Santo Domingo.-Hacer una fila en un banco, es cada vez menos frecuente aunque existen quienes prefieren la actividad presencial.

Las entidades que ofrecen servicios financieros ya no sólo están ofreciendo pagos digitales, o transacciones, sino que han aplicado en su gran mayoría la inteligencia artificial (IA) siendo utilizada mayormente en análisis de datos, detección de fraudes y automatización de procesos.

En la actualidad el 34 % de las entidades financieras utilizan inteligencia artificial, estando presentes en el 65 %, 30 % y 14 % de los bancos múltiples (BM), asociaciones de ahorros y préstamos (AAyP) y bancos de ahorro y crédito (BAC), respectivamente.

Entre las aplicaciones más comunes de la IA se encuentra el análisis de datos, la detección de fraudes y la automatización de los procesos, indica el estudio “Ranking de digitalización del sector bancario dominicano 2023”.

El cual precisa que la entidades bancarias utilizan para examinar grandes volúmenes de datos y obtener valiosos conocimientos acerca del comportamiento de los clientes, así como para identificar oportunidades de inversión más prometedoras. Los algoritmos de aprendizaje automático resultan particularmente útiles en la tarea de identificar patrones y predecir resultados.

Además de su capacidad analítica, la IA puede automatizar tareas repetitivas, como la evaluación de solicitudes o la aprobación de préstamos. Esto ha permitido que los empleados se concentren en tareas más complejas y de mayor valor.

Asimismo, la automatización de procesos minimiza los errores derivados de la intervención manual, mejorando así el desempeño general, lo que se traduce en un servicio más ágil y preciso para los clientes.

Actualmente el 24 % de los BM cuenta con el servicio de venta de préstamos vía sus canales digitales y el 29 % tiene el proceso 100 % digitalizado para solicitudes y aprobaciones de tarjetas de crédito.

Dentro de las principales ramas de la inteligencia artificial se encuentra el aprendizaje automático, mejor conocido en inglés como machine learning, que se basa en entrenar un sistema con datos para reconocer patrones y hacer predicciones.

Actualmente, el 32 % de las EIF utilizan esta tecnología para la predicción de fraudes con más rapidez y optimizar la evaluación del puntaje crediticio, acelerando el tiempo de respuesta ante solicitudes de crédito realizadas a través de canales digitales.

También se utiliza el aprendizaje automático para tomar decisiones basadas en datos, asumiendo un conjunto de variables y características para identificar patrones y tendencias, mejorando así la gestión de riesgos.

Alcance sistema
Otra de las aplicaciones del aprendizaje automático en el sector bancario es la implementación de los chatbots, asistentes digitales que ofrecen atención automatizada al cliente. Los chatbots pueden atender consultas inmediatamente e ir aprendiendo de las interacciones para afinar sus respuestas y ofrecer soluciones óptimas.

Actualmente, el 18 % de los BM y el 21 % de los BAC poseen este servicio. De igual forma, se está utilizando el aprendizaje profundo, mejor conocido en inglés como deep learning, el cual incorpora las redes neuronales en capas sucesivas para aprender de los datos de manera iterativa.

El 29 % de los BM y el 20 % de las AAyP emplean esta tecnología para impulsar la ciberseguridad, detectando y deteniendo amenazas maliciosas en las redes neurales para proteger los datos confidenciales de los clientes y empleados. Adicionalmente, permite mejorar la experiencia de usuario, donde los asistentes automatizados.

Usuarios

4.6 Millones.
De usuarios registrados tienen los bancos múltiples indica estudio de la Superintendencia de Banco.