Opini贸n | El c贸digo abierto y IA/ML: Pilares de los servicios financieros inteligentes

Las fintechs y las grandes empresas tecnol贸gicas o bigtechs empiezan a ofrecer servicios en las mismas categor铆as que las organizaciones financieras tradicionales.

Desde que las computadoras y los tel茅fonos inteligentes comenzaron a realizar operaciones financieras, las personas ya utilizaban la banca electr贸nica, pero la pandemia aceler贸 la transformaci贸n digital del sector e hizo que los canales digitales fueran la primera opci贸n de contacto con bancos, aseguradoras y empresas de pagos. El cambio en la din谩mica de mercado llev贸 a las empresas financieras a reposicionarse y pone en evidencia a los bancos considerados tecnol贸gicamente m谩s maduros en vista del tiempo que llevan trabajando en su transformaci贸n. 

Hoy m谩s que nunca acelerar la estrategia digital ha cobrado una importancia cr铆tica en vista de que los consumidores utilizan los servicios en l铆nea para muchas de sus actividades y ans铆an trasladar ese modelo a la gesti贸n de su finanzas. 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 qu茅 serlo. Es fundamental entender c贸mo 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 tecnol贸gicas o bigtechs empiezan a ofrecer servicios en las mismas categor铆as que las organizaciones financieras tradicionales. 

Digitalizaci贸n inteligente 

La inteligencia artificial, llevada al plano t茅cnico con instrumentos como machine learning (ML) y deep learning (DL), es sumamente importante para la digitalizaci贸n inteligente de los servicios financieros. El uso del an谩lisis predictivo y de modelos integrados de AI/ML permiten a las empresas identificar tendencias, obtener informaci贸n y efectuar recomendaciones para mejorar la satisfacci贸n del cliente y aumentar la retenci贸n en los canales m谩s r谩pido. En un sector financiero tan regulado y con un uso de datos intensivo, la adopci贸n de la AI no solo mejora el nivel de precisi贸n de las operaciones y reduce la posibilidad de error por medio de la automatizaci贸n, sino que tambi茅n permite que la industria desarrolle un entorno m谩s positivo y seguro para sus clientes. 

Muchos bancos tambi茅n est谩n analizando el uso de AI/ML como herramientas para combatir los delitos financieros, en especial, el lavado de dinero y el fraude. La arquitectura que se utiliza para aumentar el procesamiento de transacciones en tiempo real con an谩lisis y modelos de AI/ML derivados de los datos puede integrarse en los procesos de negocios 鈥攃omo investigaciones e informes de actividades sospechosas鈥 de manera eficiente y escalable mediante la combinaci贸n de tecnolog铆as de c贸digo abierto y plataformas de nube h铆brida. 

No deber铆a sorprender que la Unidad de Inteligencia de The Economist haya revelado en su informe “La AI: el futuro de los servicios financieros” que alrededor de un tercio de las empresas esperan que, de ac谩 a cinco a帽os, entre el 51% y el 75% de sus cargas de trabajo est茅n soportadas por tecnolog铆as de AI. Para ello, la inversi贸n en AI deber谩 duplicarse, pasando de USD 50.100 millones en 2020 a m谩s de USD 110.000 millones en 2024, seg煤n la encuesta de la Gu铆a mundial de gastos en inteligencia artificial de IDC. 

Servicios financieros innovadores 

Los sistemas propietarios son incapaces de seguirle el ritmo a la evoluci贸n del ecosistema de AI/ML debido a cuestiones como el costo, la complejidad y la dependencia del proveedor en implementaciones a escala. Las tecnolog铆as open source tienen la capacidad de acelerar la curva de adopci贸n de AI/ML en los procesos de las instituciones financieras. Por medio de soluciones basadas en contenedores y Kubernetes, almacenamiento, infraestructura como servicio (IaaS), transformaci贸n de datos y gesti贸n de API 鈥攊ncluso las herramientas de soporte y automatizaci贸n y aplicaciones de IA de distintos proveedores鈥 es posible lograr mayor eficiencia sin la necesidad de nuevas inversiones. Adem谩s, las plataformas de an谩lisis basadas en c贸digo abierto hacen posible una personalizaci贸n sin precedentes de la experiencia del usuario por medio de AI/ML. 

Tras todos los cambios que se vienen sucediendo en los 煤ltimos a帽os y toda la aceleraci贸n vivida durante la pandemia, las empresas que no se adapten definitivamente a este nuevo contexto quedar谩n fuera del futuro escenario comercial. Gartner ya prev茅 que, para el a帽o 2030, el 80% de las grandes empresas del sector perder谩n relevancia y hasta dejar谩n de existir si no son capaces de acompa帽ar los avances tecnol贸gicos con un cambio de mentalidad y de comportamiento. En el sector financiero, al igual que en otros, digitalizar significa utilizar la tecnolog铆a no como un fin sino como un medio para que las instituciones est茅n en condiciones de replantearse sus procesos. En ese trayecto, AI/ML constituyen elementos clave del 茅xito de la transformaci贸n digital de las instituciones financieras. 

Por Victoria Martinez, gerente de Desarrollo de Negocios e Inteligencia Artificial en Red Hat


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