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La Inteligencia Artificial redefine el sector financiero

By on 29 mayo, 2018
Antoni Munar_2 - GFT

GFT logo pequeñoLa Inteligencia Artificial (IA) va paulatinamente evolucionando de ser una posible tecnología disruptiva a transformar por completo toda la cadena de valor de negocio en el sector financiero. Este cambio ha llegado gracias a su enorme potencial. Actualmente esta tecnología ofrece nuevos productos al consumidor, mejora los existentes, aumenta la eficiencia operativa de los procesos de negocio y sirve para descubrir nuevos conocimientos que lleven a oportunidades de negocio innovadoras.

La IA no es una única tecnología sino una combinación de distintos avances tecnológicos. La creación y procesamiento del lenguaje natural, el razonamiento, la inferencia probabilística, el Machine Learning, los agentes inteligentes autónomos y la búsqueda de soluciones óptimas permiten que exista lo que hoy entendemos como IA. Estas capacidades pueden igualar o superar el rendimiento de una inteligencia humana. Pese a estos avances, no todos los aspectos de la IA han alcanzado el mismo grado de madurez. Algunos tardarán décadas en desarrollarse, como la llamada IA fuerte (Strong AI), cuando una máquina pueda emular completamente la inteligencia, plasticidad y el entendimiento de la mente humana. Sin embargo, tareas que se consideraban sólo posibles de ejecutar por mentes humanas están ya siendo realizadas por la IA en un proceso análogo de sustitución de mano de obra humana por máquinas industriales.

Por ejemplo, el impacto de la IA en el sector financiero ha alcanzado distintos niveles:

  • La experiencia y el trato al cliente mediante una interacción más humana con chatbots, agentes virtuales y sistemas inteligentes que se comunican y se comprenden entre ellos, de la misma forma que hacen los humanos a través de un lenguaje natural y razonamientos.
  • Los servicios al cliente con una oferta ultra personalizada, como los robo-advisors, altas a nuevos clientes de forma totalmente online y recomendaciones individualizadas de productos basados en Machine Learning.
  • La automatización de procesos de negocio internos, no sólo con operaciones mecánicas sino también cognitivas. La comprensión y la búsqueda de significado de todo tipo de documentos, detectando patrones ocultos y el diseño de sistemas complejos, emulando las capacidades cognitivas humanas.
  • El aprovechamiento total/real de los datos financieros, donde Machine Learning puede ayudar a detectar anomalías en ellos, luchar contra el crimen financiero, descubrir patrones ocultos, o automatizar procesos en el infinito mundo de las especificaciones y documentación de productos financieros.

¿Cuáles son las áreas clave para que la IA transforme un negocio financiero?

Así, actualmente la IA se encuentra en una fase de impacto sobre el sector financiero. Ha pasado de ser una tecnología con potencial disruptivo a transformar de forma efectiva todos los procesos financieros. Está haciendo la transición, con todas sus dificultades y riesgos, de proyectos de investigación a ser considerada el siguiente paso para transformar los procesos clave de los negocios. Pero el impacto principal de la IA aún no ha llegado.

En los próximos dos o tres años, seremos testigos de un incremento enorme de procesos y de sus aplicaciones. Con el aumento de madurez de estas tecnologías, los directivos deben empezar a considerar en qué áreas pueden usarse para transformar los procesos de negocio. Ya sea mediante la mejora de la experiencia y el trato con el cliente, ofreciendo nuevos servicios, automatizando tareas que requieren habilidades cognitivas humanas o una exploración de áreas para encontrar nuevos conocimientos ocultos. También deben distinguir entre áreas con logros rápidos y directos (donde la IA está más desarrollada y establecida) de otras con un enfoque más exploratorio, un alto riesgo pero donde hay posibilidades de resultados prometedores y disruptivos.

GFT persona borrosaLos altos ejecutivos también deben pensar cuidadosamente sobre la estrategia de implementación. Pueden confiar en el talento de la propia empresa, contratar consultores externos, colaborar con fintechs, adquirir productos black-box o recurrir a consultoras. Todo ello, quizás en colaboración con equipos internos de los departamentos de analytics o con laboratorios de innovación que pueden servir tanto como sandboxes, o a modo de prueba creando prototipos. Un ejemplo de esto es el Laboratorio de Innovación en GFT, donde fintechs, startups tecnológicas e instituciones financieras colaboran para explorar e idear diferentes aplicaciones de AI, tanto a nivel de negocio como tecnológico, así como su posterior implementación empresarial.

Además, estos ejecutivos deberán reflexionar sobre qué plataformas tecnológicas se adaptarán mejor a sus negocios y a su estrategia corporativa: construir internamente para  desarrollar capacidades key core, usar infraestructuras open-source (como por ejemplo Hadoop, tensor-flow), recurrir a externalización a fintechs (por ejemplo para productos de datos o software-as-a-service), acceder a soluciones en la nube  (como las de Amazon, IBM Watson, Google Cloud Platform o Microsoft Azure)…

En definitiva, los máximos responsables de las compañías del sector deberán prepararse buscando las áreas donde la IA podrá implementarse para transformar los procesos de negocio prestando atención a la madurez de las tecnologías involucradas, los recursos de talento requeridos y escogiendo cuidadosamente entre la variedad de plataformas tecnológicas disponibles que se adapten mejor a su estrategia.

Respecto a los recursos humanos actuales, la IA no reemplazará completamente los equipos pero los transformará. Posiblemente el enfoque pasará de un área a otras con un grado de colaboración entre humanos y máquinas nunca antes visto. Cada tecnología de innovación disruptiva trae consigo una ola de nuevos trabajos y tareas hasta entonces desconocidos. Como ya pasó después de la Segunda Guerra Mundial, cuando la introducción de ordenadores significó la eliminación de miles de trabajos, tal y como vemos hoy, quizás exista un cambio en los equipos que pasarán de actividades de un bajo a un alto valor, tareas donde un servicio al cliente excelente es crucial. Además, se requerirá una supervisión detallada de los algoritmos de IA que deberá ser necesariamente realizada por los equipos de profesionales, pero potenciados a su vez por niveles sin precedentes de tecnologías IA.

En definitiva, el uso de las tecnologías de Inteligencia Artifcial, por su carácter de automatización e industrialización de tareas intelectuales que se creían exclusivas de la mente humana, posee el potencial de revolucionar completamente la prestación de servicios en el sector financiero. Y todo ello a pesar de las dificultades, riesgos o expectativas no realistas de forma inmediata, que toda nueva tecnología conlleva.

Antoni Munar, experto en Inteligencia Artificial y Machine Learning en GFT

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