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Automatización inteligente, una nueva mente digital para la banca

Tribunas | Futuro

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Por Andrés Álvarez Blanco, responsable de Banking Financial Services de Capgemini España

La automatización y la inteligencia artificial son algunos de los avances que más han impactado en el desarrollo del sector bancario en los últimos años, que comenzó con la emergencia de las fintech y ha seguido, más tarde, con los amagos de entrada de las grandes tecnológicas. Con todo, se perfila ya el próximo avance en esta tecnología: la «automatización inteligente». Según nuestros estudios, esta podría aumentar los ingresos del sector de la banca un 4,8% para 2020, hasta generar 189.000 millones de dólares adicionales a nivel mundial; siendo esta la estimación conservadora. Aplicado a España, la previsión apunta a que dentro de dos años el sector podría obtener unos ingresos adicionales de 6.070 millones de dólares con esta tecnología.

Hace tiempo que la automatización de procesos se presenta como una realidad con altos niveles de madurez dentro del sector bancario. Pero, ¿qué aporta ahora la «automatización inteligente»? Sin duda, una sofisticada mente capaz de ver, oír y tocar las experiencias con los clientes posibilitando grandes oportunidades de mejorar el rendimiento y la inteligencia de negocio de las compañías.

Con automatización nos referimos al uso de software que funciona sobre unas reglas definidas para la gestión de un alto volumen de tareas repetitivas y estandarizadas a partir de datos estructurados, y que antes requerían la intervención humana. Esto incluye tareas relativamente sencillas, como que nos llegue una alerta al recibir un correo electrónico con ciertas palabras clave o como las que realiza una hoja de cálculo de Excel; pero también operaciones complejas, como las que vinculan los datos de todos los sectores de la empresa, por ejemplo, contabilidad, recursos humanos o inventario en un sistema de información común, para reducir fallos y aumentar la velocidad de procesamiento. En cualquiera de los casos, se sigue un orden lógico y predeterminado que exige que el arquitecto del sistema haya previsto todas las posibilidades para que funcione correctamente. Más allá de los beneficios operativos, esto implica una enorme labor de programación, elevados costes de mantenimiento, así como una rápida obsolescencia.

La automatización inteligente implica un nivel superior de eficiencia que abarca más funcionalidades y áreas, con mayor precisión y eficiencia, gracias a la orquestación de tecnologías. Se suele definir como una combinación de disciplinas avanzadas que trabajan de forma fluida y homogénea a lo largo de la organización. En los procesos interviene la automatización robótica de procesos tradicional —conocida como RPA o Robot Process Automation—, la inteligencia artificial —que simula los procesos cognitivos de la mente humana a través de machine learning, procesamiento de lenguajes naturales (NLP) o visión artificial y reconocimiento óptico de caracteres (OCR), es decir, la capacidad de las máquinas de interpretar imágenes, ya sean logos, caras o letras— y la optimización de procesos de negocio —una aproximación al rediseño de procesos que prima la eficiencia e implica cambios continuos e incrementales en estos—.

Este mix explosivo abre la puerta a sistemas operacionales de la banca mucho más complejos que no solo tienen en cuenta las palabras o datos aislados, sino que los relaciona entre sí con su contexto. El uso de NLP permite, por ejemplo, llevar a cabo funciones como leer correos electrónicos entrantes y redirigirlos al departamento o persona correspondiente; o facilitar la detección de transferencias sospechosas de origen o con intención fraudulenta.

Este framework de tecnología tiene un potencial mucho mayor que la automatización simple. De hecho, si con esta última una empresa puede reducir costes en una horquilla del 10% al 25%, cuando se utiliza la automatización inteligente el ahorro aumenta hasta el 30%-50%.

Como ejemplo ilustrativo, Bank of America ha implementado un sistema cobros que utiliza tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) capaz de analizar la información de los pagos y asociarlos con los datos de las remesas, de forma que sabe quién paga qué sin necesidad de intervención humana. Y esto supone no solo una reducción de costes, sino una capacidad de procesado más rápida y una merma en el número de errores humanos.

La automatización de procesos, con un nivel de adopción del 40%, ha encontrado eficiencias en las tareas, pero no en los procesos de principio a fin, por lo que su escalabilidad (sic) e integración presenta incógnitas, ya manifestadas por las entidades bancarias. En este sentido, el siguiente paso es la automatización inteligente —con una adopción ya del 4%— en forma de API, servicio web o stack tecnológico, que realiza el proceso completo, incluyendo las tareas de juicio y decisión. Es el momento de que el modelo actual evolucione para mejorar la productividad y la satisfacción del cliente.

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