Solo el 6% de los bancos minoristas han girado al cambio con la IA

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  • 4% de ellos podrían aprovechar la automatización inteligente

RedFinanciera

La edición del vigésimo aniversario del Informe Mundial sobre Banca Minorista del Instituto de Investigación Capgemini revela que el 80% de los ejecutivos de los bancos minoristas creen que la IA generativa representa un salto significativo en el avance de la tecnología de IA. Sin embargo, solo el 6% de los bancos minoristas cuentan con una hoja de ruta para una transformación a escala empresarial impulsada por la IA.

Como resultado de la incertidumbre macroeconómica, muchos bancos minoristas se ven obligados a tomar decisiones estratégicas para afrontar los desafíos de sus modelos de negocio existentes. La productividad y la eficiencia dominaron la lista de prioridades de los líderes bancarios encuestados. En lo que respecta a la tecnología, el 70% de los CXOs de los bancos planean aumentar la inversión en transformación digital hasta en un 10% en 2024. No obstante, el informe revela que los bancos no están preparados para adoptar y escalar la transformación inteligente que implica la aplicación estratégica de tecnologías avanzadas como la IA, el aprendizaje automático y la IA generativa para impulsar la innovación y la eficiencia.

Los bancos deben actuar con rapidez para evitar el “fracaso silencioso de la IA generativa”

Para este informe, Capgemini evaluó a 250 bancos minoristas a través de diversos parámetros[1] comerciales y tecnológicos para comprender la madurez de los datos de su infraestructura y su compromiso con la inteligencia artificial. Descubrió que la mayoría de los bancos no están preparados para prosperar en un futuro bancario inteligente[2]. En general, solo el 4% de los bancos minoristas logró una puntuación alta en compromiso empresarial y capacidades tecnológicas, mientras que el 41% obtuvo una puntuación media, lo que indica una falta generalizada de preparación para adoptar e implementar de manera efectiva la transformación inteligente[3]. Las disparidades regionales subrayan aún más esta cuestión. En América del Norte, el 27% de los bancos mostraron un nivel de preparación bajo, seguido de Europa con un 31%, y Asia-Pacífico (APAC) mostró un rezago significativo, con un 48% de los bancos con una puntuación baja.

Centrarse en soluciones inteligentes, que estén integradas con capacidades dirigidas por la IA, permitirá a los bancos afrontar los desafíos estructurales actuales y, en última instancia, garantizar un crecimiento sostenible. Sin embargo, el éxito debe ser medible: entre los encuestados, sólo el 6% de los bancos han establecido indicadores clave de desempeño (KPIs) para medir el impacto de la IA y el monitoreo continuo. Más del 60% de los bancos todavía están identificando y desarrollando KPIs, mientras que el 26% de los bancos que ya han establecido algunos KPIs no los están midiendo.

Según el informe, los bancos corren el riesgo de sucumbir ante un “fracaso silencioso de la IA generativa” debido al retraso en la obtención de resultados mejorables y resultados de sus experimentos con la tecnología. Por ejemplo, solo el 2% de los ejecutivos indican que realizan un seguimiento regular de los KPIs del impacto empresarial de su desempeño en IA generativa. Además, el 39% de los ejecutivos expresan insatisfacción con los resultados de sus casos de uso de IA, lo que refuerza aún más esta desconexión. Para combatir esto, el estudio sugiere que los bancos establezcan un observatorio de IA para rastrear, monitorear e informar el impacto real de la IA y la IA generativa, cuando se implemente a escala.

“Un año después de que la IA generativa se consolidara como un tema central en las salas de juntas, estamos viendo cómo los bancos corren el riesgo de convertirse en rezagados tecnológicos si no adoptan rápidamente soluciones y se preparan para aprovechar sus capacidades”, afirmó Nilesh Vaidya, Director Global del Sector de Banca Minorista y Gestión Patrimonial en Capgemini. “La IA generativa puede tener un efecto faro cuando se utiliza de manera responsable y prudente en todas las operaciones. También es necesario redoblar los esfuerzos para que la IA generativa sea explicable y adecuadamente transparente. Ahora es el momento de actuar para establecer prácticas que generen la confianza y la intimidad con el cliente que tanto se necesitan. El éxito se reducirá al desarrollo de una hoja de ruta que equilibre las exageraciones con un enfoque pragmático, trazable y cuantificable”.

Los empleados bancarios dan la bienvenida a los copilotos de IA generativa

La IA generativa tiene un enorme potencial para elevar la eficiencia y la experiencia del cliente en toda la cadena de valor de la banca minorista. Más de dos tercios de los empleados bancarios (70%) se concentran en actividades operativas, cifra que aumenta al 91% para aquellos empleados en equipos de incorporación de clientes, lo que deja poco tiempo para las interacciones con los clientes. Más del 80% de los empleados bancarios otorgan una calificación de “moderada” a la efectividad de la automatización en todas sus funciones (incorporación, préstamos, marketing, centro de contacto), identificando una brecha significativa entre las aspiraciones del banco y la realidad.

Los empleados bancarios informaron estar más entusiasmados con el potencial de los copilotos de IA generativa para automatizar la detección de fraude, la visualización y el análisis de datos, así como para redactar y enviar contenido personalizado a los clientes. El informe determina que los bancos podrían optimizar hasta el 66% del tiempo dedicado a operaciones, documentación, cumplimiento y otras actividades relacionadas con la incorporación a través de una transformación inteligente impulsada por IA y copilotos de IA generativa.

La IA conversacional podría aliviar el abandono de llamadas por parte de los clientes

La pandemia trasladó las ofertas de servicio al cliente a los canales digitales a medida que las herramientas de autoservicio como los chatbots se convirtieron en la norma. A pesar de este cambio, los clientes han expresado su descontento. Casi dos de cada tres clientes (61%) bancarios contactaron a los agentes porque no estaban satisfechos con las resoluciones de los chatbots, mientras que el 17% simplemente desconfiaba de los chatbots y prefería a los agentes humanos.

Los chatbots tradicionales basados ​​en reglas carecen de la flexibilidad y adaptabilidad de los sistemas avanzados impulsados ​​por IA debido a su incapacidad para manejar consultas complejas o imprevistas. Más del 60% de los clientes calificaron su experiencia con los chatbots como promedio. Estas condiciones significan que el abandono de llamadas está aumentando, alcanzando el 12% para los bancos de Nivel I y casi el 18% para los bancos de Nivel II a nivel mundial[4]. Según el informe, los bancos deberían crear centros de contacto inteligentes que aprovechen los chatbots con capacidades de IA conversacional y copilotos inteligentes para ayudar a los agentes en sus tareas diarias.