El crecimiento exponencial de la inteligencia artificial en los servicios financieros no es una coincidencia. Con un mercado avaluado en 450,000 millones de dólares, esta se presenta como una oportunidad sin precedentes para transformar la manera en que las instituciones financieras interactúan con sus clientes.
La industria financiera ha experimentado una evolución sin precedentes gracias a la adopción de tecnologías de vanguardia. Esta transformación ha requerido que las empresas reevalúen su compromiso y responsabilidad hacia sus clientes, asumiendo un papel cada vez más protagónico en la promoción de la inclusión financiera en toda Latinoamérica.
El crecimiento exponencial de la inteligencia artificial en los servicios financieros no es una coincidencia. Con un mercado avaluado en 450,000 millones de dólares, esta se presenta como una oportunidad sin precedentes para transformar la manera en que las instituciones financieras interactúan con sus clientes.
“La incorporación de procesos de toma de decisiones impulsados por la inteligencia artificial (IA) y respaldados por el uso estratégico de datos ha revolucionado el sector financiero. Este enfoque innovador ha aumentado la capacidad del sector para desarrollar ofertas que priorizan el bienestar de las personas y expandir sus operaciones hacia nuevos mercados, lo que les permite ofrecer soluciones verdaderamente personalizadas”, señala José Luis Vargas, vicepresidente ejecutivo de Provenir para Latinoamérica
Provenir presenta siete beneficios que la inteligencia artificial puede traer al servicio al cliente en el sector financiero:
Mejorar la precisión en la toma de decisiones: la IA y el machine learning detecta patrones en los datos que la intervención manual no puede, para una precisión superior en todas las etapas de la toma de decisiones.
Realizar una detección superior de fraudes: gracias al proceso automatizado, es posible optimizar la gestión de amenazas de fraude en constante evolución, maximizando la capacidad de detección y reduciendo los falsos positivos y falsos negativos en todo momento.
Te puede interesar esta nota: Este es el plan de Banco Cuscatlán para expandirse en Centroamérica
Mejorar las relaciones con los clientes: los datos de los clientes ayuda a maximizar su valor y permite determinar cómo, cuándo y qué ofertas proporcionar. Esta estrategia prevé cuándo es más probable que los clientes realicen una conversión y responde automáticamente, ofreciendo soluciones ajustadas a sus necesidades, antes de que consideren otras opciones.
Tomar decisiones proactivamente: predicciones avanzadas permiten identificar patrones previos a la morosidad, minimizando pérdidas y reduciendo cuentas enviadas a cobranza.
Ampliar la base de clientes: gracias a la utilización de este tipo de herramientas se hace posible aprobar a clientes previamente rechazados, ampliando la base de préstamos sin aumentar el riesgo.
Mayor inclusión financiera: usar el aprendizaje automático integrado, también permite tener en cuenta datos alternativos en tiempo real, lo que a su vez impulsa la inclusión financiera y permite analizar variables más allá de las tradicionales para evaluar el score crediticio de personas no bancarizadas o nuevas al crédito.
Mejores precios: la incorporación de procesos de toma de decisiones impulsados por la IA facilita la implementación de estrategias de fijación de precios personalizados en todas las fases, con el fin de optimizar tanto la rentabilidad como las tasas y la probabilidad de aceptación.
