Los beneficios de Machine Learning: cómo mejorará el sector bancario

Desde hace un buen tiempo, el Machine Learning ha acaparado gran parte del protagonismo cuando hablamos de innovación y tecnología. Sus innumerables ventajas en el día a día y en distintos tipos de negocio son bien conocidas, pero, ¿cómo puede el aprendizaje automático mejorar el desempeño de los bancos y nuestra relación con ellos?

Para comprender el rápido avance que está protagonizando en el sector financiero y bancario, antes tenemos que repasar brevemente qué es el Machine Learning.

El aprendizaje automático o Machine Learning es un campo de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender por sí mismas, sin una programación expresa. Sus algoritmos procesan cantidades enormes de datos para extraer patrones complejos de ellos y poder realizar predicciones. Esta tecnología ya se halla en aplicaciones como asistentes virtuales, coches autónomos o el reconocimiento facial, cada vez más común en los smartphones. Pero, centrándonos en su impacto en la industria bancaria, podemos mencionar ventajas muy interesantes:

• Mejora la experiencia de tus usuarios: gracias al análisis de grandes cantidades de datos valiosos y a la predicción de eventos, es más sencillo conocer a los clientes y, por tanto, centrar las acciones en su satisfacción, personalizando el modelo.
• Consigue procesos eficientes y reduce costes: la mayoría de innovaciones tecnológicas van encaminadas a reducir la fricción que puede existir en algunos procesos tanto con el cliente como de manera interna. Se simplifican los procesos en una versión de los mismos más rápida e intuitiva, en aspectos tan diversos como la firma digital o la concesión de crédito. Así, se consigue una mayor productividad y se disminuyen los costes.
• Toma decisiones más inteligentes y optimiza los recursos: la abrumadora cantidad de datos recopilados cada día deja de ser una fuente de estrés gracias al Machine Learning, capaz de encontrar patrones y realizar predicciones muy acertadas. Transformar los datos en información permitirá tomar decisiones más acertadas y considerar todas las circunstancias que las rodean.

Las aplicaciones de Machine Learning en los bancos y empresas financieras son tan variadas que pueden estar presentes en prácticamente todos los procesos, tanto aquellos que se realizan con el cliente como los menos visibles. Sin embargo, de todas las posibilidades existentes, sin duda las estrategias se están encaminando principalmente a la gestión de riesgos y a la detección de fraude.

• Gestión de riesgos: se busca principalmente detectar a tiempo o incluso predecir problemas como ataques a la ciberseguridad de la entidad.
• Detección de fraude: las soluciones de aprendizaje automático sirven para detectar posibles fraudes a tiempo real en base al análisis de parámetros que puedan coincidir con comportamientos sospechosos o anómalos. Los datos se cruzan con otros y se puede detectar patrones vinculados a operaciones fraudulentas, en cuyo caso existe la opción de solicitar una identificación extra a modo de seguridad. En este caso, el mayor valor de estas técnicas reside en que se realizan a tiempo real, de modo que se pueden evitar y no solo descubrirlos a posteriori.
• Conocimiento del cliente: analizar los datos ofrece la posibilidad de conocer en mayor profundidad el comportamiento del cliente y los patrones que se repiten en determinados segmentos y, con ello, se abre una enorme variedad de usos, como diseñar o recomendar productos específicos, dirigir estrategias o campañas de publicidad personalizadas o incluso prever cuándo un cliente se plantea cambiar de compañía, para así poder actuar de forma que su decisión se incline de nuevo a nuestro favor.
• Mejor atención al cliente: tanto por la automatización de la misma (con chatbots y asistentes virtuales disponibles las 24 horas del día) como por la predicción de posibles problemas de un cliente. Con este último, se puede anticipar al mismo, evitando que ocurra o, de no ser posible, ofreciendo una solución mucho más rápida y precisa.
• Autorización crediticia: esta solo sucede tras haberse analizado la solvencia del solicitante. Para que este análisis sea mucho más sencillo y exhaustivo, el Machine Learning puede calcular de forma rápida y con gran precisión el posible riesgo que implica el crédito, basándose en datos de su comportamiento, consumo e historial financiero, entre otros.
• Aumento de la productividad: la automatización de los procesos más recurrentes y sencillos permite librar a los empleados de realizar tareas básicas y centrar su tiempo y esfuerzo en otras de mayor urgencia y valor. Por supuesto, esto deriva en una optimización de los costes.

Las expectativas en torno a la innovación tecnológica en el sector bancario son muy positivas. Ya en 2017, McKinsey & Company preveía que en 2025 la analítica de riesgo bancario que emplee machine learning alcanzará el 40%.

Más reciente, el informe de la CECA publicado a comienzos de este año, «Papeles de la economía española», augura que “el gasto en tecnología crecerá un 14,4% entre 2019 y 2022, determinando que, para esa fecha, pueda acercarse a los 300.000 millones de dólares.

Esta tendencia lleva presente años. De hecho, en 2018 el 73% de los bancos en nuestro país “ya contaban con iniciativas de Big Data y análisis de la información”, lo que, sin duda, allana el terreno para un mayor despliegue del Machine Learning.

Pero no es necesario mirar hacia el futuro para conocer iniciativas realmente llamativas, como la que ha iniciado CaixaBank en abril de 2020: ha desarrollado un algoritmo de Machine Learning basado en computación cuántica. Este será destinado a clasificar distintos tipos y escenarios de riesgo.

Como vemos, las organizaciones bancarias buscan ya en su mayoría mantenerse a la vanguardia y liderar los avances, encaminados siempre a facilitar y simplificar los procesos y a ofrecer un servicio de calidad a todos sus clientes.

De esta forma, la transformación digital pasa a ser un requerimiento más en prácticamente cualquier tipo de negocio. Ya no se trata de mirar hacia el futuro: es un reto a la orden del día, especialmente en el sector bancario.

Por este motivo, uno de los pilares es contar con el trabajo de expertos en Machine Learning. Nuestro equipo es capaz de implementar estas tecnologías para extraer todo el valor de tus recursos digitales. Si buscas impulsar una mejora de tu negocio, contáctanos para que podamos ayudarte.