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Inter y BAC Credomatic explican cómo utilizan IA en sus estrategias

Dic 1, 2023

Por Roberta Prescott

Inter y BAC Credomatic explican cómo utilizan IA en sus estrategias

Las instituciones resaltan cómo el análisis avanzado de datos ha respaldado su expansión y mejor de servicio, incluso para explorar nuevas líneas de negocio

 

La inteligencia artificial (IA) tiene la potencialidad de facilitar a las instituciones financieras el abrir nuevas líneas de negocio y crear productos más certeros. Así lo detallaron el neobanco brasileño Inter y el grupo financiero centroamericano BAC Credomatic, en su participación en el Foro de Innovación LAC 2023 de Mastercard celebrado esta semana.  

La IA, y su uso para el análisis avanzado de datos, es una tendencia que sigue evolucionado y que puede permitir a los bancos y fintechs mejorar sus modelos de suscripción a productos crediticios o de ahorro e inversión, al rastrear el comportamiento de los clientes y comprender sus demandas. “El uso de datos para IA generativa mejorará los productos”, destacó João Vitor Menin, CEO de Banco Inter, agregando que, desde su experiencia, el aprendizaje automatizado ha sido fundamental para que los clientes mejoren su historial de crédito, así como realizar ofertas personalizadas.  

El ejecutivo puso como ejemplo cuando la institución detectó que había una necesidad entre sus clientes de contar con cuentas globales. Así, comenzó a ofrecer una cuenta bancaria en Estados Unidos para sus clientes en Brasil. 

“Utilizamos datos no sólo para ofrecer un límite de crédito para un producto, sino también para comprender qué tipo de nuevo producto se puede desarrollar”, agregó el CEO. 

La IA, ya sea tradicional (predictiva) o generativa, y su aplicación en pagos y finanzas fue el punto principal del encuentro organizado por Mastercard en Miami, porque se prevé que será fundamental para acelerar a la industria en la próxima década, en diversas actividades, desde brindar acceso al crédito y capital, hasta combatir el fraude. 

 

Un punto de inflexión 

Por su parte, Jaime Compte Rosillo, director de operaciones de banca de consumo, pymes y pagos del BAC Credomatic, coincidió en que los datos han sido fundamentales en la estrategia de priorización del grupo. “Los datos fueron extremadamente cruciales para ver dónde teníamos brechas y dónde podíamos hacerlo mejor”, dijo Compte. “Ya teníamos KPI (indicadores clave de desempeño) […] pero es interesante construir un dashboard con datos en tiempo real y algunos ejemplos. Esto ayuda mucho con la tasa de aprobación”, detalló. 

BAC Credomatic es cliente de consultoría de Mastercard desde hace más de dos años y ha utilizado información para descubrir tendencias del mercado. “¿Cuáles son los desafíos de los que el cliente habla con nosotros? Para priorizar el trabajo tenemos que definir en el alcance”, explicó. El open finance y el embedded finance también han sido importantes, como elementos para entender al cliente y realizar ofertas precisas, dijo. 

Ambos ejecutivos compartieron sus impresiones en un panel moderado por Raj Seshadri, presidente de datos y servicios de Mastercard, quien agregó que, ante la evolución tecnológica, la industria de pagos está en un punto de inflexión.  

“La IA será, principalmente, una oportunidad disruptora en términos de sistemas, de propuestas de valor de la industria, de la forma en que se harán las cosas en los próximos cinco, diez, quince años”, dijo, comparando el escenario actual de la IA con el lanzamiento de los dispositivos inteligente o, incluso, Internet.  

La inteligencia artificial, por tanto, se está convirtiendo en una continuación de la informática, en un momento en el que la potencia de almacenamiento es suficiente para satisfacer las demandas de procesamiento.  

“Lo realmente interesante ahora con la IA no es el algoritmo, sino los datos subyacentes; se necesitan datos de alta calidad para trabajar”, destacó.  

A medida que progresa el uso de IA en las finanzas predictivas, la banca latinoamericana ha notado que tiene un problema de “data sucia”: bases con información no legible, mal segregada o simplemente inutilizable. Y como lo destacó en el mismo foro Xavier Sala-i-Martin, especialista de innovación e IA, la calidad de los datos que alimenten los algoritmos tendrá incidencia directa en la calidad de los análisis que generen, y con ellos, de las decisiones comerciales que se tomen. 

 

 

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