Las nuevas tecnologías están aquí para revolucionar no solo a la sociedad y como se relaciona, también para impulsar el crecimiento del sector financiero, permitiendo una mayor eficiencia y accesibilidad en los servicios.
De acuerdo con un reciente reporte de la Superintendencia de Bancos (SB), denominado “Ranking de digitalización”, una de las más destacadas es la inteligencia artificial (IA), la cual está transformando el sector en múltiples maneras.
En la actualidad, el 34% de las entidades de intermediación financiera (EIF) utiliza inteligencia artificial, estando presente en el 65%, 30% y 14 % de los bancos múltiples (BM), asociaciones de ahorros y préstamos (AAyP) y los bancos de ahorro y crédito (BAC), respectivamente.
Entre las aplicaciones más comunes de la IA se encuentra la detección de fraudes, la automatización de los procesos y el análisis de datos, siendo esta última una de las áreas que está generando el impacto más significativo.
“Las EIF lo utilizan para examinar grandes volúmenes de datos y obtener valiosos conocimientos acerca del comportamiento de los clientes, así como para identificar oportunidades de inversión más prometedoras. Los algoritmos de aprendizaje automático resultan particularmente útiles en la tarea de identificar patrones y predecir resultados”, señala el documento de la SB.
En la actualidad, el 24% de los BM cuenta con el servicio de venta de préstamos vía sus canales digitales y el 29% tienen el proceso 100% digitalizado para solicitudes y aprobaciones de tarjetas de crédito.
Dentro de las principales ramas de la inteligencia artificial se encuentra el aprendizaje automático, mejor conocido en inglés como machine learning, que se basa en entrenar un sistema con datos para reconocer patrones y hacer predicciones. En ese sentido, el 32% de las EIF utilizan esta tecnología para la prever fraudes con más rapidez y optimizar la evaluación del puntaje crediticio, acelerando el tiempo de respuesta ante solicitudes de crédito realizadas a través de canales digitales.
Otra de las aplicaciones del aprendizaje automático en el sector bancario es la implementación de los chatbots, asistentes digitales que ofrecen atención automatizada al cliente, los cuales son usados en el 18% de los BM y el 21 % de los BAC.
Seguridad cibernética
Acerca de la ciberseguridad, el reporte detalla que se está utilizando el aprendizaje profundo, mejor conocido en inglés como deep learning y está presente en el 29% de los BM y el 20% de las AAyP. La herramienta permite detectar y detener amenazas maliciosas en las redes para proteger los datos confidenciales de los clientes y empleados.
La automatización de procesos robóticos (RPA) es otra tecnología ampliamente utilizada en las EIF. Consiste en automatizar procesos mediante software basado en reglas específicas, que aprenden de los usuarios para asistir en tareas repetitivas y sencillas. Los BM lideran su uso con un 65%, mientras que en los otros tipos de EIF varían entre el 25% y el 36%.
El análisis de Big Data es otra herramienta que las EIF están aprovechando para evaluar grandes volúmenes de datos complejos y de rápido crecimiento. El 76% de los BM, el 29% de los BAC y el 20% de las AAyP emplean esta tecnología para identificar problemas, entender necesidades de los clientes, tomar decisiones basadas en datos e identificar tendencias y oportunidades.
La tecnología de biometría, por su parte, es utilizada por el 82% de los BM, mientras que ese porcentaje baja al 70% cuando se trata de las AAyP. En cuanto a los BAC, el 43% también ha incorporado esta innovación en sus desarrollos. “Cada día es más evidente como la IA está transformando el sector financiero, aportando una mayor eficiencia, precisión y capacidad para analizar grandes cantidades de datos en tiempo real. A medida que la tecnología avanza, se esperan más aplicaciones en esta industria”, cita el reporte.
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