La IA y el análisis predictivo encabezan la lista de tecnologías de moda para los bancos

La inteligencia artificial, el aprendizaje automático (un subconjunto de la IA) y el análisis predictivo encabezan la lista de las inversiones tecnológicas más importantes previstas para los bancos en 2022, debido a su capacidad para ayudar a la toma de decisiones empresariales estratégicas, ayudar a crear aplicaciones que puedan servir a los clientes de forma personalizada e impulsar el crecimiento de los ingresos, según la empresa de investigación de mercados Forrester.

Entre las tecnologías más importantes para los bancos se encuentran el 5G, el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la arquitectura de microservicios y la visión artificial, según el reciente informe de Forrester Top Emerging Technologies in Banking In 2022.

El informe, basado en las respuestas de una encuesta realizada a los responsables de la toma de decisiones tecnológicas en los bancos y a sus proveedores de tecnología, clasifica 30 tecnologías diferentes en tres categorías principales: "caliente", "en el radar" y "hype".

Las tecnologías se consideran "calientes" si los bancos tienen prevista una inversión en ellas en los próximos 12 meses, según Forrester, que añade que se espera que estas nuevas inversiones den forma al futuro del sector bancario y a la experiencia del cliente.

Entre las tecnologías de moda, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático -un subconjunto de la IA que realiza previsiones y análisis más precisos a medida que ingiere datos- siguen siendo de gran interés, ya que los bancos mantienen un fuerte enfoque en los costes mientras intentan impulsar la experiencia del cliente y los ingresos.

"El aprendizaje automático ayuda a mejorar la automatización de procesos como la originación de préstamos y la detección de fraudes, y puede ayudar a ofrecer una experiencia más personalizada", afirma Forrester en el informe.

 

La IA mejora la eficiencia operativa

Casi el 37% de los encuestados que ya utilizan la inteligencia artificial en los servicios financieros consideran que la mejora de la eficiencia operativa es un beneficio del uso de la IA, según el informe. Casi el 33% de los encuestados afirma que el aprendizaje automático puede conducir a una mejora de la experiencia del cliente.

El análisis predictivo y en tiempo real es otra tecnología de gran interés para los bancos, ya que casi el 89% de los encuestados confirman que están en la fase de planificación, implementación u operación del uso de estas tecnologías, según el informe de Forrester.

La razón de este gran interés se debe a los conocimientos que estas tecnologías pueden generar, lo que permite a los bancos tomar decisiones comerciales mejor informadas y atender a los clientes de forma más personalizada, según Jost Hopperman y Martha Bennett, analistas principales de Forrester.

La 5G, la PNL y la arquitectura de microservicios son también tecnologías en las que los bancos están empezando a invertir, aunque su interés es más moderado que el de la IA y la analítica, según el informe.

 

El 5G ayuda al servicio al cliente

Se espera que el 5G se convierta en una tecnología de uso general para el sector de los servicios financieros a medida que la mayoría de las organizaciones comiencen a utilizarlo para las comunicaciones de baja latencia, según Forrester. Mientras que la infraestructura de 5G está empezando a crecer, casi el 56% de los encuestados cree que el servicio al cliente es un caso de uso importante para la tecnología, según el informe.

Además, la organización de investigación de mercado dijo que el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y su subconjunto, la comprensión del lenguaje natural (NLU), es de interés moderado debido a los desafíos que incluyen la comprensión de los idiomas locales, dialectos y acentos.

Según Forrester, sólo el 23% de los encuestados que utilizan la IA en los servicios financieros emplean el PLN y sólo el 19% la comprensión del lenguaje natural (NLU).

Mientras tanto, la visión por ordenador, que puede considerarse un uso específico del aprendizaje automático, según Forrester, ha experimentado un aumento del interés, y la mayoría de los bancos la utilizan para la comprensión de alto nivel de imágenes digitales o vídeos para casos de uso que van desde la verificación de la identidad hasta el apoyo a proyectos de realidad aumentada.

Otra área de interés son los microservicios, según la empresa de investigación de mercados, que añade que casi el 35% y el 33% de los desarrolladores de servicios financieros utilizan microservicios y contenedores, respectivamente.

