Cerrar panel

Cerrar panel

Cerrar panel

Cerrar panel

Tecnología Act. 26 ago 2016

La Inteligencia Artificial impulsa la automatización definitiva de los servicios financieros

La Inteligencia Artificial (IA) hace tiempo que ha saltado de la ciencia ficción a las empresas. Amazon o Netflix la usan con total normalidad para hacernos recomendaciones de compra, los usuarios de iPhone hablan a diario con Siri y los bancos dan consejos de inversión o calculan riesgos gracias a estas tecnologías. Pero estos son solo los primeros tímidos pasos de la IA, que va a tener un gran impacto en el sector financiero como lo refleja este reportaje de la revista Euromoney en el que entrevistan a Marco Bressan, Chief Data Scientist de BBVA.

La Inteligencia Artificial lleva muchos años presente en la industria financiera, como recuerda Marco Bressan,  Chief Data Scientist de BBVA, a Euromoney: “Actualmente denota una visión de futuro, algo sacado de la ciencia ficción y que aún no se puede hacer, pero lo cierto es que los ejecutivos financieros trabajan con IA, bien investigando al respecto o bien desarrollando productos, desde hace años”, apunta Bressan.

Y es que hablar de Inteligencia Artificial es hablar de un conjunto de tecnologías, muchas creadas hace décadas, más que de un producto o sistema en concreto. La teoría dice que la IA consiste en enseñar a las máquinas a aprender y a interactuar para que puedan resolver tareas cognitivas que normalmente realizan los humanos. Y esto supone que un ordenador debe resolver problemas, deducir, razonar y saber procesar el lenguaje natural.

Un reto que, para los más conservadores, no se logrará hasta dentro de 100 años; pero que para los más optimistas está mucho más cerca:

Google considera que la IA sobrepasará a la inteligencia humana en 2019.

En cualquier caso la IA vive un momento álgido. Las empresas tecnológicas son las que están haciendo la gran apuesta, como recuerda Euromoney. Sólo entre Microsoft, Google y Facebook han invertido 8.500 millones de dólares en investigación, compras y fichajes de IA.

Las instituciones financieras están teniendo una aproximación más cauta, pero lo cierto es que se prestan hoy más atención que nunca al AI.

Datos, el factor clave

El actual boom de las AI no es una casualidad sino que viene marcado por la madurez de distintas tecnologías como el cloud computing que permite una gran capacidad de procesamiento y almacenamiento de datos o la depuración de técnicas como el deep learning o los algoritmos de machine learning. Pero entre todos estos factores, el que más ha influido ha sido el gran volumen de datos generados por los usuarios.

“Los datos son el factor clave. De pronto podemos trabajar con 10 años de historia de cada una de las transacciones de los millones de transacciones que se producen cada día y  usar esto para crear un algoritmo de aprendizaje automático”, resalta Bressan.

Para lograr posicionarse en IA, los bancos empiezan a contratar perfiles muy distintos a los financieros como son matemáticos, estadísticos o relacionados con las data sciences. Se requiere a este tipo de profesional para que experimente con nuevos usos de los datos dentro de las organizaciones y para identificar cómo se pueden aplicar en el día a día del negocio.

Marco Bressan, Chief Data Scientist de BBVA

Marco Bressan, Chief Data Scientist de BBVA

¿Para qué usan la IA los bancos?

En la encuesta de Baker & McKenzie, realizada con Euromoney Thought Leadership, el sector financiero identifica tres áreas principales donde la IA va a ser aplicada en los próximos tres años. El 49% de los encuestados señala al área de evaluación de riesgos como la más conveniente; seguida de los análisis financieros y las inversiones o gestión de carteras.

“Todo trata de la toma decisiones. Internamente con el banco o externamente, con los clientes”, opina Bressan, para quien el gran potencial del IA pasa por la capacidad de aportar datos fiables que ayuden a la toma de decisiones, ya sea en decisiones de negocio como dónde abrir una sucursal o a quién doy un crédito; o para ayudar en sus decisiones a los clientes, asesorando sus inversiones.

De hecho, son los robo advisers donde la IA está teniendo sus primeras aplicaciones, aunque aún están en una fase muy temprana. Los primeros usuarios de estos sistemas, muchas veces, en estos tiempos donde los mercados son muy volátiles, acaban por demandar una interacción con humanos, según dice Euromoney.  “Estamos aún en la versión 1.0 de los robo advisers. Las próximas versiones serán mucho más robustas y amigables”, asegura el profesor Andrew Lo, director del Laboratorio de Ingeniería financiera del MIT.

Digitalización y automatización

El uso de programas en los servicios de atención al cliente también es una de las aplicaciones más exploradas por el sector financiero. Pero igualmente aún queda mucho por andar hasta lograr sistemas eficaces, que además de resolver las preguntas de los clientes, impulsen las ventas a través de recomendaciones como hace Amazon, por ejemplo.

Para el profesor de la Universidad de Oxford Nguyen Trieu ese será es el siguiente paso para los bancos, siempre que sean capaces de manejar de manera eficaz los datos de sus clientes.

“La IA trata sobre digitalización y automatización. En cualquier tipo de banco hay millones de procesos similares que se ejecutan de manera repetitiva. Lo principal tendencia es ver cuáles son esos procesos que pueden ser digitalizados y automatizados”, asegura.

Con la automatización llega la temida pregunta de si se seguirán necesitando el mismo número de personas para realizar esas tareas. Lo que sí parece claro es que la IA va a permitir importantes recortes de costes, algo que los inversores están exigiendo a los bancos.

El sector financiero va a vivir, más que un recorte de empleos, un cambio en los perfiles profesionales que estarán más ligados a las nuevas tecnologías.

¿Es el IA el futuro del sector financiero? Euromoney concluye que definitivamente sí. Pero los bancos tienen que afrontar el reto de actualizar sus infraestructuras tecnológicas y al mismo tiempo vivir un cambio cultural que permita a sus directivos entender el potencial y lo fundamental que va a ser el uso de los datos en su negocio.