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Pilares y desafíos de los servicios financieros inteligentes: Código abierto, inteligencia artificial y machine learning

Debido al contexto actual, los canales digitales pasaron a ser la primera opción de contacto con bancos, aseguradores y empresas de pago.

21 de Diciembre de 2020 | 13:18 | Redactado por Thomas Heselaars

Victoria Martínez, gerenta de Desarrollo de Negocios e Inteligencia Artificial en Red Hat.

Red Hat
Actualmente, y debido al contexto actual, las empresas financieras están adoptando y acelerando sus estrategias digitales. Los canales online pasaron a ser la primera opción para el contacto de clientes con bancos, aseguradoras y empresas de pago.

Victoria Martínez, gerenta de Desarrollo de Negocios e Inteligencia Artificial en Red Hat, compañía global que presenta soluciones tecnológicas open source, o código abierto, a grandes empresas y gobiernos del mundo, comentó que "si bien la idea de brindar una experiencia digital que abarque todos los aspectos de las relaciones con los clientes puede parecer intimidante, no tiene por qué serlo".

Sobre los desafíos que plantea la digitalización para la banca tradicional y sostuvo que "los consumidores utilizan los servicios en línea para muchas de sus actividades, y ansían trasladar ese modelo a la gestión de su finanzas".

"Es fundamental entender cómo debemos posicionarnos frente a esta nueva instancia, de modo tal de permitir que las instituciones mantengan la competitividad en un sector donde las empresas de servicios financieros o fintechs, y las grandes empresas tecnológicas o bigtechs, empiezan a ofrecer servicios en las mismas categorías que las organizaciones financieras tradicionales", agregó.

Digitalización inteligente

Un reciente estudio de la Unidad de Inteligencia de The Economist reveló que alrededor de un tercio de las empresas esperan que en un plazo de cinco años, entre el 51% y el 75% de sus cargas de trabajo sean soportadas por tecnologías de inteligencia artificial. Para eso, la inversión en IA deberá duplicarse a nivel global, de 50.100 millones de dólares en 2020 a más de 111.000 de la divisa estadounidense en 2024.

La ejecutiva de Red Hat resaltó que la inteligencia artificial llevada al plano técnico con instrumentos como machine learning (ML) y deep learning (DL) es sumamente importante para la digitalización inteligente de los servicios financieros.

De acuerdo a la especialista, "a través de análisis predictivo y modelos integrados de inteligencia artificial y machine learning (IA/ML), las empresas pueden identificar tendencias, obtener información y efectuar recomendaciones para mejorar la satisfacción del cliente y aumentar la retención en los canales más rápido".

"La adopción de la IA no solo mejora el nivel de precisión de las operaciones y reduce la posibilidad de error por medio de la automatización, sino que también permite que la industria desarrolle un entorno más positivo y seguro para sus clientes", añadió.

Asimismo, detalló que muchos bancos también están analizando el uso de estas tecnologías como herramientas para enfrentar delitos financieros, como lavado de dinero y fraude. Además, manifestó que la arquitectura que se utiliza para aumentar el procesamiento de transacciones en tiempo real y modelos de IA/ML puede integrarse en procesos de negocios de manera eficiente y escalable mediante la combinación de tecnologías de código abierto y plataformas de nube híbrida.

Servicios financieros innovadores

La gerenta de Desarrollo de Negocios e Inteligencia Artificial en Red Hat, Victoria Martínez, explicó cómo planificar una inversión eficiente en tecnología de IA/ML, las que para ella constituyen elementos clave del éxito de la transformación digital de las instituciones financieras.

En esta línea, comentó que “en el sector financiero, al igual que en otros, digitalizar significa utilizar la tecnología no como un fin sino como un medio para que las instituciones estén en condiciones de replantearse sus procesos".

Sobre esto, agregó que "a diferencia del open source, los sistemas propietarios son incapaces de seguir el ritmo a la evolución del ecosistema de IA/ML debido a cuestiones como el costo, la complejidad y la dependencia del proveedor en implementaciones a escala. Las tecnologías de código abierto aceleran la curva de adopción de IA/ML en las instituciones financieras".

"Por medio de soluciones basadas en contenedores y Kubernetes, almacenamiento, infraestructura como servicio (IaaS), transformación de datos y gestión de API es posible lograr mayor eficiencia sin la necesidad de nuevas inversiones. Además, las plataformas de análisis basadas en código abierto hacen posible una personalización sin precedentes de la experiencia del usuario por medio de IA/ML", concluyó.

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