● Según el estudio de Accenture, la productividad de los empleados podría mejorar hasta un 30% y la rentabilidad aumentar 300 puntos base.
Julio de 2024. Utilizando los datos financieros existentes de más de 150 grandes bancos de todo el mundo, Accenture analizó las tareas bancarias para estimar cómo la Inteligencia Artificial Generativa podría afectar al tiempo de los empleados bancarios por función y, a continuación, modeló las implicaciones financieras para los bancos a lo largo de tres años.
Según el análisis de Accenture, los bancos que adopten y amplíen eficazmente la IA generativa podrían aumentar la productividad de sus empleados hasta en un 30%, agilizando numerosas tareas relacionadas con el lenguaje. Los ingresos operacionales podrían aumentar en torno a un 20%, más del cuádruple de las previsiones del consenso de analistas, mientras que la rentabilidad podría aumentar en 300 puntos base.
Al ayudar a los bancos a operar de forma más eficiente, la tecnología podría suponer un ahorro de costos de entre el 1% y el 2%, con una reducción de hasta 400 puntos base en los ratios de costos/ingresos.
Al respecto, Nicolás Deino, Director de Accenture Chile para la industria financiera, afirmó que “son cifras que no pueden ignorarse. Mientras que algunos pueden ver la IA generativa como un juego de reducción de costes, el aumento de los ingresos por el uso de la IA generativa para optimizar las interacciones con los clientes, la fijación de precios y la gestión de riesgos podría superar con creces la eficiencia de costes”.
Reinventando el talento y las formas de trabajar
El informe analizaba cómo la IA generativa podría afectar a las 20 funciones más importantes de los bancos. Estas funciones se dividen en tres categorías:
● Funciones con un alto potencial de automatización: La investigación identificó varias ocupaciones, que representan el 41% de todos los empleados bancarios, que tienen un alto potencial de automatización, incluidos los cajeros.
● Funciones con alto potencial de aumento: El 34% de los empleados bancarios cuyo trabajo implica un alto grado de juicio, incluidos los analistas de crédito y los gerentes de relaciones, podrían ser potenciados por las herramientas de Gen AI.
● Funciones que podrían beneficiarse por igual de la automatización y el aumento: el 25% de todos los empleados de banca se verán afectados de forma similar tanto por la automatización como por el aumento, incluidos los agentes de atención al cliente que dedican tiempo a responder consultas, explicar servicios y preparar documentación.
Los bancos tendrán que optimizar el uso de sus aplicaciones de IA generativa y mejorar la cualificación de los empleados existentes, al tiempo que atraen talento especializado en IA y datos para apoyar la ampliación y operatividad de la tecnología.
La hoja de ruta para la adopción en toda la empresa
Los bancos que están teniendo un éxito temprano con la IA generativa comparten algunos rasgos comunes:
● Se centran en casos de uso de bajo riesgo y gran volumen (middle y back office), con un modelo operativo definido y financiación discrecional centralizada para probar aplicaciones de alto valor.
● Sólida base de datos y enfoque de gestión centrado en la propiedad, la calidad y la accesibilidad – Los bancos con visión de futuro cuentan con sólidas políticas y procedimientos de gobernanza de datos y han comenzado a migrar de los lagos de datos a las mallas de datos descentralizadas.
● Infraestructura segura en la nube habilitada para IA – Los bancos que han avanzado más en su viaje hacia la nube han demostrado una mayor agilidad y la capacidad de dar soporte a una amplia gama de casos de uso.
Nicolás Deino comentó además que “aunque los bancos han hecho notables progresos en la adopción de la IA generativa, el siguiente paso será determinar cómo pasar de la prueba de concepto a la ampliación a toda la cadena de valor”.
Fuente: E-press.