Resolver el dilema de los datos no estructurados en el sector de servicios financieros

Desde mejorar el cumplimiento hasta reducir la carga de trabajo manual, las herramientas de inteligencia artificial actuales están ayudando a las instituciones financieras a transformar las comunicaciones con los clientes en información estructurada y procesable, afirma Paul Bennett, socio gerente de Madox Square LLP.

Te entiendo. No es otro artículo rimbombante sobre IA. Pero estén atentos. Lo que sigue no es una especulación abstracta, sino lo que ya está sucediendo en la práctica. En una conversación reciente con Richard Huston , director general de VAMOS , empresa que desarrolla soluciones de IA específicamente para servicios financieros, escuché algo diferente. En lugar de grandes visiones del futuro, Huston ofreció una mirada práctica tras bambalinas, mostrando cómo la IA está abordando discretamente uno de los problemas más persistentes del sector: los datos no estructurados. Sus ideas dieron lugar a lo siguiente.

El problema de los datos no estructurados

En el acelerado mundo de los servicios financieros, pocos desafíos son tan persistentes y costosos como la gestión de datos no estructurados. Ante la avalancha de ofertas financieras de cientos de corredores y correos electrónicos de atención al cliente que requieren complejas interpretaciones de políticas, las instituciones financieras han tenido dificultades durante mucho tiempo para procesar manualmente la información que llega en una gran variedad de formatos y estilos. Sin embargo, como en muchos ámbitos, los avances recientes en tecnología de IA ofrecen soluciones prometedoras a este problema persistente.

La magnitud del desafío es enorme. Imagine a una entidad crediticia típica de financiación de activos que recibe propuestas de corredores de todo el país. Cada corredor tiene su propio método para presentar la información de sus clientes; algunos prefieren correos electrónicos extensos, otros envían viñetas concisas y muchos envían documentación incompleta en múltiples archivos adjuntos. Lo que debería ser un proceso de evaluación sencillo se convierte en un laborioso ejercicio de arqueología de datos, donde los equipos de operaciones dedican horas a extraer, interpretar y estructurar la información antes de poder iniciar cualquier análisis significativo.

La regla del 80:20

Las nuevas tecnologías de IA ahora son capaces de interpretar las comunicaciones de los clientes y ofrecer sugerencias inteligentes a los equipos de operaciones. En lugar de prometer reemplazar el juicio humano, estos sistemas buscan mejorarlo automatizando el trabajo administrativo pesado: el 80 permite que la inteligencia humana (IA), el 20, se centre en la monitorización y la toma de decisiones complejas.

Ya sea una oferta de financiamiento de un corredor o una solicitud de servicio al cliente, al recibir datos no estructurados, la IA puede analizar automáticamente el contenido, extraer información clave y presentarla en un formato estructurado, junto con el contexto relevante de los sistemas empresariales existentes. Por ejemplo, si un cliente solicita un cambio en su fecha de pago por correo electrónico, un sistema de IA puede analizar la solicitud, recuperar la información de su cuenta y su plan de pago, y recomendar las medidas necesarias según sus políticas y el estado de su cuenta.

Más que una simple automatización

Lo que hace que esta tecnología sea particularmente potente es su capacidad para comprender el contexto y aplicar políticas de forma coherente en todas las interacciones. En el ejemplo anterior, el sistema no solo extrae información básica del solicitante, sino que también comprende la relación entre los diferentes puntos de datos, identifica posibles factores de riesgo y sugiere los siguientes pasos según los criterios de préstamo establecidos.

Cuando un cliente envía un correo electrónico explicando dificultades financieras, la IA puede analizarlo y comprender su situación, identificar políticas relevantes para clientes con dificultades financieras y ofrecer a los empleados opciones adecuadas, como pagos reducidos o una moratoria de pagos. Esta comprensión contextual representa un avance significativo con respecto a las herramientas tradicionales de procesamiento de datos.

Cumplimiento y gestión de riesgos

En un sector donde el cumplimiento normativo es fundamental, la IA para garantizar la coherencia de las políticas ofrece un valor añadido significativo. Garantiza que todas las interacciones con los clientes se realicen automáticamente de acuerdo con las políticas y los procedimientos. Al mismo tiempo, crea un registro de auditoría claro de las circunstancias consideradas para las decisiones y permite supervisar los resultados de los clientes. Esta capacidad automatizada de cumplimiento resulta especialmente valiosa para las instituciones que gestionan obligaciones de protección al consumidor y requisitos de trato justo. Al integrar las políticas directamente en los flujos de trabajo operativos, la IA ayuda a garantizar el cumplimiento uniforme de los requisitos legales en todas las interacciones con los clientes. Esto reduce el riesgo de incumplimiento y mejora la eficiencia operativa.

Hola – el factor humano

Quizás el aspecto más importante para una implementación exitosa de IA sea considerar el factor humano. Debería reducir la presión sobre el personal de atención al cliente al simplificar las interacciones complejas con los clientes, brindar orientación y apoyo claros, y mantener el control humano sobre las decisiones clave y las interacciones con los clientes.

Este enfoque centrado en el ser humano aborda una de las preocupaciones más comunes sobre la IA en el sector de servicios financieros: que la automatización reduce la calidad del servicio al cliente. En cambio, al asumir tareas administrativas y ofrecer sugerencias inteligentes, la IA permite a los empleados dedicar más tiempo a actividades que requieren un criterio y una empatía verdaderamente humanos.

Estoy deseando que llegue

El potencial de la IA para resolver el problema de los datos no estructurados apunta a un cambio más amplio en el enfoque de las instituciones financieras hacia la eficiencia operativa. En lugar de considerar la IA como un sustituto de la experiencia humana, las organizaciones con visión de futuro reconocen su potencial como una poderosa herramienta complementaria que puede gestionar procesos rutinarios manteniendo el control humano sobre decisiones complejas.

Para las instituciones financieras que aún enfrentan dificultades con el procesamiento manual de datos no estructurados, la IA ofrece una visión convincente del futuro: la tecnología asume la carga administrativa mientras los humanos se centran en construir relaciones e impulsar los resultados comerciales. En un sector donde la eficiencia y el cumplimiento normativo son cruciales para el éxito, esto representa no solo una mejora operativa, sino una verdadera ventaja competitiva.

Para los ejecutivos de servicios financieros, la pregunta no es si la IA transformará sus operaciones, sino si serán pioneros en adoptar estas soluciones o se quedarán rezagados en una industria cada vez más automatizada.

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La experiencia de Paul Bennett mantiene a Madox Square LLP en el buen camino en el cambiante panorama automotriz. Con una combinación de estrategia, colaboración y una gran atención a las tendencias emergentes, garantiza que sus clientes estén bien posicionados para el futuro. Y, a juzgar por sus tiempos en la máquina de remo, probablemente cruzará la meta antes que la competencia, con sus galletas Rich Tea en la mano.