¿Qué es la automatización de los procesos bancarios y cómo la utilizan los bancos?
Cuando los bancos, las cooperativas de crédito y otras instituciones financieras utilizan la automatización para mejorar los procesos empresariales básicos, se habla de automatización de los procesos bancarios.
Los procesos empresariales bancarios y financieros implican un exceso de tareas repetitivas, lo que los hace ideales para la tecnología de automatización de los procesos bancarios. Y la industria bancaria ha sido líder absoluta en la adopción de tecnologías de automatización de bajo código o sin código, como la automatización robótica de procesos (RPA) y el procesamiento inteligente de documentos (IDP), para automatizar procesos repetitivos, como la entrada de datos y el manejo de documentos.
Ahora, con los avances en la tecnología de IA y automatización, la automatización de los procesos bancarios se extiende a procesos complejos que implican analizar datos no estructurados, detectar patrones y tomar decisiones en tiempo real para transformar los procesos bancarios tradicionales.
En particular, la llegada de la automatización de procesos de agentes (APA) empodera a los bancos para automatizar flujos de trabajo dinámicos donde tanto la adaptabilidad como la precisión son vitales, como la detección de fraudes, la gestión de riesgos y el servicio de atención al cliente. Con la APA, los bancos pueden unificar los datos del cliente para ofrecer servicios cohesivos, orientados al valor y personalizados, lo que aumenta la competitividad.
Adoptar la IA de agentes para la automatización de los procesos bancarios no es solo una actualización tecnológica; es un cambio de paradigma en cómo operan los bancos. Con herramientas y soluciones de automatización con agentes, los bancos y las cooperativas de crédito pueden lograr una mayor eficiencia operativa, asegurar el cumplimiento normativo y satisfacer la creciente demanda de autoservicio y transformación digital.
Conclusiones clave del artículo:
- La automatización de los procesos bancarios, sobre todo a través de la automatización de procesos de agente (APA), está transformando las operaciones y mejorando las experiencias del cliente. Con la automatización impulsada por IA, los bancos pueden adaptarse al cambio, gestionar los riesgos de forma más eficaz y ofrecer servicios personalizados.
- La IA de agentes está impulsando la banca preparada para el futuro para permitir que la automatización se expanda a áreas como los informes de sostenibilidad y el cumplimiento de los estándares ambientales, sociales y de gobernanza (ESG).
- Basada en tecnologías de automatización centrales, la APA ofrece importantes ahorros de costos y escalabilidad operativa cuando se aplica a través de una plataforma unificada nativa de la nube que mantiene estrictos estándares de seguridad y cumplimiento.
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Ventajas de la automatización para los bancos.
Los productos y servicios de las instituciones bancarias y financieras pueden beneficiarse de la automatización, ya sea ofreciendo tiempos de respuesta drásticamente más cortos o aumentando el valor de cada hora de trabajo a través de una mayor productividad.
Al aprovechar tecnologías como la RPA y la IA de agentes, los bancos pueden abordar ineficiencias, mejorar la precisión y escalar servicios para satisfacer las crecientes demandas.
Aumento de la eficiencia y menores costos operativos
La automatización elimina tareas manuales que consumen mucho tiempo, como el ingreso de datos y la conciliación de transacciones, al procesar miles de transacciones en una fracción del tiempo que le tomaría a los humanos. Esta eficiencia acelera los flujos de trabajo y reduce de forma significativa los costos operativos.
La automatización de los procesos bancarios se ha convertido en una de las formas más accesibles y asequibles de agilizar las tareas que consumen tiempo e integrarse a los sistemas de TI para maximizar la eficiencia operativa. Además, la automatización de los procesos bancarios proporciona a las instituciones financieras un mayor control, además de un análisis más exhaustivo e integral de sus datos para identificar nuevas oportunidades de eficiencia y ahorro de costos.
Por ejemplo, automatizar procesos administrativos como cuentas por pagar y por cobrar puede reducir los tiempos de procesamiento hasta en un 80%, lo que lleva a ahorros sustanciales.
Mejora de la precisión y reducción del error humano
Los procesos manuales son propensos a errores, sobre todo en tareas repetitivas, como el ingreso de datos o controles de cumplimiento. Las herramientas de automatización aseguran una precisión consistente al seguir reglas y algoritmos predefinidos, lo que minimiza el riesgo de error humano.
