La industria de los servicios financieros y de seguros en España está viviendo hoy una transformación realmente significativa. La evolución de las necesidades y demandas de los clientes, el crecimiento del volumen de datos y los rápidos avances tecnológicos, especialmente con la irrupción de la inteligencia artificial (IA), están obligando a este sector a innovar y adoptar tecnologías que impulsen la experiencia del cliente, optimicen los procesos y operaciones, y que gestionen el riesgo.

Actualmente, las prioridades esenciales para los clientes son la facilidad de acceso, la rapidez y la autonomía. Por ello, los canales digitales son los preferidos para interactuar con las entidades financieras, tal y como revela un reciente estudio de Funcas. De hecho, también revela que la experiencia digital es un factor crucial para la satisfacción con ellas, ya que así lo afirma un 76% de los encuestados.

En este sentido, la IA y sus grandes capacidades se perfilan como un diferenciador clave para que las empresas puedan lograr ventajas competitivas frente a los clientes. De hecho, conocemos datos como que el 63% de las empresas de servicios financieros a nivel global ya han puesto en producción casos de uso de IA generativa, según una reciente encuesta de Google Cloud. Pero, además, el 90% de los pioneros en la adopción de esta tecnología reportan aumentos de ingresos del 6% o más.

Sin embargo, estas ventajas económicas no se quedan ahí. La realidad nos muestra cómo la IA generativa también se ha convertido en crucial para solventar cuestiones esenciales hoy en el tejido empresarial, como es la ciberseguridad. Hoy en día, toda empresa, también las financieras, se enfrentan a una ciberdelincuencia cada vez más sofisticada. Para combatir estas crecientes amenazas, las entidades financieras se apoyan cada vez más en soluciones asistidas por IA, basadas en el análisis de grandes cantidades de datos e identificación de patrones y anomalías, y poder así mejorar su perfil de seguridad - así lo afirma el 61% de estas empresas, según la misma encuesta.

Por ejemplo, BBVA ha implementado una plataforma avanzada que utiliza la inteligencia de amenazas de Google y el modelo SecLM, un modelo de lenguaje de Google enfocado en la seguridad, para optimizar sus operaciones de defensa. Con este modelo no sólo permitimos que sus equipos trabajen de manera más eficiente y coordinada, aceleren las investigaciones y automaticen tareas, sino que ayudamos a fortalecer el perfil de seguridad de la compañía ante ciberamenazas en constante evolución y cada vez más sofisticadas.

Asimismo y en la misma línea, cabe destacar otro de los mayores retos a los que se enfrenta este sector, para lo que la IA también promete ser un factor decisivo: la lucha contra el delito financiero, incluyendo fraudes, blanqueo de capitales y financiación del terrorismo. En la actualidad también se está aplicando esta tecnología, así como análisis avanzados, con el fin de identificar y prevenir anticipadamente este tipo de delitos gracias, de nuevo, a su capacidad de analizar grandes volúmenes de datos de transacciones en tiempo real, además de poder identificar pautas sospechosas y anomalías. 

A tenor de todo lo anterior, además, no cabe duda alguna de que, en la era de la Inteligencia Artificial, los datos son la base de toda innovación, especialmente para las empresas del sector financiero. Sin embargo, a medida que avanza la tecnología también aumentan las cantidades de datos que deben gestionar, por lo que la IA también promete servir para acabar con los silos y unificar todos sus datos, integrando la información procedente de múltiples fuentes, desde sistemas locales a los proveedores en la nube. Además, estos datos unificados, a su vez, alimentan los algoritmos de IA, lo que aumenta la precisión de todo el proceso. 

Un ejemplo de caso de éxito en este sentido es MAPFRE Iberia, que incorpora BigQuery para la centralización de datos propios. Con ello apoyamos a los departamentos de toda la empresa para que saquen el máximo partido de la información y personalicen las interacciones con los clientes con las herramientas Looker y Vertex. Al unificar los datos, alimentamos los algoritmos de Inteligencia Artificial, lo que posibilita obtener información y predicciones precisas en tiempo real, mejorando la gestión de riesgos y la satisfacción de los clientes. Unos desarrollos que, a su vez, facilitan a las organizaciones el cumplimiento de regulaciones de datos, como el RGPD.

Lo que evidencia todo ello es que las ventajas de la IA y la IA generativa para las entidades financieras son claras. Pero, más allá, la experiencia nos está mostrando cómo IA promete ser un factor decisivo que determinará su desarrollo y, en definitiva, su futuro. Por ello, es necesario que dispongan de soluciones que les permitan modernizar su infraestructura, aprovechar al máximo las posibilidades de los datos, mejorar la ciberseguridad y, por supuesto, también optimizar la conformidad con la normativa.