Los bancos prevén que la GenAI tenga un mayor impacto en sus funciones back office que en sus áreas de front office. Los departamentos que se espera que experimenten mayor reducción de costes y tiempos en el área de front office son el de atención al cliente (64%) y el proceso de onboarding (49%), mientras que en las áreas de back office son la gestión de riesgos (66%) y las operaciones (62%).
En cuanto a la cantidad de empleados que se verán afectados, más de la mitad piensa que tendrá poco impacto entre los profesionales de las funciones front office (entre el 0% y el 20%), mientras que en las áreas back office el impacto se prevé mayor: la mayoría cree que afectará a entre un 20% y un 40%.
Cinco claves IA en el sector bancario
1. El sector bancario lidera la inversión en Inteligencia Artificial
Según el informe Artificial intelligence in finance del portal Statista, el sector de la banca fue el que más invirtió en sistemas de Inteligencia Artificial a nivel mundial en 2023, con una estimación de 20.640 millones de dólares ($20.64B), que suponen el 13,4% de la inversión global. El sector bancario quedó por delante del sector retail (19.710 millones) y del sector de servicios profesionales (16.020 millones).
2. Las entidades financieras en España advierten de la falta de formación
Según EY European Financial Services AI Survey, encuesta realizada por EY a directivos del sector financiero en noviembre de 2023 los directivos de banca españoles perciben la Inteligencia Artificial como una fuerza transformadora: el 75% de los encuestados considera que la IA Generativa impactará de manera significativa en sus áreas de negocio. Sin embargo, solo el 5% reconocía que los profesionales de su organización estaban plenamente preparados para desarrollar las capacidades necesarias para implantar esta tecnología y el 47% afirmó no tener ningún plan en este sentido.
3. El cliente y la detección del fraude, los casos de uso más repetidos
Según una consulta de The Economist Intelligence Unit a ejecutivos de banca, los casos de uso más comunes con los que el sector está experimentando son la detección del fraude (57,6%), la optimización de operaciones tecnológicas (53,7%) y el marketing digital (50,2%). La encuesta EY Retail and Commercial Banking GenAI Survey apunta en la misma dirección: la optimización de procesos de AML/KYC (75%) y la recomendación de servicios (67%) son las prioridades de la banca para empresas, mientras que la detección del fraude en tiempo real (69%) y la personalización de mensajes a clientes (62%) son los más citados en la banca personal.
4. Los bancos piensan en la IA como una inversión a largo plazo
Los datos de la EY Retail and Commercial Banking GenAI Survey muestran que el sector bancario se plantea la implantación de la IA en sus organizaciones como un proyecto a largo plazo. La mayoría de los bancos consultados creen que los procesos de automatización a través de IA Generativa que están implementando actualmente alcanzarán su madurez en un plazo de entre tres y cinco años, lo que demuestra que el sector está apostando por esta tecnología con el valor a largo plazo en mente. De hecho, muchas entidades se plantean una curva de madurez de diez años: el 94% piensa que, tras este período de tiempo, la viabilidad será media o alta.
5. Los bancos se muestran preocupados por la privacidad y seguridad de los datos
También según EY Retail and Commercial Banking GenAI Survey ,cuando se les pregunta por los principales obstáculos o preocupaciones a la hora de implementar IA Generativa en sus organizaciones, los bancos citan como mayor barrera la seguridad y privacidad de los datos, seguido de la fiabilidad en la precisión de la tecnología. El top cinco lo completan los costes de implementación, los riesgos legales o de reputación y la ambigüedad en los casos de uso. De entre los bancos que están más retrasados en la implantación de GenAI (los que todavía no han establecido equipos específicos dedicados a esta tarea), el 55% cita como principal obstáculo la falta de experiencia entre sus profesionales, seguido de la inseguridad regulatoria y de los costes de implantación.