Los sistemas impulsados por IA pueden realizar una verificación cruzada de los datos del cliente durante la incorporación para asegurar el cumplimiento de las regulaciones de Conozca a su Cliente (KYC) mientras reducen las inexactitudes. Esta precisión marca una diferencia crucial en áreas como la detección de fraudes, donde incluso errores menores pueden tener importantes consecuencias financieras y de reputación.
Experiencias de cliente mejores y más rápidas
Los clientes quieren hacer más cosas en menos tiempo a partir de las interacciones con sus instituciones financieras. La automatización permite a los bancos ofrecer servicios más rápidos y personalizados que no solo mejoran la satisfacción del cliente, sino que también fomentan la lealtad en un panorama de tecnología financiera cada vez más competitivo.
Por ejemplo, los bots de charla y los asistentes virtuales, impulsados por agentes de IA y NLP, brindan soporte en tiempo real para resolver preguntas de clientes y problemas de inmediato. Además, los sistemas automatizados de emisión de préstamos agilizan los procesos de solicitud, lo que permite a los clientes recibir aprobaciones en minutos en lugar de días.
Mayor cumplimiento y gestión de riesgos
Las instituciones financieras enfrentan estrictos requisitos regulatorios que requieren un seguimiento y presentación de informes de datos precisos. La automatización ayuda a los bancos a mantener el cumplimiento con la generación de informes y registros de auditoría en tiempo real al monitorear las transacciones para detectar actividades sospechosas y garantizar que la documentación necesaria esté actualizada.
Este enfoque proactivo reduce la carga de los equipos de cumplimiento al tiempo que mejora la precisión y la transparencia para minimizar el riesgo de sanciones por incumplimiento y respaldar la reputación de la institución.
Escalabilidad y adaptabilidad
A medida que los bancos crecen y evolucionan, también lo hacen sus complejidades operativas. La automatización proporciona la escalabilidad necesaria para gestionar mayores cargas de trabajo y volúmenes de transacciones sin aumentos proporcionales en los recursos. Los sistemas automatizados pueden integrarse fácilmente con nuevas tecnologías y procesos, lo que permite a los bancos innovar con rapidez.
Las plataformas de automatización de bajo código permiten a las instituciones financieras adaptar rápidamente los flujos de trabajo para satisfacer las necesidades comerciales cambiantes. Tanto si se amplían las capacidades de incorporación de clientes o se integran nuevas aplicaciones fintech, la automatización es integral para escalar las operaciones bancarias sin problemas.
Por ejemplo, los bancos y el sector de los servicios financieros ahora pueden aprovechar grandes bases de datos con diferentes estructuras, modelos de datos y fuentes. De este modo, pueden identificar mejor las oportunidades de inversión, detectar las inversiones de bajo rendimiento antes y adecuar las inversiones a clientes concretos con mucha más rapidez que antes.
¿Qué procesos bancarios son candidatos para la automatización?
La automatización de los procesos bancarios ya no se limita a tareas predecibles y estructuradas. La automatización flexible impulsada por IA combina tecnologías de automatización como la RPA con agentes de IA para transformar procesos complejos y multisistema en operaciones bancarias y casos de uso.
Automatización del servicio de atención al cliente
El servicio de atención al cliente es una de las áreas más visibles donde la automatización marca una diferencia significativa. Los bots de charla y asistentes virtuales impulsados por agentes de IA y NLP pueden manejar consultas rutinarias, como saldos de cuentas e historiales de transacciones, en tiempo real.
La automatización de agentes también está surgiendo como una poderosa herramienta asistiva para aumentar a los agentes humanos de servicio de atención al cliente. Al operar en conjunto con los agentes de servicio para ejecutar actualizaciones de datos y extraer información en todos los sistemas, los agentes de IA también respaldan las llamadas con orientación de nivel experto. Estas herramientas reducen la carga de trabajo de los agentes humanos mientras brindan a los clientes un soporte más rápido, disponible las 24 horas, los 7 días de la semana.
Detección y prevención del fraude
La detección de fraudes es un área crítica en la que las tecnologías de automatización sobresalen. Los algoritmos impulsados por IA pueden analizar grandes cantidades de datos de transacciones en tiempo real para identificar patrones inusuales que pueden indicar actividad fraudulenta.
