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20 octubre, 2021 _ Workflow

Mejorando la experiencia bancaria con AI


Mejorando la experiencia bancaria con AI

En general, la Inteligencia Artificial permite mejorar tanto los servicios y las operaciones que realizan las compañías del sector bancario como la experiencia de los clientes en los canales tradicionales y digitales.

La banca es uno de los sectores en el que mayor volumen de datos se generan diariamente debido a la gran cantidad de transacciones ejecutadas, que van desde los tan comunes retiros de dinero en efectivo, hasta las compras online (que en los últimos años se han convertido en algo masivo).

Cualquiera de estas operaciones supone la generación de un conjunto de datos que son procesados y almacenados con el objetivo de asegurar la realización de las transacciones y que se cumplen todas las normas que rigen a la industria.

Este inmenso volumen de información ofrece un escenario perfecto para la utilización de diferentes sistemas de Inteligencia Artificial que pueden mejorar los servicios que se ofrecen en los tres niveles operacionales que poseen las entidades bancarias: La oficina principal (front office), la oficina intermedia (middle office) y la oficina trasera (back office).

Todo esto hace que el sector bancario ofrezca un entorno privilegiado para la utilización de diferentes técnicas de IA en cualquiera de los niveles de operación, siendo algunas de las técnicas más utilizadas:

• Asistentes virtuales para mejorar la interacción con los clientes en el Front office.

Esta tecnología tiene la capacidad de mantener una conversación entre el cliente o potencial cliente a través de diferentes canales de comunicación (texto y/o voz), logrando resolver algunas de las consultas más habituales de manera automática o transfiriendo la consulta a un asesor humano cuando el asistente detecta, de manera automática, que no puede resolver la consulta.

• Técnicas de aprendizaje automático de tipo supervisado para la gestión de riesgos en la oficina media.

Este tipo de modelo se construye mediante la utilización de algoritmos de Aprendizaje Automático Supervisado, que utilizan como información de entrada la gran cantidad de información digital extraída de fuentes tanto públicas como privadas, con el objetivo de identificar de patrones en la información que permita construir modelos capaces de predecir, riesgos y/o minimizarlos en caso de que no sea posibles evitarlos.

• Aprendizaje automático no supervisado para la detección de fraude y blanqueo de capitales en la back office.

Este tipo de tecnología, a diferencia de los procesos de aprendizaje automático supervisado, es capaz de identificar patrones fraudulentos entre los datos sin la existencia de un etiquetado previo de los datos.

Este tipo de técnica ofrece a las compañías bancarias una buena alternativa al momento de detectar automáticamente diferentes tipos de acciones fraudulentas que van desde los más avanzados, como bots inteligentes que realizan múltiples acciones fraudulentas de manera combinada, hasta acciones más simples realizadas por humanos.

Es necesario asegurar que los sistemas construidos con Inteligencia Artificial tomen decisiones de manera correcta y ética, de forma que, por ejemplo, no impidan a una persona acceder a un crédito bancario o se detecten acciones no fraudulentas como acciones fraudulentas de manera incorrecta pudiendo suponer un perjuicio para una persona.

Este número de acciones predecibles, fundamentadas en AI, posibilitan la adopción de nuevos clientes, además de un manejo eficiente del volumen de usuarios base.

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