En Latinoamérica, la inteligencia artificial (IA) está redefiniendo la manera en que interactuamos con el dinero gracias a la democratización de la innovación y la inclusión financiera.
¿Cómo impacta la IA en cada eslabón de la cadena financiera?
Bancos tradicionales:
- Personalización a gran escala: Al analizar grandes conjuntos de datos, los bancos pueden ofrecer productos y servicios altamente personalizados a cada cliente, desde recomendaciones de inversión hasta alertas de fraude.
- Automatización de procesos: La IA agiliza tareas repetitivas como la aprobación de préstamos y la gestión de riesgos al liberar a los empleados para que se enfoquen en tareas más estratégicas.
- Mejor experiencia del cliente: Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA ofrecen soporte al cliente 24/7 y resuelven consultas de manera rápida y eficiente.
Microfinancieras:
- Expansión del acceso a servicios financieros: La IA permite a las microfinancieras evaluar el riesgo crediticio de manera más precisa incluso en poblaciones no bancarizadas y ampliar el acceso a créditos y otros servicios financieros.
- Optimización de operaciones: Al automatizar tareas administrativas, las microfinancieras pueden reducir costos y mejorar la eficiencia operativa, lo que les permite llegar a más clientes.
Cooperativas
- Fortalecimiento de la relación con socios: La IA permite a las cooperativas personalizar aún más sus servicios. A través de algoritmos de machine learning, es posible segmentar a los socios en base a un gran volumen de datos, como historial de transacciones, preferencias expresadas y comportamiento en línea. De este modo, los asesores pueden ofrecer experiencias y contenido a medida y así fontalecer el sentido de comunidad y pertenencia. Además, los asistentes virtuales impulsados por el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y conectados a bases de datos equipan a los asesores con la información necesaria en tiempo real para brindar un servicio más eficiente y personalizado.
- Gestión de riesgos más efectiva: Al analizar datos históricos y en tiempo real, las cooperativas pueden identificar y mitigar riesgos. El análisis predictivo automatizado permite identificar patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos, lo que facilita la detección temprana de posibles problemas y la toma de decisiones proactivas. Por ejemplo, al analizar los datos de transacciones, una cooperativa puede identificar patrones de fraude o detectar socios en riesgo de incumplimiento de pagos.
De la hoja de cálculo a la IA
La inteligencia artificial está transformando la manera en que las empresas interactúan con sus datos y permite una toma de decisiones más informada y estratégica. Pero, ¿cómo se traduce esto en la práctica?
En un mundo cada vez más data-driven, muchas empresas aún enfrentan el desafío de integrar y analizar información que proviene de múltiples fuentes, a menudo dispersa en hojas de cálculo y sistemas dispares. Esto limita la capacidad de tomar decisiones basadas en datos y restringe el acceso a la información a perfiles técnicos.
Para superar este obstáculo, hemos diseñado para nuestros clientes una solución que combina la potencia de un Data Lake con la facilidad de uso de un chatbot.
- Data Lake: Creamos un repositorio centralizado que integra datos de diversas fuentes, como Excel, Hubspot o salesforce y de ese modo aseguramos la calidad y consistencia de la información.
- Chatbot: Desarrollamos un chatbot con inteligencia artificial capaz de entender el lenguaje natural y responder a consultas complejas sobre los datos almacenados en el Data Lake.
Toma de decisiones ágiles y confiables
Los resultados obtenidos fueron sorprendentes
- Confiabilidad: Gracias a procesos ETL robustos, garantizamos la calidad y precisión de los datos, lo que se traduce en decisiones más confiables.
- Accesibilidad: El chatbot permite a cualquier miembro del equipo, independientemente de sus conocimientos técnicos, acceder a la información de manera sencilla y rápida. Además, al haber creado un diccionario de datos bien definido y personalizado, el asistente virtual le permite a los usuarios acceder al significado de los términos utilizados en la base de datos según el tono e interpretación establecidos por el cliente.
- Agilidad: La implementación del Data Lake y el chatbot se realizó en 2 semanas, lo que permitió obtener resultados tangibles en poco tiempo.
- Empoderamiento: Al democratizar el acceso a los datos, el board y el senior management de distintas empresas puede analizar en detalle su información de manera ágil y precisa. Además se brindó una adecuada capacitación a los usuarios para garantizar una correcta apropiación de la herramienta.
Este caso de estudio es un claro ejemplo de que los datos dispersos se pueden transformar en información accionable y, que de ese modo, las empresas pueden identificar nuevas oportunidades para optimizar procesos y mejorar la experiencia de sus usuarios.
El futuro de las finanzas es inteligente
En mi profesión interactúo con numerosas instituciones financieras en LATAM, conozco de cerca sus desafíos y necesidades y veo el impacto de los avances tecnológicos en la industria. Mi experiencia me demuestra que la clave está en adaptarse a los cambios y aprovechar las nuevas tecnologías, como la IA, para ofrecer soluciones personalizadas y sostenibles que nos permitan construir un futuro financiero más inteligente y accesible.
En un mundo cada vez más competitivo, las empresas que adopten las nuevas tecnologías de manera estratégica estarán mejor posicionadas para enfrentar los desafíos del futuro. Al brindar herramientas de análisis de datos avanzadas y facilitar el acceso a la información, la inteligencia artificial será el motor que impulse esta transformación.