Por ejemplo, si la tarjeta de crédito de un cliente se utiliza de forma repentina en un país extranjero mientras su dispositivo móvil permanece en casa, el sistema de automatización de agentes puede marcar la transacción para revisión o bloquearla de forma automática, contactar al cliente para notificárselo e iniciar un proceso de reemplazo de tarjeta. Este enfoque proactivo protege a los clientes y reduce las pérdidas financieras para el banco.
Procesamiento y emisión de préstamos
El proceso de solicitud de préstamo a menudo es lento y requiere mucho papeleo. Una automatización simple puede gestionar tareas como el ingreso de datos, la verificación de documentos y las verificaciones de crédito para reducir de forma significativa los tiempos de procesamiento.
Un sistema de Document Automation puede extraer información de los documentos de un prestatario, cotejarla con bases de datos y marcar las discrepancias para su revisión.
Los sistemas de automatización de agentes utilizan agentes de IA para optimizar el proceso de solicitud de préstamos al integrar datos de múltiples fuentes, como agencias de crédito e historiales financieros. Estos agentes pueden evaluar rápidamente la solvencia crediticia y tomar decisiones sobre la aprobación de préstamos en minutos.
La aplicación de la automatización de agentes a la emisión de préstamos acelera las aprobaciones y mejora la precisión, lo que reduce el riesgo de errores que podrían generar problemas de cumplimiento.
Cuentas por pagar y por cobrar
Las herramientas de automatización pueden simplificar tareas manuales como el procesamiento de facturas y los flujos de trabajo de conciliación de pagos al extraer datos de las facturas, compararlos con órdenes de compra y actualizar los sistemas financieros automáticamente, lo que ofrece eficiencias que ayudan a los bancos a mantener mejores relaciones con proveedores y clientes mientras optimizan el flujo de efectivo.
La RPA por sí sola puede procesar cientos de facturas estándar en minutos para garantizar pagos puntuales y reducir el riesgo de cargos por pagos atrasados. Agregar IA a estos flujos de trabajo amplía la flexibilidad y el alcance de la automatización para procesar facturas en cualquier formato, relacionarlas con órdenes de compra y facilitar los pagos oportunos al tiempo que se garantiza la precisión mediante controles de validación.
Cumplimiento y verificación KYC
El cumplimiento normativo es una prioridad máxima para las instituciones financieras, pero a menudo implica procesos que requieren mucho trabajo, como la verificación KYC. La automatización puede agilizar estas tareas utilizando IA y ML para analizar datos de clientes, verificar identidades y señalar riesgos potenciales.
Un sistema de automatización inteligente puede cruzar la información de un nuevo cliente con bases de datos gubernamentales y listas de vigilancia para asegurar el cumplimiento de las regulaciones contra el lavado de dinero (AML).
La automatización del cumplimiento puede aprovechar agentes de IA para monitorear cambios regulatorios y generar automáticamente informes de cumplimiento. Estos sistemas pueden analizar grandes volúmenes de datos para garantizar que los bancos cumplan con los requisitos regulatorios sin una extensa supervisión manual.
Procesamiento de documentos
Los bancos manejan grandes cantidades de documentación a diario. Las tecnologías de automatización, como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), combinadas con IA pueden extraer y procesar datos de documentos de forma rápida y precisa.
Por ejemplo, un sistema automatizado puede escanear una solicitud de hipoteca, extraer detalles relevantes e ingresarlos en el sistema del banco sin intervención humana y ahorrar tiempo y reducir errores en el ingreso manual de datos.
Gestión de riesgos
Una gestión de riesgos eficaz requiere analizar grandes conjuntos de datos para identificar posibles amenazas y oportunidades. Las herramientas de automatización de agentes equipadas con análisis avanzados y ML pueden procesar estos datos de manera más eficiente que los métodos tradicionales.
Por ejemplo, un sistema impulsado por IA puede evaluar las tendencias del mercado, la solvencia del cliente y los riesgos operativos para proporcionar información procesable a los responsables de la toma de decisiones. La automatización de la evaluación de riesgos permite a los bancos tomar decisiones informadas y responder rápidamente a los desafíos.
Cómo funciona la automatización en los servicios bancarios.
La automatización de los procesos bancarios implica aplicar el conjunto adecuado de tecnologías, incluidas la RPA, la IA, el ML, el NLP e integraciones API, a cada tarea, flujo de trabajo o proceso bancario. El objetivo es automatizar flujos de trabajo completos al conectar diversas tareas y sistemas desde el inicio del proceso hasta su finalización.