La mayoría de los directores de tecnología creen que los microservicios son cruciales en los esfuerzos para construir nuevas aplicaciones sobre los sistemas centrales y heredados de un banco, señaló Forrester. Sin embargo, el interés por los microservicios sigue siendo relativamente bajo en comparación con la IA y la analítica. Esto se debe a que los bancos más pequeños y medianos suelen tener dificultades para trabajar con éxito en los entornos de desarrollo que suelen utilizarse para crear microservicios, según Forrester.

 

RPA, blockchain están en el radar de los bancos

El informe clasifica cualquier tecnología como "en el radar" si los bancos no están planeando su despliegue en los próximos 12 meses, pero pueden estar considerándolas para proyectos piloto.

Estas tecnologías incluyen el aprendizaje profundo, la automatización de procesos robóticos con IA, la realidad aumentada, la malla de datos (una arquitectura distribuida para la gestión de datos), la cadena de bloques o la tecnología de libro mayor distribuido, las plataformas de código bajo, las aplicaciones web progresivas, la malla de servicios y las arquitecturas basadas en eventos.

La mayoría de estas tecnologías se enfrentan a diversos retos, como el cumplimiento de la normativa, los controles de calidad, la escasez de talento formado, los conocimientos tecnológicos, los proyectos fallidos y el retorno de la inversión negativo o nulo.

De hecho, la implantación de algunas de estas tecnologías requeriría que los bancos desplegaran primero con éxito las tecnologías calificadas como "calientes" en el informe, según la empresa de estudios de mercado.

Además, el informe clasifica tecnologías como la gamificación avanzada, la computación confidencial, la computación de borde, la computación cuántica y el IoT como tecnologías "hype".

Como su nombre indica, estas tecnologías, según Forrester, no están lo suficientemente maduras para la banca debido a los retos normativos y de seguridad, las limitaciones presupuestarias y la falta de casos de uso bien definidos.

 

Gartner destaca la tendencia de la IA en la banca

Un informe de Gartner en el que se identifican las tendencias del sector bancario y financiero en 2022 también destaca la IA como tendencia principal en la banca, y prevé que el gasto en TI de las empresas de servicios bancarios y de inversión crecerá un 6,1% en 2022, hasta alcanzar los 623.000 millones de dólares en todo el mundo.

La inteligencia artificial generativa (IA), los sistemas autónomos y la computación que mejora la privacidad (PEC) son tres tendencias tecnológicas que están ganando tracción en la banca y los servicios de inversión en 2022, dijo la firma de investigación de mercado, y agregó que estas tendencias continuarán ganando impulso en los próximos dos o tres años, contribuyendo al crecimiento y la transformación de las organizaciones de servicios financieros.

La firma de investigación de mercado define la IA generativa como el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para generar ideas a partir de los datos para tomar decisiones operativas. Los casos de uso en la banca incluyen la detección de fraudes, la predicción de operaciones, la generación de datos sintéticos y la modelización de factores de riesgo.

"La IA generativa permite a los CIO de los bancos ofrecer soluciones tecnológicas al negocio en busca de un crecimiento de los ingresos, mientras que los sistemas autónomos y la computación que mejora la privacidad son soluciones a largo plazo que ofrecen nuevas opciones para la transformación del negocio en los servicios financieros", afirma Moutusi Sau, vicepresidente y analista de Gartner, en el informe.

La empresa de estudios de mercado define los sistemas autónomos como sistemas físicos o de software autogestionados que aprenden de su entorno y modifican dinámicamente sus propios algoritmos en tiempo real para optimizar su comportamiento en ecosistemas complejos.

Estos sistemas crean un conjunto ágil de capacidades tecnológicas que admiten nuevos requisitos y situaciones, optimizan el rendimiento y se defienden de los ataques sin intervención humana, señala la empresa de investigación de mercados.

En la actualidad, los sistemas autónomos se basan sobre todo en el software en el contexto bancario y los ejemplos incluyen robots humanoides en las sucursales inteligentes.