Intelligence Fabric: solución de IA que aumenta la eficiencia bancaria

En medio de la transformación del sector financiero, tecnologías como la inteligencia artificial están ayudando a automatizar procesos, personalizar servicios y mejorar la gestión de riesgos.

Jouk Pleiter, fundador y CEO de Backbase. Foto: Backbase. Portal ERP LATAM.

La banca global está atravesando una de las mayores transformaciones de su historia, impulsada por la necesidad de responder a la evolución de las expectativas de los clientes y el aumento de la competencia digital. En un contexto en el que los usuarios demandan experiencias cada vez más ágiles y personalizadas, las instituciones bancarias están reevaluando sus estrategias para conectar de manera más efectiva y rápida con sus clientes. Esta renovación, centrada en brindar servicios proactivos y personalizados, ha llevado a los bancos a explorar tecnologías avanzadas como aliadas en su transición hacia una banca más centrada en el cliente.

Sin embargo, para muchas organizaciones está transformación está siendo más compleja de lo anticipado. De acuerdo con un estudio de la firma de consultoría McKinsey, solo el 30 por ciento de los bancos que han experimentado una transformación digital informan haber implementado con éxito su estrategia digital, y la mayoría no alcanza los objetivos establecidos.

En medio de estos retos para la industria, la inteligencia artificial (IA) está permitiendo a los bancos repensar sus operaciones y adaptarse a este nuevo panorama al facilitar la automatización de procesos, la personalización de servicios y una gestión de riesgos más inteligente. Esta tecnología está contribuyendo a reducir la carga operativa, optimizar los flujos de trabajo y ofrecer experiencias relevantes para los usuarios, impulsando la transformación digital del sector.

En esta evolución, Backbase ha desarrollado innovadoras soluciones como la capa Intelligence Fabric, que está redefiniendo el enfoque de la banca digital. Diseñada para potenciar las capacidades de la plataforma Engagement Banking, Intelligence Fabric es una infraestructura avanzada que combina IA, gestión de datos y herramientas de desarrollo. Con esta solución integrada, Backbase proporciona a los bancos la posibilidad de implementar funcionalidades de "Agentic AI", que orquestan los recorridos del cliente y los flujos de trabajo internos a través de agentes de IA. Estos agentes no sólo interpretan la información contextual, sino que también pueden ejecutar tareas como la búsqueda de transacciones y la programación de pagos, además de manejar procesos complejos como la incorporación de nuevos clientes. 

Al aprovechar esta integración de IA y datos en tiempo real, Intelligence Fabric permitirá aumentar la productividad en las operaciones clave de ventas y servicio al cliente, permitiendo a los bancos responder con mayor precisión y rapidez a las demandas de sus usuarios. Además, con un enfoque robusto en seguridad y cumplimiento, los bancos que adopten esta tecnología pueden mantener altos estándares de gobernanza mientras exploran las nuevas posibilidades que la IA ofrece para transformar la experiencia de sus clientes y optimizar sus operaciones.

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Jouk Pleiter, fundador y CEO de Backbase, comentó: “Backbase está demostrando el liderazgo de su plataforma con sus funcionalidades de IA para la banca. La introducción de Intelligence Fabric marca un hito crucial en nuestra misión de empoderar a los bancos para que aprovechen el poder de los datos y la IA a escala. Hoy damos un gran paso hacia adelante al presentar nuestra estrategia de Agentic AI. Proyectamos un futuro en el que los Agentes de IA trabajarán de forma autónoma en segundo plano, gestionando tareas y procesos y colaborando con clientes y empleados. La adopción y evolución de estos agentes sumamente poderosos de nueva generación reducirá drásticamente el gasto laboral interno y externo en áreas como ventas, marketing, atención al cliente y operaciones de cumplimiento normativo”.

Orquestación de la interacción con el cliente impulsada por IA

Backbase está priorizando la disponibilidad de las funciones de Agentes de IA para los siguientes casos de uso:

1.  Banca conversacional: aprovechar modelos lingüísticos de gran tamaño (Large Language Models - LLM) para gestionar tareas bancarias cotidianas como acceder a cuentas, realizar pagos, consultar historiales de transacciones y gestionar tarjetas a través de canales digitales.

2.  Orquestación de la vida útil del cliente: crear campañas de activación y venta de productos impulsadas por IA que permitan al banco aumentar la tenencia de productos por cliente. Los nudges predictivos impulsados por IA proporcionarán orientación contextual a los clientes, promocionando nuevos productos relevantes como tarjetas de crédito, préstamos, ahorros, inversiones y seguros, todo ello basado en el comportamiento del cliente y su historial financiero. 

3.  Información financiera avanzada: aprovecha la IA y los modelos de machine learning para analizar los datos y el comportamiento de los clientes, proporcionando información práctica como indicadores de alerta anticipada para clientes minoristas, previsiones de flujo de efectivo para las PYME e información sobre la salud y la viabilidad de los clientes para los responsables de las relaciones.

4.  Soporte al cliente potenciado por IA: despliegue modelos de IA generativa de última generación para alimentar chatbots orientados al cliente que proporcionen respuestas efectivas, precisas e inmediatas, reduciendo drásticamente el volumen de tickets de soporte. En cuanto a los agentes, implementa funciones de IA que analizan la percepción de los clientes, resumen los problemas y sugieren opciones de respuesta, proporcionando a los equipos de soporte la información que necesitan para crear respuestas personalizadas y eficaces, mejorando la experiencia de servicio en general.

Thomas Fuss, CTO de Backbase, añadió: “Nuestra Intelligence Fabric cambia las reglas del juego del sector bancario. Con funcionalidades nativas de IA integradas directamente en la plataforma Backbase, ahora proporcionamos a los bancos la infraestructura y las herramientas de desarrollo necesarias para combinar a la perfección datos de diversas fuentes, crear sistemas basados en eventos y adoptar o crear agentes de IA para tareas específicas. Los bancos mantendrán el control total de sus datos y podrán definir y supervisar todas las medidas de seguridad para garantizar que la IA funciona de acuerdo con los requisitos de cumplimiento normativo establecidos por el banco y los organismos reguladores”.