¿Cómo impacta la Inteligencia artificial en la banca tradicional?

Cyberbank Konecta es una plataforma de experiencia del cliente, basada en un motor impulsado por inteligencia artificial (IA), que permite a las instituciones financieras desplegar asistentes digitales inteligentes (ADI) para atender a su base de clientes.

Estos IDA se basan en un motor de empatía que ofrece opciones de autoservicio estandarizadas las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y permite enviar mensajes de texto, llamadas y videos a los bancos. El motor de empatía utiliza una combinación de aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural e inteligencia artificial.

Cyberbank Konecta pertenece a Galileo Financial Technologies, una empresa de tecnología financiera de propiedad y operación independiente de SoFi Technologies, que cotiza en el mercado bursátil NASDAQ, que permite a "fintechs", instituciones financieras y marcas emergentes y establecidas crear herramientas financieras diferenciadas que brindan experiencias centradas en el cliente.

Diego Cibils, jefe de desarrollo de producto e IA para banca conversacional en Cyberbank Konecta de Galileo Financial Technologies, explica en la siguiente entrevista de iProfesional el impacto de la inteligencia artificial en la banca tradicional.

-¿Qué entiende como banca conversacional? ¿Qué diferencias tiene con la banca tradicional?

-Banca conversacional se refiere al uso de chatbots impulsados por inteligencia artificial y asistentes virtuales (IA conversacional) para manejar diversas tareas bancarias, incluyendo consultas de cuentas, transacciones y servicio al cliente.

Al aprovechar el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y algoritmos de aprendizaje automático, estas plataformas pueden comprender y responder a las preguntas de los usuarios de manera más parecida a la humana, creando interacciones fluidas y eficientes. La Argentina, con su creciente panorama digital y gran población no bancarizada, es el terreno perfecto para la adopción de esta tecnología.

Las Fintech y los bancos mejoran sus servicios y productos gracias a la inteligencia artificial.

-¿Cómo es el proceso de transformación de una banca tradicional hacia una banca conversacional?

-Diferenciarse, crear y ofrecer productos y servicios personalizados de forma dinámica, a través del chat o su agente en línea. Proporcionar recomendaciones significativas a los clientes en cualquier canal y en cualquier dispositivo.

Ser ágil con flexibilidad estructural, obtener flexibilidad definitiva para aprovechar oportunidades, incluso cuando las demandas del mercado cambian, con nuestra plataforma de banca digital nativa de la nube y centrada en API.

Participar en todos los canales, mantenerse actualizado y estar donde están sus clientes. Si bien las tasas de apertura son altas para el compromiso a través de WhatsApp y SMS, aprovechar otros canales y sacarles el máximo provecho es clave para todas las instituciones financieras, grandes o pequeñas.

-¿Quiénes lideran la banca conversacional: las fintech o la banca tradicional?

-Las fintechs, debido a su agilidad y tamaño, son más propensas a adaptarse rápidamente a nuevas tecnologías. Por otro lado, los bancos tienen una ventaja en términos de eficiencia, ya que gestionan un gran número de consultas diarias, lo que les permite tener un impacto significativo en el ecosistema financiero debido a su tamaño y alcance. (...)

-¿Cómo impacta la inteligencia artificial en la banca conversacional?

-Gracias a la inteligencia artificial, hemos logrado acceder a funcionalidades que antes eran inimaginables. Estas nuevas tecnologías han llevado a una mayor eficiencia en los procesos, especialmente en aquellos de naturaleza rutinaria, lo que se traduce en costos reducidos para los bancos.

Además, la inteligencia artificial ha abierto la puerta a la creación de productos y experiencias financieras personalizadas, adaptadas específicamente a las necesidades y preferencias de cada cliente.

Diego Cibils

Algunas de las muchas funcionalidades son:

• Análisis de sentimiento: mediante el análisis de texto con modelos de redes neuronales, se puede inferir el sentimiento. El modelo emite un número del uno al cinco que indica cuán negativo o positivo es el cliente.
• Detección de emociones: el modelo de inteligencia artificial emocional ha aprendido a comprender emociones y sarcasmo basándose en millones de emojis provenientes del análisis de texto. El modelo clasifica las emociones en más de 30 clases, lo que proporciona conocimientos accionables.
• Conversaciones potenciadas por la inteligencia artificial: utilizando nuestros motores y algoritmos de detección de sentimientos y emociones, sabemos cuándo debemos intervenir en una conversación con un agente en vivo para proporcionar el nivel de servicio al cliente que el cliente solicita.

-Además de la IA, ¿cuáles otras tecnologías emergentes transforman al sector financiero?

-Las tecnologías que proveen análisis de datos, proporcionan una información valiosa y accionable sobre el comportamiento de los clientes y el mercado. El análisis de datos tiene una alta demanda; sin embargo, lo que importa es la habilidad adquirida para adaptarse al cambio.

Al integrar una visión completa o de 360 grados de los clientes, los bancos pueden obtener una ventaja competitiva con productos, servicios y soluciones más personalizadas.

Se desvelan los secretos de los recorridos e interacciones de los clientes. El análisis de datos ha permitido a los bancos elevar los estándares y la calidad de los servicios que ofrecen a sus clientes. (...)