La banca inteligente conversacional: el futuro de la banca digital

El futuro de la Inteligencia Artificial en el sector financiero avanza para hacer la vida más cómoda a los clientes, desarrollando sistemas capaces de comprender automáticamente la situación y el contexto a partir de datos tomados por sensores y dispositivos que permitirán una mejora exponencial en la toma de decisiones. Los algoritmos podrán incluso descifrar la comprensión de las emociones y los sentimientos de los clientes y así conseguirán interacciones y conversaciones cada vez más similares a las humanas. Uno de los primeros beneficios que va a aportar la Inteligencia Artificial a la Banca, es una mejora en la productividad, así como en la eficiencia de sus procesos internos, lo que implica reducir costes y ofrecer a los clientes una banca privada y personalizada. Las aplicaciones han llegado a un punto de inflexión volviéndose más inteligentes e integrándose en el entorno vital.

La tecnología, apunta Antonio Garcia Rouco, director general de GDS Modellica “está abriendo progresivamente una nueva era en la Banca digital: la de la banca conversacional con sistemas que simulan mantener una conversación. Lo pueden hacer, por ejemplo, a través, de texto, de voz o de otros medios. Avanza hacia un lenguaje cada vez más natural, que entiende lo que dicen los clientes y que se hace comprender por ellos de forma más sencilla y accesible”. El cliente no necesita por qué saber manejarse en el entorno del banco. En su lugar, se pretende que pueda mantener conversaciones inteligibles donde explique a la app bancaria qué necesite y que esta sea la que responda a sus necesidades.

Garcia Rouco afirma que «estamos ante un cambio sustancial de enfoque en los servicios bancarios, en concreto del concepto transaccional al de interacción». Las interacciones se basan en una simbiosis perfecta entre la Inteligencia Artificial (IA) y el aporte humano que debe de ayudar a crear una sensación de empatía y emoción. Los desarrolladores de un futuro próximo han de centrarse más en la generación de valor y no tanto en la tecnología que utilizan. Todo esto sólo será realidad gracias al desarrollo de un software basado en la sinergia entre Inteligencia Artificial y los datos. La Inteligencia Artificial ofrece un amplio conjunto de algoritmos para distintos cometidos, que únicamente funcionarán si se les suministra experiencias previas de la actividad de los clientes, es decir, los datos históricos necesarios. Una trabazón que permitirá una atención personalizada y privada para el cliente al ser capaz de comunicarse utilizando su propio lenguaje, dando lugar a la banca inteligente conversacional.

Así, por ejemplo, un cliente hace un comentario en una red social acerca de que le gustaría explorar una hipoteca para una casa que ha encontrado en un pueblo cercano, de la cual además proporciona una serie de información. A partir de ahí un banco, que ha detectado la situación envía un link y abre un bot conversacional que, a través de algoritmos de comprensión del lenguaje natural, es capaz de confirmar el interés, obtener la información que falta y guiarlo a través de un proceso de formalización de un préstamo hipotecario. «Estamos hablando de asesores financieros que velarán por la economía doméstica de los ciudadanos 24×7, siempre dónde y para lo que necesite con un lenguaje que el cliente o posible cliente entienda». Otro ejemplo, el servicio de atención al cliente que, hoy por hoy, está lejos de ser óptimo. La utilización de bots y algoritmos pueden mejorar radicalmente el statu-quo al responder más rápido, no experimentar horas punta, ni sufrir días de estrés, asistencia las 24×7, prevenir el fraude o recopilar grandes cantidades de información útil proporcionada por los usuarios. Esta información, una vez analizada, permitirá anticipar necesidades futuras y ofrecer una experiencia más personalizada en las interacciones con la entidad.

Muchos de los servicios de banca personal que actualmente proporcionan los bots conversacionales se limitan a solicitudes de información básica o consultas relacionadas con transacciones. Estas interacciones están evolucionando hasta replicar una experiencia de persona a persona en la que se pueda ordenar la ejecución de un pago, la domiciliación de un recibo, la búsqueda de las mejores ofertas del mercado, el asesoramiento sobre productos y servicios, o la asistencia en la gestión de las finanzas personales. El algoritmo deberá entender el contexto, tomar decisiones y generar un conjunto de acciones validas utilizando así mismo la información recabada sobre los patrones de gasto y la actividad transaccional del cliente.

La actividad financiera que genera diariamente cada cliente explica el director General de GDS Modellica “aporta un volumen histórico de datos y una experiencia, imposible de procesar por la mente humana y que, gracias a ecosistemas de algoritmos trabajando colaborativamente, cada uno con funciones muy específicas, hacen posible detectar, aprender y reaccionar ante patrones de comportamientos concretos”. Una tecnología de gran utilidad, no solo con clientes finales, sino también en la asistencia a empleados, tareas de formación o solicitudes de TI y recursos humanos. Cuantos más datos se suministren (variedad y cantidad), más precisos serán los patrones de comportamiento. Con cada nuevo movimiento que se realiza por parte del cliente los algoritmos refinan su aprendizaje. Cada nuevo input consigue hacer más preciso el patrón de comportamiento del cliente.

Desde el punto de vista de las entidades financieras, delegar en bots conversacionales y algoritmos lógicos una parte de las interacciones con el cliente, permite asignar recursos operacionales a otras actividades de valor añadido. Algoritmos y humanos trabajarían en un modelo de colaboración adaptado a las necesidades de cada interacción. «Los servicios tradicionales de la banca digital actual darán paso a una banca personalizada que ayude» según Garcia Rouco, y en ello están trabajando en GDS Modellica a mejorar la salud financiera del cliente, totalmente ergonómica y adaptada a sus necesidades concretas en cada momento.

GDS MODELLICA:
GDS Modellica, con presencia mundial, es una compañía de software para la gestión de riesgo de crédito. Lleva más de 15 años colaborado con éxito con cientos de instituciones financieras, minoritas, aseguradoras y diversas organizaciones en más de 36 países. La entidad provee softwares de decisión y una tecnología analítica que ayudan a las empresas a gestionar los procesos de riesgos, combatir el fraude y generar relaciones rentables con sus clientes. https://www.gdsmodellica.com

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