El potencial de la inteligencia artificial para reducir costos y optimizar procesos ofrece nuevas oportunidades de expansión y desarrollo en el sector financiero, afirmó John Olivera Murillos, gerente general de Accenti.
(*) Artículo publicado en la edición 221 de la revista Microfinanzas https://statuscomunicaciones.pe/microfinanzas/M221.pdf.
La aplicación de la inteligencia artificial puede conducir a una disminución significativa de aproximadamente el 40% en los costos administrativos de las empresas financieras explicado por una mayor eficiencia y productividad en sus procesos, aseguró John Olivera Murillos, gerente general de Accenti, empresa tecnológica especializada en el sector microfinanciero con más de 15 años de experiencia.
Este ahorro se atribuye principalmente a 2 factores clave. En primer lugar, al eliminar la necesidad de un aumento constante de personal operativo, se detendría su crecimiento proporcional. Aunque los ingresos seguirían aumentando, los gastos asociados al personal disminuirían su participación al mínimo. En segundo lugar, al liberar a los empleados de tareas operativas, se dedicarían a actividades más creativas e innovadoras, dijo.
“La IA (inteligencia artificial) ha automatizado tareas repetitivas y que requieren mucho tiempo, como la evaluación de préstamos, la atención al cliente, registros en los sistemas, carga de archivos, envío de correos, detección de fraudes, etc., liberando a los empleados de las microfinancieras para que se concentren en actividades más estratégicas y de mayor valor añadido, lo que contribuye a mejorar la rentabilidad y capacidad de crecimiento a largo plazo”, comentó.
De acuerdo con la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP (SBS), el total de los gastos administrativos de las Cajas Municipales sumó S/449.075 a febrero.
De ese total, la remuneración de los trabajadores representó el 50,09%, Otros gastos de personal (que incluye capacitación, uniforme, refrigerio, viáticos, etc.) significó el 16,40%, mientras que Otros servicios recibidos de terceros (vigilancia, limpieza, entre otros) fue el 30,18%.
Inclusión financiera
Entre otras tareas del sector financiero, se encuentra la brecha de acceso entre población por ubicación demográfica, ya que el 63% de las personas que viven en zonas urbanas acceden a una cuenta bancaria, pero solo el 38% lo hace en el ámbito rural.
Al respecto, Olivera resaltó que la IA es el mejor aliado para que las microfinancieras amplíen sus servicios financieros a poblaciones tradicionalmente excluidas, como personas sin historial crediticio, o que viven en zonas rurales remotas.
“Al utilizar análisis de datos y modelos de riesgo impulsados por IA, las instituciones microfinancieras pueden evaluar la solvencia crediticia de manera más precisa y eficiente, lo que les permite ofrecer préstamos a personas que antes no habrían sido elegibles. Adicionalmente, estas pueden identificarse con la tecnología biométrica a través de una app o web”, comentó.
En primer lugar, el reconocimiento facial se posiciona como un componente clave en este contexto. Al utilizar IA, las microfinanzas pueden verificar la identidad de los solicitantes de servicios financieros, incluso en áreas donde no se haya establecido previamente una relación con el cliente.
“Esta capacidad de identificación constituye un paso crucial para garantizar la seguridad y la confianza en las transacciones financieras”, apuntó.
En segundo lugar, la IA ofrece la posibilidad de analizar datos de manera más profunda y precisa. Mediante el análisis de comportamientos en redes sociales, las instituciones pueden obtener información relevante sobre los clientes, como sus preferencias, intereses y opiniones.
“La IA, mediante técnicas de aprendizaje automático (machine learning), puede utilizar estos datos para construir perfiles de clientes más completos y precisos, lo que facilita la segmentación del mercado y la personalización de los servicios financieros”, sostuvo.
Agregó que el análisis del comportamiento humano a través de la IA puede ayudar a prever el comportamiento de pago de los clientes y evaluar su capacidad crediticia.
Por último, la tendencia emergente del video banking, combinada con la IA, está eliminando barreras geográficas y facilitando la interacción personalizada entre clientes y entidades financieras. El video banking permite realizar consultas y transacciones financieras a distancia, mediante videollamadas en tiempo real, añadió.