En la banca, esto implica crear conexiones fluidas entre las funciones de front-office (como el servicio de atención al cliente y ventas) y las operaciones de back-office (como cumplimiento y gestión de riesgos). Por ejemplo, cuando un cliente solicita un préstamo, la automatización puede agilizar todo el proceso, desde la presentación de la solicitud y la calificación crediticia hasta la aprobación y el desembolso al integrar la RPA, la IA y API.
Con la llegada de la automatización de procesos de agente (APA), los bancos e instituciones financieras están aprovechando los sistemas de IA de agentes para ejecutar de forma dinámica flujos de trabajo y orquestar tareas a través de departamentos y aplicaciones.
Tecnologías que permiten la automatización de los procesos bancarios
Automatización robótica de procesos (RPA)
La RPA sirve como una base confiable para la ejecución de tareas en la automatización de los procesos bancarios al manejar tareas repetitivas basadas en reglas con precisión y rapidez. Los “bots” de software imitan acciones humanas, como la entrada de datos y la conciliación de transacciones, sin requerir intervención humana.
La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML)
La IA y el ML elevan la automatización al permitir que los sistemas aprendan, se adapten y tomen decisiones basadas en patrones de datos. A diferencia de la RPA, que sigue reglas predefinidas, la automatización impulsada por IA puede analizar datos no estructurados, predecir resultados y optimizar procesos.
Por ejemplo, en la detección de fraudes, los algoritmos de IA pueden monitorear patrones de transacciones en tiempo real y señalar anomalías que puedan indicar actividad fraudulenta. Los modelos de ML son invaluables para refinar continuamente la precisión al aprender de datos históricos, lo que los hace indispensables para áreas como la gestión de riesgos y el cumplimiento.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
El NLP permite que los sistemas comprendan y respondan al lenguaje humano. Esta tecnología es fundamental para los bots de charla de IA generativa y los asistentes virtuales que manejan consultas de clientes, proporcionan información de cuenta y guían a los usuarios a través de procesos complejos.
Integraciones de las API
Las integraciones de API conectan sistemas bancarios dispares para crear flujos de trabajo fluidos y permitir la automatización de procesos integrales. Esta conectividad elimina los silos, acelera la toma de decisiones y garantiza la consistencia de los datos en todas las plataformas. Por ejemplo, las API pueden vincular los sistemas de originación de préstamos con plataformas de calificación crediticia, para automatizar el proceso de solicitud de préstamo desde el envío hasta la aprobación.
Automatización inteligente y toma de decisiones
La automatización inteligente integra RPA, IA y ML para permitir que los sistemas tomen decisiones informadas con mínima intervención humana, lo que permite la automatización de procesos más complejos e integrales.
Por ejemplo, en el procesamiento de préstamos, la automatización inteligente puede evaluar la solvencia, verificar documentos y aprobar solicitudes en tiempo real para ofrecer resultados más rápidos tanto para los bancos como para los clientes.
Automatización de procesos de agentes y agentes de IA
La automatización de procesos de agentes (APA) está redefiniendo los límites de la automatización de los procesos bancarios. La APA aprovecha agentes de IA para gestionar tareas de manera autónoma, analizar datos, ajustar procesos y manejar excepciones sin supervisión humana continua.
Los agentes de IA pueden interpretar objetivos y gestionar flujos de trabajo complejos mediante la toma de decisiones en respuesta a condiciones dinámicas y la determinación del mejor curso de acción para lograr metas definidas. Al integrarse perfectamente con los sistemas existentes, la APA permite una mayor flexibilidad y adaptabilidad en los flujos de trabajo, ya que los agentes de IA pueden evaluar situaciones en tiempo real y ajustar las acciones en consecuencia.
Operación orientada a objetivos
A diferencia de las herramientas de automatización tradicionales, como la RPA, que siguen pasos y reglas predefinidos, la automatización de agentes está orientada a objetivos.
En el contexto de la banca, esto significa que los agentes de IA interpretan un objetivo, como reducir los tiempos de aprobación de préstamos, y determinan de manera autónoma las mejores acciones para lograr la meta.
Toma de decisiones dinámica
A diferencia de ejecutar tareas en una secuencia fija, la IA de agentes puede evaluar situaciones y datos para tomar decisiones sobre la marcha.
