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Agentes de IA, nueva frontera en la transformación financiera
El verdadero valor de usar inteligencia artificial en los servicios financieros se manifiesta cuando las herramientas se integran con sistemas core y modelos de datos empresariales, afirma Novacomp.
La implementación efectiva de la inteligencia artificial en bancos y aseguradoras no se limita a sumar herramientas, ya que implica visión estratégica, gobernanza de datos, capacitación al talento humano y alineación con principios éticos y regulatorios.
En este aspecto, las organizaciones del sector financiero han iniciado su camino de IA a través de interfaces conversacionales con el cliente. Sin embargo, hay una diferencia sustancial entre un chatbot de flujo rígido (por ejemplo: "si quieres crédito, presiona 1”) y un asistente conversacional inteligente, capaz de comprender lenguaje natural y conectar con datos en tiempo real para tomar decisiones.
Ejemplos como los sistemas de voz o las citas automatizadas muestran un primer nivel de adopción. Pero el verdadero valor se manifiesta cuando estas herramientas se integran con sistemas core y modelos de datos empresariales. De lo contrario, lo que se experimenta es una versión glorificada de una respuesta de voz interactiva (IVR) con voz sintética.
Peter Kroll
La nueva frontera
Según un reporte de Gartner, la IA con agentes resolverá de manera autónoma el 80 % de los problemas comunes de servicio al cliente, sin intervención humana, para 2029. Esto no implica desplazar al personal, sino permitir que se concentre en resolver casos complejos o de alto valor, mientras la IA resuelve los casos rutinarios.
Por tal motivo, las herramientas de IA, además de responder preguntas, deben ejecutar acciones y tomar decisiones dentro de un marco definido, como es el uso de agentes para la cobranza automatizada y negociación de pagos vencidos, donde el sistema pueda interactuar con el cliente, analizar su historial, proponer esquemas de pago y registrar acuerdos.
Con IA y asistentes inteligentes, los bancos están en la posibilidad de realizar análisis crediticios en tiempo real al combinar big data, historial de pagos, comportamiento digital y datos alternativos para determinar la solvencia con mayor precisión.
Además, reduce el tiempo de aprobación, ya que los asistentes virtuales pueden precargar formularios, validar identidad mediante biometría y ofrecer preaprobaciones en minutos, aunado a la personalización de productos financieros al ajustar tasas, plazos y montos según la capacidad de pago y comportamiento financiero del cliente.
En seguros, se agiliza la atención a siniestros
En el sector asegurador, la IA está transformando la atención de siniestros. De acuerdo con un estudio de la consultora internacional Bain & Company, la implementación de esta tecnología podría generar más de USD$ 50 mil millones en beneficios económicos anuales, aumentando los ingresos de las compañías de seguros hasta en 20 % y reduciendo los costos hasta en 15 %. Los asistentes inteligentes automatizan la recepción y validación de siniestros al permitir que los asegurados reporten accidentes o daños directamente desde una app móvil o chatbot, adjuntando evidencia como fotos, video o geolocalización.
Algoritmos de visión computacional pueden evaluar daños en autos o propiedades, determinar montos de indemnización y sugerir reparaciones o reembolsos, por lo que se reduce el fraude con modelos entrenados para detectar patrones anómalos, inconsistencia en declaraciones o documentos falsos.
Los avances tecnológicos que lo hacen posible son:
- Procesamiento de lenguaje natural (NLP): permite que los asistentes comprendan y generen lenguaje humano de forma contextual.
- Automatización robótica de procesos (RPA): conecta las decisiones del asistente con sistemas heredados del banco o aseguradora.
- Modelos generativos: facilitan respuestas hiperpersonalizadas y autoadaptativas.
- Análisis predictivo y modelos de riesgo: fortalecen la toma de decisiones tanto en evaluación crediticia como en verificación de siniestros.
- Transparencia algorítmica: los bancos y aseguradoras serán capaces de explicar de forma comprensible por qué un crédito fue aprobado o rechazado.
La combinación de estas herramientas permite a las instituciones financieras ofrecer una experiencia fluida, personalizada y rápida, al tiempo que reducen costos operativos y aumentan la precisión de decisiones.
Además, de acuerdo con KPMG, la implementación integral de IA alineada con la estrategia de una organización brinda un importante retorno de inversión (ROI). Se calcula que, por cada dólar invertido, se obtiene un retorno de USD 3,5 en menos de 14 meses
Al final de cuentas, la clave del uso de la inteligencia artificial es que mejore los procesos de negocio, en beneficio del usuario final.
Peter Kroll es country manager de Novacomp en México. Cuenta con más de 30 años de experiencia en consultoría y transformación de negocios, enfocado en industrias como la automotriz, aeronáutica y farmacéutica, así como en el sector financiero y el desarrollo de software e inteligencia artificial. Es Ingeniero en Sistemas y Computación por la Universidad de Hamburgo en Alemania y cuenta con Executive Training Programs (MBA) de las escuelas de negocios de Kellogg, en Northwestern University (Chicago), e INSEAD (Fontainebleau).