Personalización
En la búsqueda constante de mejorar la experiencia del cliente (UX), las instituciones del sector microfinanciero están recurriendo a la IA para personalizar y adaptar sus servicios. Según Olivera, a través del empleo del aprendizaje automático (machine learning) y el análisis de datos, se está logrando una comprensión más profunda de las necesidades y preferencias individuales de cada cliente.
“La IA extrae insights valiosos de los datos, permitiendo a las entidades financieras ofrecer recomendaciones y servicios personalizados a cada cliente. Esto se traduce en una oferta de productos y servicios financieros más ajustada a las necesidades específicas de cada individuo”, explicó.
Uno de los principales beneficios de la IA en el sector microfinanciero es su capacidad para identificar tendencias y patrones de comportamiento. Esto permite anticipar cuándo un cliente podría requerir un servicio financiero específico, como un préstamo o un producto de ahorro, incluso antes de que el cliente lo solicite explícitamente.
“Además, al analizar el comportamiento de ingresos y gastos de cada cliente, las instituciones financieras pueden ofrecer opciones de ahorro diseñadas para maximizar sus beneficios en función de su perfil financiero único”, sostuvo.
IA generativa
En la constante búsqueda por brindar una experiencia más personalizada y eficiente, la IA ha emergido como una herramienta invaluable en el mundo financiero. En particular, la IA generativa, la siguiente etapa en el desarrollo de esta tecnología, está cambiando la forma en la que los clientes toman decisiones financieras.
“A diferencia de las tecnologías de IA anteriores, que se centraban en respuestas transaccionales a preguntas específicas, la IA generativa tiene la capacidad de comprender el contexto de la conversación. Esto significa que puede responder de manera más natural incluso a preguntas abiertas y situaciones más complejas, proporcionando así una experiencia más personalizada y adaptada a las necesidades individuales de los usuarios”, explicó.
Olivera aclaró que la implementación de la IA generativa está en etapa inicial y se realizan pruebas de esta nueva tecnología en algunas industrias.
“En el sector financiero, algunos bancos están implementando agentes virtuales de atención al cliente basados en IA generativa. Estos agentes tienen la capacidad de mantener conversaciones más complejas y adaptarse a las necesidades específicas de los usuarios, brindando así una experiencia más personalizada y satisfactoria”, señaló.
La IA generativa promete no solo transformar la forma en la que interactuamos con los servicios financieros, sino también empoderar a los clientes para tomar decisiones más informadas y conscientes sobre sus finanzas, concluyó.
Cómo la IA está transformando el sector financiero
John Olivera Murillos da algunos ejemplos de cómo la IA ha mejorado la eficiencia y accesibilidad a la prestación de servicios financieros.
1. Inclusión financiera
Bancolombia: Implementó un chatbot con IA llamado “Tu Voz” para brindar soporte al cliente en áreas rurales de Colombia, donde el acceso a sucursales bancarias es limitado. “Tu Voz” ha permitido a miles de personas en zonas rurales realizar transacciones bancarias básicas, como consultas de saldo, transferencias de dinero y pagos de facturas, sin necesidad de desplazarse a una ciudad.
Nubank: Utiliza IA para evaluar la solvencia crediticia de solicitantes de tarjetas de crédito, utilizando datos alternativos como historial de compras y comportamiento en redes sociales, ampliando el acceso al crédito a personas que tradicionalmente han sido excluidas del sistema financiero. Nubank se ha convertido en uno de los bancos digitales más grandes de Brasil, con más de 50 millones de clientes.
2. Eficiencia operativa
BBVA Perú: Emplea IA para automatizar tareas repetitivas como la entrada de datos y la verificación de documentos, liberando a empleados para que se concentren en actividades más estratégicas. Ha logrado reducir el tiempo de procesamiento de préstamos en un 40% gracias a la automatización impulsada por la IA.
BCP: Utiliza chatbots con IA para brindar soporte al cliente 24/7, resolviendo el 55% de las consultas sin necesidad de intervención humana. Esto le ha permitido reducir significativamente los costos de atención al cliente y mejorar su satisfacción.