Por ejemplo, al evaluar una solicitud de préstamo, un agente de IA puede analizar factores como el historial crediticio, la verificación de ingresos y las tendencias del mercado para determinar el camino de decisión más favorable, todo mientras se esfuerza por cumplir con el objetivo general de optimizar la gestión de riesgos y la satisfacción del cliente.
Adaptabilidad al cambio
La automatización de agentes sobresale en entornos donde las condiciones pueden cambiar rápidamente. Mientras que las automatizaciones tradicionales requieren actualizaciones manuales de los flujos de proceso cuando surgen nuevos escenarios, la IA de agentes puede aprender de nuevos datos y adaptar sus estrategias en tiempo real.
La adaptabilidad es particularmente valiosa en la banca, donde las condiciones del mercado, los requisitos regulatorios y las necesidades del cliente pueden cambiar con rapidez.
Colaboración entre los sistemas
La APA conecta sin problemas sistemas y departamentos dentro de un banco. Al aprovechar las API y las soluciones de software existentes, los agentes de IA organizan tareas en todas las plataformas (como el servicio de atención al cliente, cumplimiento y gestión de riesgos) en función de los objetivos que están diseñados para lograr. Esta interconexión dinámica impulsa flujos eficientes de información y respalda la eficacia operativa general.
Desafíos y riesgos de la automatización de los procesos bancarios.
Lograr los beneficios de la automatización de los procesos bancarios no siempre es un camino sencillo; las instituciones financieras deben sortear obstáculos para asegurar una adopción exitosa y sostenibilidad a largo plazo. Pero comprender los riesgos y los obstáculos comunes permite abordar la automatización de manera estratégica y puede facilitar el camino hacia la maximización del valor de las tecnologías de automatización.
Una barrera importante para adoptar la automatización de los procesos bancarios es la alta inversión inicial. La implementación de herramientas de automatización, como la RPA o soluciones impulsadas por IA, requiere recursos financieros sustanciales. Los costos incluyen la compra de software, su integración con los sistemas existentes y la capacitación de los empleados.
Para las instituciones más pequeñas, el tamaño de los gastos de implementación puede generar demoras en la adopción total de la automatización en todas las operaciones, lo que potencialmente obstaculiza la capacidad de competir con actores más grandes del mercado.
Los sistemas heredados, todavía comunes en el sector bancario, pueden plantear otro desafío.
Si bien las soluciones de automatización basadas en IU y adaptativas como la APA pueden operar en cualquier sistema, muchas soluciones de automatización no están diseñadas para la simplicidad de integración. Eso significa que las instituciones financieras pueden enfrentar problemas de compatibilidad, lo que requiere desarrollo personalizado o middleware para salvar las brechas entre la infraestructura obsoleta. Este proceso puede provocar retrasos, mayores costos e interrupciones operativas.
Los sistemas de automatización manejan datos sensibles del cliente, como información de identificación personal y registros financieros, lo que los convierte en objetivos atractivos para los hackers. Garantizar que estos datos estén protegidos y se utilicen de forma responsable es de suma importancia. Los bancos deben implementar estrictas políticas de gobernanza de datos y cumplir con las regulaciones de privacidad para mantener la confianza del cliente. Una violación de estos sistemas podría generar importantes pérdidas financieras, daños a la reputación y sanciones regulatorias.
Garantizar medidas de ciberseguridad sólidas, como el cifrado, la autenticación multifactor y el monitoreo continuo, es fundamental para proteger los flujos de trabajo bancarios automatizados.
El cumplimiento es la otra cara de la moneda. La industria de servicios financieros opera bajo marcos regulatorios estrictos, y la automatización debe alinearse con estos requisitos. Implementar soluciones de automatización que cumplan con los estándares KYC, regulaciones AML y otros mandatos puede ser un desafío. Cualquier error en el cumplimiento podría resultar en multas o repercusiones legales.
Las instituciones financieras deben trabajar en estrecha colaboración con los proveedores de automatización para garantizar que sus soluciones cumplan con los estándares regulatorios y puedan adaptarse a los requisitos de cumplimiento cambiantes.
