"El meteórico aumento de los datos y las cargas de trabajo de alto rendimiento, como la IA generativa, está obligando a repensar por completo cómo se almacenan, gestionan y procesan los datos", dijo Nick Patience, analista de investigación senior de 451 Research, parte de S&P Global Market Intelligence. Según las nuevas Tendencias globales en inteligencia artificial (IA) 2023 de S&P Global

reporte, la adopción de la IA por parte de empresas y organizaciones que buscan crear nuevas propuestas de valor se está acelerando, pero los desafíos de la infraestructura de datos y la sostenibilidad de la IA presentan barreras para implementarla con éxito a escala.

De hecho, la industria de servicios financieros también quiere subirse al tren de la inteligencia artificial, pero ¿supera el riesgo a las recompensas? En la banca, la IA puede reformar las operaciones internas y mejorar la experiencia del cliente (CX)... pero los datos confidenciales que impulsan estas evoluciones deben manejarse adecuadamente. Si bien no se puede subestimar la importancia de este desafío, los pequeños bancos y cooperativas de crédito no deben perderse el poder transformador de esta tecnología.

Durante demasiado tiempo, los bancos y cooperativas de crédito más pequeños se han visto desafiados por un acceso desigual a la tecnología de inteligencia artificial. Desde agendas de conferencias hasta materiales de marketing, las instituciones financieras comunitarias con menos de 500 millones de dólares en activos han sido segregadas y tratadas de manera diferente.

Pero las instituciones financieras de todos los tamaños necesitan IA. Aumenta la productividad, revela los impulsores de las medidas clave de rendimiento, mejora el análisis de riesgos y fraudes e impulsa la próxima generación de productos y servicios impulsados ​​digitalmente. Y con las instituciones financieras compitiendo por retener y aumentar su participación de mercado en un panorama ferozmente competitivo, la IA permite a los bancos y cooperativas de crédito diferenciarse con un servicio al cliente y a los miembros moderno y fluido. Es interesante observar que la IA ha pasado de ser simplemente una palanca de ahorro de costos a actuar como un generador de ingresos: el 69 por ciento de los encuestados en la encuesta de S&P Global dijeron que ahora están usando IA/ML para crear nuevas fuentes de ingresos.

Muchas instituciones financieras comunitarias están a la zaga de sus competidores más grandes en la adopción de IA, porque han sido ignoradas por los proveedores de tecnología financiera, que no les prestan ningún servicio (debido al tamaño de sus activos), o porque suponen que no pueden permitirse el lujo de tecnología. Pero el costo no tiene por qué ser una barrera. Algunos proveedores de tecnología financiera están llegando a instituciones más pequeñas a través de socios de canal que ayudan a bancos y cooperativas de crédito de todos los tamaños a competir aprovechando las últimas tecnologías. Los bancos comunitarios y las cooperativas de crédito deberían comunicarse con sus asesores tecnológicos de confianza para preguntarles sobre los proveedores de IA que fijan el precio de sus soluciones en una escala móvil. Algunos comprenden el importante papel que desempeñan las instituciones más pequeñas dentro de sus comunidades y dentro de la industria en general y, por lo tanto, ponen las tecnologías de próxima generación al alcance de todas las instituciones. Aunque la entrega de la solución puede ser diferente, la tecnología en sí no tiene por qué serlo.

Otro obstáculo al que se enfrentan muchas instituciones financieras comunitarias es la falta de un gran presupuesto para I+D o de un gran personal de TI. Afortunadamente, los bancos y las cooperativas de crédito pueden confiar en la experiencia de las FinTech, que se especializan en diseñar tecnología para resolver problemas. A través de asociaciones sinérgicas, las instituciones financieras pueden obtener acceso a las últimas tecnologías sin la carga y el dolor de cabeza de las operaciones y el mantenimiento de la infraestructura.

Del mismo modo, las FinTech pueden ayudar a las instituciones financieras a superar el desafío de infraestructura de datos previamente identificado. Los bancos y las cooperativas de crédito han luchado durante mucho tiempo para mejorar la calidad de los datos y crear un acceso seguro y fluido a ellos. Los datos aislados, los múltiples saltos de conexión de datos y los back-ends anticuados que no se han modernizado según los estándares actuales pueden impedir que los bancos aprovechen el valor de la IA; El acceso a datos de calidad es lo que libera el potencial de la IA. El manejo de datos confidenciales también es un riesgo, pero los expertos en tecnología financiera pueden ayudar a las instituciones financieras a gestionarlo. A través de asociaciones, los bancos y las cooperativas de crédito pueden aprovechar la experiencia técnica necesaria para mejorar sus operaciones y ofertas.

Por lo tanto, los bancos y las cooperativas de crédito, independientemente del tamaño de sus activos, se suban al tren de la IA: no tienen por qué quedarse atrás. Como McKinsey & Compañía

Concluido En 2020, antes de que ChatGPT disparara la popularidad de la IA, “los bancos que aprovechan la IA y el análisis para ofrecer servicios inteligentes y experiencias superiores pueden aumentar la satisfacción y la lealtad del cliente”, lo cual todos sabemos es fundamental para la supervivencia en el competitivo panorama financiero actual.

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