La IA, con su aprendizaje automático integrado, permite que los procesos de toma de decisiones sobre riesgos alcancen nuevos niveles de precisión
En los constantes cambios a los que actualmente se enfrenta el sector financiero, la Inteligencia Artificial (IA) resulta ser una herramienta indispensable que impulsa la toma de decisiones a lo largo del ciclo de vida del cliente. Provenir, compañía de software de toma de decisiones de riesgo por medio de IA y Machine Learning (ML) para el sector financiero, explica cómo la IA proporciona un valor real en cada etapa del recorrido del cliente.
La creciente adopción de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático es una revolución valorada en 450 mil mdd. Con estos avances aplicados a la industria financiera, los procesos de toma de decisiones sobre riesgos alcanzan nuevas cotas de precisión. Detectar patrones en los datos que escapan a la intervención manual ofrece una ventaja estratégica; asegurando una toma de decisiones informada y superior en cada fase del proceso.
José Luis Vargas, vicepresidente ejecutivo de Provenir para Latinoamérica, indica al respecto:
“El desafío de integrar fuentes de datos adicionales, expandirse a nuevas regiones o lanzar productos iterativos es una realidad para muchas instituciones financieras. La dependencia de equipos internos de TI o proveedores de software heredado ralentiza el tiempo de comercialización y limita la agilidad para adaptarse a las cambiantes condiciones del mercado.
Una plataforma decisional unificada impulsada por IA se presenta como la solución que desbloquea la capacidad de respuesta precisa y que potencia el acceso a múltiples fuentes de datos, eliminando barreras y acelerando el proceso de mejora y crecimiento”.
La Inteligencia Artificial maximiza el valor de por vida de los clientes al prever momentos cruciales para la conversión y proporcionar ofertas personalizadas.
Además, ofrece diversas ventajas que son fundamentales para generar mayor valor en las entidades financieras, tales como:
1. Toma de decisiones competitivas: la implementación eficiente de modelos de aprendizaje automático se vuelve imperativa en el dinamismo del mercado. La capacidad de responder a riesgos y oportunidades antes que la competencia, se vuelve una ventaja competitiva inigualable. Sin embargo, la traducción de modelos de IA entre equipos de riesgo y tecnología puede ser una barrera significativa. La tecnología de Provenir impulsada por IA, por ejemplo, no solo agiliza este proceso, sino que también anticipa la obsolescencia de modelos; garantizando que los equipos estén siempre un paso adelante.
2. Búsqueda de la estabilidad: empresas emergentes y grandes instituciones financieras pueden tener requisitos de toma de decisiones radicalmente diferentes. La capacidad de la tecnología para respaldar el crecimiento, la expansión de ofertas y la entrada a nuevos mercados se vuelve crítica.
3. Detección superior del fraude: la optimización automática de decisiones para gestionar amenazas de fraude y la predicción proactiva de cuentas morosas destacan la capacidad de la IA y el ML. Al maximizar la detección y minimizar los falsos positivos o negativos, se crea un entorno donde la toma de decisiones es una obra maestra de precisión; brindando además una experiencia transparente y confiable.
4. Gestionar y hacer crecer su base de clientes: de acuerdo con la encuesta sobre toma de decisiones de riesgo en Latam 2024 de Provenir, en los últimos seis meses, el manejo de clientes existentes (71%) sigue siendo el enfoque principal en toda Latinoamérica. Además, decir “sí” a los solicitantes previamente no aprobados sin aumentar el riesgo y la capacidad de impulsar la inclusión crediticia, son características superiores a las que la tecnología le ha abierto la puerta. Basar decisiones en datos alternativos en tiempo real se convierte en un punto estratégico en la gestión de las bases de clientes dentro del sector financiero en la región, especialmente con el avance del Open Banking.
5. Productos y servicios optimizados: habilitar procesos y ofertas personalizadas en cada etapa del ciclo de vida del cliente se presenta como un arte que la IA perfecciona. La variedad de datos disponibles bajo demanda se erige como un elemento esencial para mejorar las decisiones y que se ajusten a su vez a los contextos y necesidades de las personas. Los proveedores de datos externos conectados a través de una plataforma centralizada simplifican el consumo de datos, permitiendo un acceso e integración eficientes.
“Contar con una plataforma basada en IA es contar con una herramienta flexible con tecnología diseñada específicamente para abordar riesgos en identidad, fraude, cumplimiento y crédito. Esto asegura a las instituciones financieras latinoamericanas una toma de decisiones instantánea, precisa y automatizada en todo el ciclo de vida del cliente; allanando el camino hacia una experiencia financiera superior, un crecimiento sostenible y un mayor control de las pérdidas.
En este escenario financiero evolucionado, la IA se convierte en el socio confiable que permite una armonía constante en cada decisión tomada; proporcionando un valor agregado que las personas buscan en esta era digital”, concluye José Luis Vargas.
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