Y lo que influye en todos estos desafíos es la cuestión de la adopción organizativa. Los empleados pueden sentirse aprensivos ante las nuevas tecnologías y temer la pérdida de empleo o sentir que tienen necesidad de adquirir nuevas habilidades. Esta resistencia puede ser especialmente pronunciada entre los gerentes de nivel medio y el personal de primera línea, que pueden estar inseguros sobre cómo la automatización afectará sus roles y responsabilidades. Además, la complejidad de los flujos de trabajo existentes y los sistemas heredados puede crear barreras significativas para la implementación, ya que los empleados pueden estar acostumbrados a los procesos tradicionales y ser reacios a adoptar nuevos.
Al mismo tiempo, los altos directivos pueden tener dificultades para alinear las iniciativas de automatización con los objetivos estratégicos, lo que genera una falta de dirección clara y apoyo para el cambio. Sin una fuerte defensa por parte del liderazgo, resulta difícil fomentar una cultura de innovación y aceptación entre los empleados.
En última instancia, los empleados de todos los niveles necesitan formación integral, capacitación y apoyo continuo.
Por último, pero no por ello menos importante, los sistemas automatizados requieren una gobernanza y una supervisión sólidas. Aunque la automatización reduce el error humano y mejora la eficiencia, la dependencia excesiva de estas tecnologías puede introducir riesgos. Los sistemas automatizados pueden no adaptarse a escenarios inesperados que requieren el juicio humano.
También existe el riesgo de sesgo algorítmico. Los sistemas de IA utilizados en la automatización pueden perpetuar de forma inadvertida los sesgos presentes en sus datos de entrenamiento. Esto puede llevar a resultados injustos en áreas como la aprobación de préstamos o la detección de fraudes. Las instituciones financieras necesitan auditar y ajustar periódicamente los algoritmos para garantizar la equidad y la transparencia.
Mantener un equilibrio entre la automatización y la intervención humana es esencial para garantizar la precisión, la adaptabilidad y la responsabilidad en procesos complejos.
Soluciones de plataforma para la automatización de los procesos bancarios.
Las soluciones de automatización integradas unifican las herramientas y tecnologías de automatización para eliminar las complejidades de gestionar múltiples sistemas dispares, lo que puede generar silos de datos e ineficiencias.
El uso de una plataforma integrada en lugar de herramientas individuales simplifica la implementación, el despliegue, el mantenimiento y el soporte, lo que reduce el costo total de propiedad y facilita el aprovechamiento de las actualizaciones y las nuevas funciones.
Los sistemas de automatización de procesos de agente (APA) se destacan como particularmente valiosos para la automatización de los procesos bancarios. Complementan las plataformas integradas al proporcionar un mayor nivel de sofisticación en la gestión de procesos. Con la APA, los bancos pueden automatizar flujos de trabajo complejos que requieren una toma de decisiones dinámica y comprensión del contexto.
Al adoptar soluciones de automatización integrales, los bancos pueden optimizar las operaciones, mejorar la colaboración entre departamentos y garantizar que todos los esfuerzos de automatización estén coordinados y alineados con los objetivos organizacionales.
Características clave de las plataformas de automatización integradas
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Capacidades de automatización de procesos integrales: las plataformas de automatización integral permiten a los bancos automatizar flujos de trabajo completos, desde la incorporación de clientes hasta el procesamiento de préstamos y las verificaciones de cumplimiento. Esta capacidad integral garantiza que los procesos se ejecuten de manera eficiente y consistente para reducir la intervención manual y el riesgo de errores.
Por ejemplo, una plataforma podría automatizar todo el proceso de solicitud de préstamo, desde la recopilación y verificación de documentos hasta la evaluación del riesgo crediticio y la aprobación final para garantizar tiempos de respuesta más rápidos y una mayor precisión. - IA y ML incorporados: las plataformas de automatización avanzadas vienen equipadas con funcionalidades de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) integradas. Estas funciones permiten a los bancos aprovechar el análisis de datos para la modelización predictiva, la detección de fraudes y la segmentación de clientes, lo que lleva a una toma de decisiones más informada y una mejora en la prestación de servicios.
- Agentes de IA: la integración de agentes de IA dentro de plataformas de automatización permite la toma de decisiones inteligentes y respuestas en tiempo real en entornos dinámicos, como los movimientos del mercado de valores o las interacciones con el cliente. Los agentes de IA pueden gestionar tareas complejas de manera autónoma, analizar datos, proporcionar información y tomar medidas para acelerar aún más los procesos bancarios y mejorar las interacciones con el cliente.
