Por: Mariano Sokal, Director y Cofundador de uFlow

El sector financiero y la banca han sido industrias de vanguardia, siempre reconocidas por la rápida integración de los avances tecnológicos y en muchos casos por ser los generadores de esos desarrollos que después se implementan en otras industrias.

En los últimos años, con el rápido desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA, una tecnología que existe desde algunas décadas, aunque sin el glamour que rodea a las recién lanzadas herramientas públicas y gratuitas) y el Machine Learning (ML), se cambió la interacción entre los consumidores y las empresas, acelerando la transformación tecnológica en todos los ámbitos productivos y el sector financiero adoptó los avances para mejorar la experiencia del cliente, los procesos de evaluación crediticia, la seguridad, e incluso los modelos de negocio.

La disrupción digital marcó a la banca, vimos un aumento significativo en apps y los usuarios dejaron atrás las filas en las oficinas bancarias y optimizaron el uso de su tiempo al realizar operaciones desde la palma de su mano.

El consumismo digital modificó las expectativas y los tarjetahabientes se sienten más cómodos con las apps. Se acostumbraron a la facilidad, rapidez y transparencia en productos y servicios. El presente de la banca y las entidades financieras es tecnológico e inteligente.

Esa inmediatez se ha dado, a la par, en todos los servicios financieros: hacer lo que quieran, cuando y como quieran, ya sean movimientos bancarios, solicitar un préstamo o tarjeta, pagos, ahorro o inversiones de forma digital.

Es por ello que la automatización y la IA permiten a las entidades financieras prestar un mejor servicio al cliente dando respuestas más ágiles, así como potenciar la capacidad de detección del fraude. En este aspecto, un motor de decisiones, además de automatizar los procesos de evaluación crediticia de las empresas financieras, interpreta cientos de data points sobre un cliente -incluyendo su historial- para rechazar operaciones sospechosas o fraudulentas.

Al facilitar la autonomía de las áreas de riesgos o crédito, el motor analiza los hábitos de consumo para generar ofertas de productos y servicios personalizados, y aquellos de última generación cuentan con la capacidad de incorporar modelos de IA de una forma simple y sencilla.

Así, soluciones de tecnología de automatización como los motores ‘decisionales’, se vuelven herramientas esenciales para el sector financiero al reducir a segundos las respuestas a clientes a partir de una toma de decisiones crediticias automatizada, eficiente y sin sesgos subjetivos.

En las grandes empresas financieras es clave contar con la capacidad de procesamiento de miles de solicitudes en simultáneo. La tecnología disponible hace que esto sea posible, mejorando además los modelos predictivos, detectando patrones y minimizando riesgos las 24 horas, los 365 días del año, sin intermediarios, errores ni contratiempos.

México se ha convertido en el segundo mercado para las financieras tecnológicas en América Latina, con 773 fintech a inicios del actual año, de acuerdo a lo publicado por el  Finnovista Fintech Radar México, lo que supone un crecimiento de 19% a tasa anual y una madurez del sector. Con esto, los esfuerzos deberán enfocarse aún más en los procesos de automatización, que permitirán un crecimiento mucho más ordenado, vigilado y certero.

A medida que estas tecnologías basadas en la IA continúan evolucionando, se espera que el sector siga innovando y mejorando la experiencia del cliente, y que impulse la inclusión financiera a la vez que fortalezca la seguridad y eficiencia operativa.

*Mariano es Director y Cofundador de uFlow, compañía de tecnología aplicada al mercado financiero que cuenta con un servicio basado en el motor de decisiones 100% Web, Cloud y NoCode enfocado en automatizar, agilizar y hacer más eficientes los procesos de evaluación crediticia de las empresas financieras.