Una banca data-driven: así integra la banca privada suiza la ciencia de datos y la IA

Analizar e interpretar los datos almacenados para adoptar decisiones más precisas es el nuevo escenario para la banca privada en Suiza. La inteligencia artificial y la ciencia de datos pueden ayudar a reducir riesgos y costes, según estudios académicos del país helvético.

El ritmo de adopción de las nuevas tecnologías se ha disparado en los últimos años y todo parece indicar que la situación se mantendrá en el futuro más cercano. Los bancos, al igual que numerosos agentes de diferentes sectores, no permanecen ajenos a esta dinámica. Para muchos, los esfuerzos se centran en reaccionar de forma rápida y eficiente para adoptar estas nuevas tecnologías y no quedarse atrás en la carrera de la digitalización. 

Para la banca privada suiza, adaptarse a un nuevo escenario data-driven –toma de decisiones basada en el análisis y la interpretación de los datos almacenados– es clave para mantener su posición de liderazgo tanto a nivel nacional como internacional. Y, en este escenario, una tecnología cobra cada vez más importancia: la inteligencia artificial (IA). 

La ciencia de datos, clave para el sector financiero

Los datos son la base del conocimiento que tenemos del mundo. En los últimos años, la ciencia que permite analizar grandísimas cantidades de datos ha revolucionado la forma en que las organizaciones de todo tipo analizan su presente, toman decisiones y planifican su futuro. 

La llamada ciencia de datos combina matemáticas, estadística, programación y muchas otras disciplinas para descubrir información práctica que se encuentra entre los datos, pero que es muy difícil de identificar sin la ayuda de la tecnología. 
Tal y como señalan desde el estudio Data-driven Banking in Switzerland, elaborado por expertos del Institute of Financial Services Zug (IFZ) de la Universidad de Ciencias Aplicadas y Artes de Lucerna (Suiza), los bancos pueden utilizar la ciencia de datos para reducir costes y riesgos y aumentar sus ganancias

De acuerdo con este estudio, la digitalización ha dejado una huella importante y positiva en los bancos suizos en los últimos años. Estos se han vuelto más eficientes y han optimizado muchos de sus procesos. Sin embargo, señalan los autores, “la mayoría de los bancos suizos todavía no se ha aventurado profundamente en la banca basada en datos”. Todavía hay margen para aumentar la penetración de las diferentes herramientas y tecnologías y conseguir sacar todo el provecho posible a la ciencia de datos. 

Hacerlo, señalan sus autores, podría mejorar aún más la posición del sector financiero suizo al generar un crecimiento de los ingresos y ofrecer experiencias mejoradas a los clientes. 

La IA en la banca privada suiza

Hace años, los titulares relacionados con la ciencia de datos los protagonizaba el Big Data. Hoy, cobra cada vez más protagonismo la IA. Existen multitud de herramientas basadas en esta tecnología; las más utilizadas en sectores como el de la banca permiten aprovechar la inteligencia de las máquinas para hacer, en segundos, tareas que pueden llevar horas. Por ejemplo, interpretar, redactar, resumir o traducir textos.

Para los trabajadores del sector bancario, disponer de herramientas de IA para realizar tareas puede traducirse en una mejora de su productividad y su eficiencia. Un estudio realizado por la Swiss Financial Market Supervisory Authority (FINMA) recopila las áreas en las que el sector financiero utiliza más la IA. Son las siguientes:

  • Seguimiento de la actividad y las transacciones de clientes. Por ejemplo, para detectar el blanqueo de dinero, el uso indebido de tarjetas de crédito y el fraude en transacciones de pago.
  • Realizar análisis de cartera y análisis de idoneidad.
  • Dar forma a estrategias comerciales.
  • Automatizar procesos relacionados con el procesamiento y la creación de documentos.

 

Tal y como explican desde Microsoft, los trabajadores pueden acceder rápidamente a información, redactar correos electrónicos personalizados con el apoyo de la herramienta o resumir las conversaciones con los clientes. Esta optimización de los procesos permite mejorar el servicio. 

De acuerdo con el estudio realizado por expertos del IFZ, muchos bancos en Suiza usan ya herramientas basadas en IA, pero pocos lo consideran un elemento crítico en su planificación estratégica. Su penetración es relativamente baja, a pesar de las ganancias que supone su uso. Sin embargo, las principales previsiones apuntan a que, debido al alto ritmo de las innovaciones en el campo de la IA y a la presión que ejercen las fintech, su implementación aumentará en los próximos años. 

En el caso de BBVA, una alianza con Open AI para desplegar 3.000 licencias de ChatGPT Enterprise entre los empleados del Grupo han convertido al banco en el primero europeo en explorar esta herramienta de IA de forma segura y responsable.

Esto supone, también, algunos retos. Es necesario que los modelos de IA se nutran de datos de alta calidad y que las herramientas estén sujetas a controles de acceso confiables, para cumplir con los estándares y las regulaciones de los servicios financieros tanto suizos como internacionales.