- Desarrollo de bajo código o sin código: muchas plataformas de automatización ofrecen entornos de desarrollo de bajo código o sin código, lo que permite a los usuarios de negocio crear y modificar flujos de trabajo sin un conocimiento extenso de programación. Esto democratiza la automatización, lo que permite que los equipos de toda la organización contribuyan a las mejoras de procesos y se adapten rápidamente a las necesidades cambiantes del negocio.
- Plantillas y conectores prediseñados para procesos bancarios: las plataformas de automatización a menudo incluyen plantillas y conectores preconstruidos específicamente diseñados para sistemas y procesos bancarios comunes, como la gestión de cuentas, el procesamiento de transacciones y la generación de informes de cumplimiento. Estos recursos aceleran la implementación y reducen el tiempo necesario para emplear soluciones de automatización.
- Funciones sólidas de seguridad y cumplimiento: dada la naturaleza sensible de los datos financieros, las plataformas de automatización priorizan la seguridad y el cumplimiento. Proporcionan funciones de seguridad sólidas, que incluyen cifrado de datos, controles de acceso, registros de auditoría y cumplimiento de estándares regulatorios como GDPR y PCI DSS, lo que garantiza que los bancos puedan cumplir con los requisitos regulatorios y al mismo tiempo proteger la información de los clientes.
La filosofía de la hiperautomatización sustenta muchas de estas soluciones y hace hincapié en la integración de múltiples tecnologías de automatización para crear un sistema cohesivo e inteligente. La hiperautomatización va más allá de automatizar tareas individuales; se centra en automatizar procesos empresariales completos, aprovechando la IA y el ML para mejorar y adaptarse continuamente. Para los bancos, esto significa lograr eficiencia operativa y desbloquear nuevas oportunidades de innovación y crecimiento.
Tendencias futuras en la automatización de los procesos bancarios.
La industria financiera se encuentra en un momento crucial, donde la integración de tecnologías avanzadas redefinirá cómo operan los bancos, cómo interactúan con los clientes y cómo gestionan los esfuerzos de cumplimiento y sostenibilidad.
El cambio hacia la automatización impulsada por IA se está acelerando en todas las industrias, sobre todo en el sector bancario. La IA de agentes y la automatización de procesos de agentes (APA) representan un avance significativo en cómo las organizaciones pueden gestionar operaciones.
Las instituciones financieras están reconociendo cada vez más el valor de la IA de agentes; este nivel de inteligencia permite a los bancos automatizar flujos de trabajo dinámicos que requieren comprensión contextual y toma de decisiones.
La APA se basa en los beneficios de la automatización inteligente: mayor eficiencia, reducción de costos operativos y mejora de las experiencias del cliente, al mismo tiempo que agrega la capacidad de navegar por las complejidades, gestionar riesgos y anticipar las necesidades del cliente.
Adoptar la APA, con la capacidad de desplegar agentes inteligentes a través de funciones, desde el servicio de atención al cliente hasta la gestión de riesgos, permitirá a los bancos responder más rápido a las demandas cambiantes de los clientes y a los requisitos regulatorios. Las organizaciones que aprovechan el poder de la IA de agentes estarán mejor preparadas para innovar y prosperar en un panorama de servicios financieros cada vez más complejo.
Y a medida que la automatización de los procesos bancarios madura, las instituciones financieras están ampliando cada vez más los esfuerzos de automatización más allá de las operaciones centrales. Ahora están explorando su potencial en áreas como los informes de sostenibilidad y el cumplimiento de los estándares ambientales, sociales y de gobernanza (ESG).
El creciente énfasis en la responsabilidad corporativa y las prácticas sostenibles está impulsando a los bancos a adoptar soluciones automatizadas que faciliten la presentación de informes precisos y el cumplimiento de los estándares regulatorios. Automatizar los esfuerzos de sostenibilidad no solo ayuda a las organizaciones a cumplir con los compromisos ESG, sino que también las posiciona como ciudadanos corporativos responsables ante los clientes y las partes interesadas.
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Los bancos están experimentando una transformación notable impulsada por la automatización y, más recientemente, la automatización de agentes. A medida que las instituciones financieras adoptan la automatización impulsada por IA y las tecnologías de agentes, están encontrando nuevas formas de agilizar las operaciones, mitigar riesgos y ofrecer servicios personalizados.
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