Foteini Agrafioti, responsable de la división de investigación en IA de Royal Bank of Canada, ha declarado recientemente que es un error de concepto creer que los humanos y las máquinas pueden rendir al mismo nivel.
Salvando las distancias, la banca parece estar adoptando un discurso más tranquilizador para sus plantillas, desde el momento en que plantean la irrupción de la inteligencia artificial y las tecnologías emergentes como tendentes a cubrir tareas más mecánicas o sistemáticas.
El uso de sistemas de IA en el sector bancario es todavía incipiente, y tiene un largo recorrido por delante (por ejemplo, a la hora de atender a los clientes o de recabar información que permita el diseño de nuevos productos y servicios o la reducción del fraude).
Un estudio de The Economist Intelligence Unit (EIU) señala que las tres funciones principales que se están usando en banca, en lo relativo a IA, son por este orden: interacción con el cliente (30%), riesgo y cumplimiento (28%) y análisis financiero (26%). Esto sin contar con el 87% de los bancos que aseguran que han implementado chatbots en la atención al usuario, según cifras de BI Intelligence.
Uno de los principales beneficios de las tecnologías emergentes es el análisis pormenorizado de ingentes cantidades de datos, que permite a los responsables de banca diseñar nuevos productos, más personalizados y a la medida de sus clientes. Además, la inteligencia artificial también está presente en las aplicaciones bancarias descargadas en móviles, tabletas y laptops por miles de clientes; las mismas analizan los datos, diseñan patrones de comportamiento, generan predicciones y miden el riesgo de impagos, a partir de información que recaban los propios dispositivos.
Este rastro de los clientes se extiende a gran velocidad también a las redes sociales y, al final, a cualquier cosa que esté digitalizada y conectada. Hasta hace relativamente poco, el 80% de estos datos era invisible para los sistemas informáticos de las empresas, y ese porcentaje incluye todo lo que la humanidad comunica de forma oral, más todo lo que capta con la vista, el oído o el movimiento; millones de datos “no estructurados” que se multiplican a enorme velocidad y según algunos cálculos ascenderán a 44 zettabytes en 2020.
Para procesar tal cantidad de información, Logicalis dispone de tecnología cognitiva capaz de digerir millones de datos no estructurados en todas sus formas y “razonar” a partir de ellos, en pocas palabras, de añadirles lógica. Así, es posible disponer de un retrato robot de los clientes, aprender de cada interacción y mantener una relación más próxima y profunda con ellos, “más humana”.
A partir de este enorme conocimiento, la banca va a ser capaz de definir nuevos productos y servicios más ajustados a cada cliente, de forma más rápida y testada, y en formas que hasta ahora ni siquiera imaginaba. Quizás por ello, y a modo de previsión, se estima que en 2020, la inversión del sector financiero en esta tecnología ascienda a 10.000 millones de dólares. Pero también es aventurado hacer previsiones con tecnologías tan disruptivas. Como dicen los ingleses, será mejor “wait and see”.