Maximizar el crecimiento: el poder de la IA que se muestra en los pagos

Las tecnologías de inteligencia artificial (IA) son una parte integral del sector bancario En áreas como el riesgo, el fraude y el cumplimiento, por ejemplo, el uso de la IA ha sido común durante años y continúa profundizándose. El éxito de estas iniciativas (y otras), y el potencial de desbloquear más beneficios, está impulsando una mayor inversión en esta área en 2024, con especial interés en la IA generativa.

El analista de tecnología financiera Celent creó un informe encargado por MongoDB e Icon Solutions que profundiza en cómo se utiliza actualmente la AI en la industria bancaria, así como en algunos de los casos de uso clave para la adopción de la IA en los pagos para mejorar la agilidad operativa, automatizar los flujos de trabajo y aumentar la productividad de los desarrolladores.

Descargue el informe de Celent: cómo aprovechar los beneficios de la IA en los pagos para descubrir cómo puede obtener lo mejor de sus inversiones en IA y desbloquear las posibilidades ilimitadas que ofrece la IA para el futuro de los pagos.

Una variedad de flujos de trabajo y mejoras de productos desbloqueada

Las tecnologías de IA se utilizan actualmente para abordar una amplia gama de diferentes flujos de trabajo y servicios orientados al cliente desde la automatización y optimización de procesos en el departamento administrativo y de operaciones, hasta áreas como gestión de riesgos y liquidez en tiempo real, previsión de flujo de efectivo y personalización de servicios en el departamento de ventas. Los asistentes virtuales y bots también se convirtieron en una parte importante del proceso de asistencia técnica al cliente.

En este blog, cubriremos algunos de los hallazgos clave del informe Cómo aprovechar los beneficios de la IA en los pagos de Celent y lo que esto significa para la industria bancaria y de pagos.

La analítica avanzada, la automatización inteligente y las tecnologías de IA lideran la agenda de inversión en 2024

A lo largo del tiempo, los bancos fueron aumentando de forma ininterrumpida sus inversiones en proyectos para hacer un uso mejor y más eficiente de los datos. En parte, esto lo impulsó la necesidad de responder a las crecientes expectativas de los clientes sobre la velocidad y la calidad de los servicios digitales, pero también refleja una creciente comprensión del verdadero valor de los cuentas y transacciones. Sin embargo, lo más importante de todo ha sido habilitar las tecnologías necesarias para ofrecer casos de uso respaldados por AI y análisis avanzados.

No es de extrañar que los proyectos respaldados por tecnologías de análisis de datos e IA ocupen un lugar destacado en la agenda mundial. Las inversiones en análisis avanzado y aprendizaje automático son una prioridad tecnológica líder para el 33% de los bancos corporativos, ubicándose por encima de los proyectos relacionados con la robótica y la automatización (que son el centro para el 31% del mercado). La inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) no se quedan atrás y fueron destacados como una prioridad por el 28% de los bancos.

Muchos también están explorando la IA generativa

Aunque el entusiasmo en torno a la GenAI es comprensible dado su evidente potencial, la conversación se matizó a finales de 2023. Esto es comprensible dadas las complejidades de aplicar los modelos de lenguaje grande (LLM) a datos del cliente que pueden ser confidenciales, así como las preocupaciones regulatorias más amplias sobre la explicabilidad (y la posible auditabilidad) de los resultados de LLM. Dicho esto, hay muchas áreas en las que GenAI ya se está utilizando para apoyar a los asesores y se espera una mayor innovación en áreas como esta. Según el informe, el 58% de los bancos está evaluando o probando la IA generativa en alguna capacidad, mientras que otro 23% tiene proyectos que utilizan esta tecnología en su hoja de ruta.

Casos de uso emergentes de IA en los pagos y el crecimiento potencial de los ingresos

La falta de capacidad de desarrollo es uno de los mayores desafíos para los bancos cuando se trata de ofrecer innovación en productos de pago. Los bancos creen que las mejoras de productos que no pudieron ofrecer en los últimos dos años debido a las limitaciones de recursos habrían respaldado un crecimiento del 5,3% en los ingresos por pagos. Con esto en mente y la transformación revolucionaria con la integración de la IA, las instituciones financieras deben considerar cómo liberar los recursos para desarrolladores para aprovechar al máximo estas oportunidades.

A medida que la industria de pagos continúa evolucionando, la integración de IA está a la vanguardia para remodelar el panorama, ofreciendo soluciones innovadoras que priorizan la seguridad, la eficiencia y la experiencia personalizada del usuario. Los casos de uso emergentes de la IA en los pagos son un testimonio de su potencial transformador para dar forma al futuro de las transacciones financieras.

Cómo aprovechar las tecnologías modernas para obtener lo mejor al adoptar la IA

En el panorama de la IA que evoluciona rápidamente, los constantes avances tecnológicos y las necesidades cambiantes de los clientes requieren inversiones estratégicas. Para seguir siendo competitivos, los bancos y los proveedores de pagos no solo deben centrarse en las mejoras actuales de los productos, sino también en preparar sus capacidades para el futuro a través de la modernización de la infraestructura de pagos. Al adoptar tecnologías avanzadas como la IA y el AA, que requieren datos como base, las organizaciones a menudo se enfrentan al desafío de integrar estas innovaciones en los sistemas heredados debido a su inflexibilidad y resistencia a la modificación. Por ejemplo, agregar una nueva vía de pago y un nuevo punto de acceso para clientes podría ser muy difícil. Establecer una arquitectura de datos sólida con una plataforma de datos moderna que permita a los bancos enriquecer la experiencia de pago consolidando y analizando datos en cualquier formato en tiempo real, impulsando servicios y características de valor agregado a los consumidores. Las siguientes recomendaciones ayudarán a garantizar que las organizaciones de servicios financieros puedan desbloquear el potencial transformador de la IA generativa a escala, mientras garantizan que se aborden adecuadamente las preocupaciones sobre privacidad y seguridad:

• Entrene modelos de IA/AA con los datos más precisos y actualizados, abordando así la necesidad crítica de adaptabilidad y agilidad frente a la evolución de las tecnologías. Al unificar los datos desde el procesamiento de pagos back-end hasta las interacciones con el cliente, los bancos pueden mostrar información estratégica en tiempo real para crear un recorrido del cliente fluido, conectado y personalizado.

• Prepárese para el futuro con un esquema de datos flexible capaz de adaptarse a cualquier estructura, formato u origen de datos. Esta flexibilidad facilita la integración perfecta con diferentes plataformas de IA/AA, lo que permite a las instituciones financieras adaptarse a los cambios en el panorama de la IA sin grandes modificaciones en la infraestructura.

• Aborde las preocupaciones de seguridad con controles de seguridad integrados en todos los datos. Ya sea administrado en un entorno de cliente o a través de MongoDB Atlas, un servicio de cloud totalmente administrado, MongoDB garantiza una seguridad sólida con funciones como autenticación (inicio de sesión único y autenticación multifactor), controles de acceso basados en roles y cifrado de datos integral. Estas medidas de seguridad actúan como una protección para los datos financieros confidenciales, mitigando el riesgo de acceso no autorizado de partes externas y brindando a las organizaciones la confianza para adoptar tecnologías de IA y AA.

• Inicie y escale aplicaciones siempre activas y seguras integrando servicios de terceros con API. El modelo de datos flexible y la capacidad de gestionar varios tipos de datos, incluidos los datos estructurados y no estructurados, son una excelente opción para organizar su ecosistema de API abierta para hacer que el flujo de datos entre bancos, terceros y consumidores sea posible.