La inteligencia artificial y RPA en los servicios financieros

HIXSA

26 febrero, 2020

La automatización robótica de procesos (RPA) es una herramienta que combina las capacidades de la Inteligencia artificial y el aprendizaje automático (machine learning) para la automatización de procesos de TI de cualquier empresa. Actualmente las herramientas de RPA ya marcan una diferencia en diferentes sectores, como el sector educativo o en los servicios de salud. En este artículo te contamos cómo ha ayudado RPA en los servicios financieros, los bancos, aseguradoras e inversiones..

La Inteligencia Artificial y la Automatización Robótica de Procesos se convirtieron en la mayor revolución tecnológica para las industrias hoy en día. Las aplicaciones que tienen capacidades cognitivas se ocupan de crear software con capacidades de auto-aprendizaje que puedan reconocer su entorno y resolver problemas, como los humanos.

La Inteligencia Artificial cambiará la naturaleza de los servicios bancarios, de seguros y otros servicios financieros en los próximos años, impactando el servicio al cliente, la reducción de fraude, las evaluaciones de préstamos y créditos, los avisos de inversión. Todo esto utilizará inteligencia artificial y aprendizaje automático para ofrecer una excelente experiencia al cliente además de mejorar la eficiencia de las operaciones para las instituciones bancarias, compañías de seguros y el sector financiero.

Los principales objetivos de la implementación de la inteligencia artificial es ofrecer una experiencia personalizada al cliente, con procesos de fondo sin errores que se ejecuten sin intervención humana y con un tiempo de respuesta más rápido. La seguridad y el cumplimiento no quedan en último en lugar.

Las aplicaciones de comercio electrónico y redes sociales ya han puesto las expectativas increíblemente altas, por lo que los usuarios esperan el mismo servicio en términos de manejo de las aplicaciones bancarias y de seguros. Eso nos lleva al impacto; IA deberá usarse para cumplir con las expectativas del cliente.

Con un enfoque tradicional no se puede manejar de manera efectiva el volumen, la velocidad y la variedad de datos que se generan. Los datos se deben recopilar de diferentes fuentes y en formatos dispares.

El nuevo enfoque para IBSF es que la toma de decisiones a menudo va más allá de la consideración tradicional de velocidad, funcionalidad, ROI, etc. En seguros, suscripción o asesoramiento financiero personal, hay un elemento considerable de subjetividad. Alimentar estas reglas en los sistemas de IA puede ser más difícil de lo que pensamos. Para abordar esto, IEEE ha estado trabajando en un diseño éticamente alineado con la transparencia, la responsabilidad y que se consideren los algoritmos en el momento del diseño.

La implementación de RPA y la inteligencia artificial dará como resultado recortes de empleos, pero es temporal. Se crearán nuevas oportunidades que requerirán personal altamente calificado. Las tareas repetitivas y de rutina serán realizadas por la automatización y las personas podrán enfocarse en tareas más importantes.

El verdadero problema del uso de IA es la falta de estándares. Esto crea diferentes opciones que hacen que elegir al proveedor sea una tarea importante. Otro problema es que el aprendizaje automático depende de una gran cantidad de datos: a los encuestados les ha resultado difícil entrenar sus sistemas de aprendizaje profundo con pocos datos. El talento apropiado o la disponibilidad de recursos calificados también es un pequeño desafío al adoptar la IA.

Objetivos comerciales de alto nivel de automatización con inteligencia artificial

El principal objetivo comercial de quien usa IA es ofrecer una experiencia al cliente más proactiva mediante la automatización de los procesos de fondo para reducir el error humano y mejorar el TAT (tiempo de respuesta por sus siglas en inglés) para los procesos manuales. Un robot puede trabajar las 24 horas, los 7 días de la semana, sin intervención humana, lo que da como resultado un SLA y satisfacción al cliente mejorados .

El siguiente objetivo comercial más importante es monitorear todos los procesos y datos para garantizar el cumplimiento normativo y la seguridad. El último objetivo comercial de la IA es rastrear el comportamiento del consumidor para que se les puedan ofrecer productos personalizados.

  • Atención al cliente
    Ofrecer una experiencia al cliente más proactiva y personal a menor costo
  • Backend BPM
    Reducir los errores humanos, mejorar el tiempo de respuesta de los procesos manuales de rutina del backend
  • Marketing
    Rastrear el comportamiento del consumidor y ofrecer productos personalizados
  • Seguridad y cumplimiento
    Supervisar los procesos y los datos para el cumplimiento normativo, anti-lavado de dinero (AML) y gestión de riesgos.

Casos de uso: RPA en los servicios financieros

Atención al cliente y marketing

  • Chatbots
    Programas de autoaprendizaje para conversaciones inteligentes con humanos a través de chat o audio; Disponible 24 × 7 y muy fácil de usar, pero requiere mucho tiempo su entrenamiento.
  • Robo-advisors para productos financieros
    Plataformas en línea que utilizan algoritmos para ofrecer asesoramiento financiero, reinvertir dividendos, creación automática de cartera y reequilibrio de la cartera, etc. Esto requiere una intervención humana mínima o nula.
  • Servicios financieros personalizados
    Robo-advisors para monitorear las metas de los clientes y sugerir acciones o bonos para comprar/vender; Brindar atención personalizada a los clientes, independientemente de los riesgos que quieran asumir.
  • Carteras inteligentes
    Se agregó IA a las aplicaciones de cartera móviles para servicios como chat, reserva de boletos de autobús, taxi, eventos, películas, pagos de facturas de servicios públicos, etc.
  • Emotion AI
    Una rama de la IA que permite a las máquinas detectar emociones humanas con tecnologías avanzadas de reconocimiento facial y de voz.

