La IA está acelerando estas tendencias - ¿está preparado?
Con la rápida evolución de la tecnología y el aumento de las exigencias normativas, las entidades financieras se enfrentan a la doble tarea de mejorar la eficiencia de sus operaciones y atenuar los riesgos.
La buena noticia es que, mediante el apalancamiento en los avances en inteligencia artificial, las instituciones financieras pueden agilizar los procesos, gestionar los riesgos con eficacia y ofrecer experiencias personalizadas que satisfagan las diversas necesidades de su clientela.
nCino trabaja con más de 1800 instituciones financieras, ayudándolas a modernizar sus negocios a través de nuestra plataforma de banca en la nube todo en uno. A partir de las conversaciones mantenidas con muchos de nuestros clientes, han surgido tres prioridades clave para los próximos años, y está claro que la inteligencia artificial (IA) desempeñará un papel fundamental en cada una de ellas.
Cuando se trata de prioridades, la más importante es la eficiencia. Esta es una de las razones por las que las instituciones financieras están invirtiendo en IA y automatización. Cuando se aprovechan estratégicamente, los procesos automatizados pueden ayudar a las instituciones financieras a mejorar la coherencia, maximizar la rentabilidad y ofrecer información en tiempo real, creando una mejor experiencia tanto para los clientes como para los empleados a un menor coste operativo.
La IA generativa agiliza el análisis automatizando la recuperación de datos relevantes y elaborando informes exhaustivos en una fracción del tiempo en comparación con los métodos manuales.
Un ejemplo de ello es nCino’s Banking Advisor, una solución de IA Generativa centrada en la banca y diseñada para agilizar los procesos bancarios y ofrecer una experiencia bancaria digital moderna a las entidades financieras.
En un futuro próximo, predecimos que las instituciones financieras utilizarán IA como Banking Advisor para mejorar la precisión y la productividad mediante la reducción de los procesos manuales y la introducción de datos redundantes, dando a los empleados más tiempo para centrarse en tareas estratégicas y de valor añadido, como profundizar en las relaciones con los clientes y gestionar las líneas de crédito afectadas de forma más eficaz. La racionalización de los procesos y la mejora de la eficiencia también ayudarán a las instituciones financieras a reducir costes a medida que crecen y escalan sus instituciones, lo que será clave en los próximos años.
La IA está revolucionando el sector de los servicios financieros, y la gestión de riesgos no es una excepción. Mediante el análisis de grandes volúmenes de datos, la IA puede ayudar a identificar y atenuar posibles riesgos y proporcionar de forma proactiva indicadores de alerta temprana antes de que los análisis tradicionales los detecten. Mediante la automatización de tareas como la recopilación de datos, el análisis y la elaboración de informes, se liberará un valioso tiempo humano para centrarse en las decisiones y acciones necesarias a partir de estos datos. Con la IA, las instituciones financieras pueden anticiparse a los riesgos y proteger sus intereses.
Un ejemplo de ello es la solución de monitoring contínuo del crédito de nCino, que se ha adoptado en las operaciones de M&T Bank. Mediante el apalancamiento en la plataforma de IA explicable de Rich Data Co, la solución está diseñada para aportar transparencia a cada decisión, proporcionando a M&T una visión más completa de sus operaciones. Esta solución está llamada a transformar la forma en que las instituciones gestionan el riesgo crediticio y el rendimiento crediticio de sus carteras.
A medida que evoluciona la tecnología de IA, podemos anticipar un sinfín de aplicaciones innovadoras en el ámbito de la gestión de riesgos. El reto consistirá en garantizar que los reguladores estén de acuerdo y establezcan los parámetros por los que las decisiones resultantes de las predicciones y percepciones generadas por la IA no sean perjudiciales para el saldo de los bancos y para los propios clientes.
La experiencia del cliente siempre será una prioridad para los IF, que han reconocido el potencial de la IA para ofrecer experiencias del cliente a medida que impulsen la satisfacción, fomenten servicios e interacciones personalizados y abran nuevas vías de crecimiento.
El uso de soluciones basadas en IA puede acelerar los flujos de trabajo, minimizar los errores humanos creados por las múltiples entradas manuales e impulsar la eficiencia operativa general, lo que también mejora la experiencia de los empleados. Al mismo tiempo, la IA puede ayudar a potenciar digitalmente la experiencia de una segmentación personalizada, proporcionando a los clientes la información, los avisos, los indicadores y las acciones adecuados en función de su perfil, historial, objetivos y rendimiento financiero únicos. Las posibilidades de humanizar la banca digital están por fin al alcance de la mano gracias a los rápidos anticipos de la IA.
Para mantener una ventaja competitiva, las instituciones financieras deben encontrar formas nuevas e innovadoras de priorizar la eficiencia y la gestión de riesgos, sin dejar de crear experiencias personalizadas. De cara al futuro, está claro que la tecnología y la IA serán las fuerzas motrices que permitirán a las instituciones financieras alcanzar sus objetivos y desbloquear valor en soluciones, productividad y experiencias que antes no eran posibles.
As we look towards 2025, many analysts and industry experts are sharing observations on the current state of artificial intelligence (AI) and their predictions for the future. As AI use cases continue to evolve across industries, it’s critical for financial institutions (FIs) to evaluate their own AI journeys. Are they ahead of, in step with, or falling behind their competitors?
In today’s financial landscape, digital transformation has become an essential priority for financial institutions (FIs), and credit risk management is no exception. Despite economic challenges, many banks are making significant investments in advanced technologies to fast-track their digital transformation. While cost pressures are considerable, the potential of technology to enhance automation and efficiency continues to drive these investments forward.
Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are transforming how financial institutions approach many traditional banking processes. When it comes to AI in the financial services industry, the concept of explainability—i.e., the ability to clearly communicate the process behind AI’s decision-making and understand the model’s inner workings—is of the utmost importance.
Being a leader in the financial services industry requires a seamless approach to innovation and efficiency. One of the crucial elements to success is the integration of automation and augmentation into credit portfolio management, as these tools have the ability to transform operations, manage risk, and improve both banker and client experiences.
Artificial intelligence is revolutionizing many traditional financial services, including credit decisioning. The evolution from traditional statistical models to AI-driven approaches marks a transformative shift in the financial industry. With AI integration, financial institutions will experience a fundamental change in how they assess and manage risk, ushering in a new era of efficiency and innovation.
