. Para desarrollar este tipo de herramientas se necesitan abundantes recursos. De ese modo se puede propiciar la concentración de grandes actores y reducir la competencia.

Otro riesgo es el reducido número de proveedores tecnológicos. Esta situación provoca un “riesgo sistémico”, sobre todo si se utiliza la inteligencia artificial en las denominadas operaciones “críticas”.

Junto a eso, las entidades almacenan un volumen muy elevado de datos, lo que puede provocar problemas en cuanto a la privacidad, como que se utilice dicha información sin el conocimiento de los clientes.