Seguridad y cumplimiento

  • Detección y prevención de fraudes
    Minimizar la necesidad de designar personal para detectar y bloquear ataques de seguridad. Estas plataformas utilizan el aprendizaje automático para automatizar el proceso.
  • Monitoreo de cumplimiento
    Usar IA para examinar grandes cantidades de documentos, problemas que requerirían de horas para detectarlos, IA lo hace en segundos.
  • QRC inteligente
    Un nuevo segmento de empresas de Inteligencia Artificial se especializa en ayudar a las empresas a garantizar, por ejemplo, que no se pierda ningún documento mientras se archiva algo o mitigar el riesgo al monitorear el comportamiento del cliente a partir de datos empíricos.

Backend BPM

  • Automatización robótica de procesos
    El uso de robots de software para hacerse cargo de los procesos de back-office de gran volumen y tareas repetitivas para ahorrar tiempo, mejorar la eficiencia y aumenta la precisión
  • Suscripción de seguros
    Uso de IA para una evaluación y fijación de precios más rápida y precisa, para medir la exposición al riesgo y determinar la prima que debe pagar a un cliente.
  • Comercio algorítmico
    IA para el comercio de alta frecuencia donde se toman entradas de múltiples mercados financieros para tomar decisiones de inversión en mili-segundos. Los informes sugieren que más del 70% del comercio mundial en la actualidad está siendo administrado por algoritmos.
  • Investigación de inversiones
    IA para guiar a los inversores en las decisiones de selección de valores. Puede ayudar a cubrir más empresas en intercambios en todo el mundo, investigar y gestionar su cartera
  • Recursos humanos
    IA para ahorrar tiempo al gerente de contratación en los procesos de reclutamiento, por ejemplo, búsqueda de nuevos reclutas, resumir currículums de sitios de redes sociales, preseleccionar candidatos por chat, determinar las posibilidades de abandono de candidatos, etc.

Requisitos previos para implementar la Inteligencia Artificial

  • Digitalización de datos
    Antes de que la IA pueda aplicarse a los datos IBSF, primero se deben buscar y digitalizar.
  • Datos centralizados y depurados
    Las empresas necesitan centralizar sus datos de diferentes servidores y depurarlos antes de aplicar IA en ellos.
  • Valide los resultados del algoritmo
    Los algoritmos utilizados para procesar los datos deben ser analizados para obtener el resultado correcto. Como son muy complejos, comprender su funcionamiento interno puede ser un desafío. Es por eso que su resultado debe ser monitoreado y validado continuamente.
  • Debe eliminar el sesgo del algoritmo
    Los resultados de los algoritmos no deberían favorecer un resultado particular, por lo que es esencial contar con los datos correctos y realizar un monitoreo continuo de la salida.
  • Necesita estándares API correctos para compartir datos
    El intercambio de datos y la integración deben ser adecuados. Por lo tanto, es fundamental asegurarse de que se utilizan los estándares API adecuados para evitar que los datos se vean comprometidos.

Beneficios de la IA para las industrias BSF

  • Más precisión y previsibilidad
    El objetivo principal de IA es aumentar la precisión y la previsibilidad de los resultados para reducir los errores humanos en los procesos comerciales, especialmente los que requieren mucha mano de obra
  • Disponibilidad y escalabilidad
    Las soluciones basadas en inteligencia artificial pueden funcionar las 24 horas, los 7 días de la semana, sin tomar descansos ni cansarse. Son escalables porque usan tecnología de aprendizaje profundo para mejorar continuamente a través del auto-aprendizaje
  • Detección y prevención de fraude digital
    Las transacciones UPI y los pagos digitales están creciendo mes a mes, lo que conducirá a un aumento igualmente grande en los fraudes digitales. Las tecnologías de IA pueden monitorear grandes volúmenes de transacciones digitales para identificar y prevenir fraudes digitales.
  • Entendimiento del comportamiento del cliente
    A medida que los clientes se conecten, la IA debe analizar el comportamiento del cliente y mejorar su experiencia.
  • Cumplimiento normativo
    La negligencia en las medidas de seguridad podría dar lugar a pérdidas financieras. La IA ayuda a las empresas a analizar los datos para detectar cualquier desviación normativa para mantenerse en el lado correcto de la ley.

AutomationEdge es un producto de automatización de procesos robóticos inteligentes que incluye tecnologías esenciales para la automatización de front office, middle office, back office y las operaciones de TI. Además, AutomationEdge proporciona chatbots, robots de automatización inteligentes, AI y capacidades de aprendizaje automático que ayudan a los clientes a reducir costos, mejorar el tiempo de respuesta, hacer crecer el negocio y lograr el cumplimiento normativo.

Prueba AutomationEdge hoy mismo, la solución RPA que de acuerdo con el informe de Accenture, el 73% de los encuestados cree que RPA será el habilitador clave en el cumplimiento. Los robots AutomationEdge RPA funcionan las 24 horas del día, los 7 días de la semana con menos FTE que aumentan la eficiencia del proceso.

Consulta la información original en inglés.