¿Qué es la automatización de los procesos bancarios y cómo la utilizan los bancos?

La automatización de procesos con agentes (APA) difiere de la automatización robótica de procesos (RPA) en varias formas importantes, especialmente cuando se aplica a las operaciones bancarias. Gracias a su capacidad para adaptarse, tomar decisiones informadas e integrarse en todos los sistemas, APA permite a los bancos automatizar flujos de trabajo complejos de forma más eficaz, lo que se traduce en una mayor eficiencia, una mejor experiencia del cliente y el cumplimiento de las normas reglamentarias.

Algunas de las diferencias fundamentales entre RPA y APA en el sector bancario:

Nivel de inteligencia: en el sector bancario, tareas como la detección de fraudes y el Servicio de Atención al Cliente requieren más que solo automatización basada en reglas. Pero la RPA tradicional está diseñada para automatizar tareas repetitivas imitando acciones humanas, como la entrada de datos o el procesamiento de transacciones, siguiendo reglas predefinidas. Por otro lado, APA incorpora tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), para analizar grandes conjuntos de datos en tiempo real, reconocer patrones, tomar decisiones relevantes para situaciones cambiantes y actuar en consecuencia. Este nivel de inteligencia de la IA con agentes permite a los bancos gestionar procesos complejos con mayor eficacia, desde la identificación de posibles transacciones fraudulentas y la puesta en marcha de contramedidas hasta la atención personalizada al cliente.

Adaptabilidad: el sector bancario es un sector dinámico que se enfrenta a normativas cambiantes y a la evolución de las necesidades de los clientes. La RPA tradicional tiene dificultades para adaptarse a estos cambios, ya que requiere actualizaciones manuales de los flujos de trabajo cuando surgen nuevos escenarios. En cambio, la APA está diseñada para ser flexible y adaptable. Puede ajustar sus acciones automáticamente en función de nuevos datos o cambios en el entorno, lo que la hace especialmente valiosa para los bancos que necesitan responder con rapidez a cambios normativos o a las condiciones del mercado.

Toma de decisiones: en el contexto de las operaciones bancarias, tomar decisiones informadas con rapidez es la naturaleza del negocio, especialmente durante procesos como la aprobación de préstamos. La RPA tradicional ejecuta las tareas de forma lineal, siguiendo una secuencia establecida sin capacidad para tomar decisiones independientes. Por otro lado, la APA utiliza agentes de IA que pueden evaluar muchos factores (como el historial crediticio, los ingresos y las tendencias del mercado) para determinar el mejor curso de acción. Al ofrecer decisiones más rápidas e inteligentes, la APA permite a los bancos agilizar flujos de trabajo complejos, como el procesamiento de préstamos, a la vez que aumenta la precisión y mejora la satisfacción del cliente.

Integración entre sistemas: los bancos suelen operar con múltiples sistemas que necesitan comunicarse de manera efectiva. Dado que la RPA tradicional se utiliza a menudo para automatizar tareas específicas de forma aislada, puede generar silos de datos e ineficiencias. En contraste, la APA está diseñada para funcionar sin problemas en todos los sistemas y departamentos bancarios. Se integra en todas las tecnologías y los procesos, e impulsa la automatización integral de flujos de trabajo complejos, desde la incorporación de clientes hasta las verificaciones de cumplimiento. La interconexión inherente a la APA mejora la eficiencia operativa y potencia la cohesión de los servicios bancarios.

Enfoque en los objetivos: en el sector bancario, lograr objetivos estratégicos, como mejorar la satisfacción del cliente o reducir los costos operativos, es una parte importante para seguir siendo competitivo. La RPA tradicional está orientada a las tareas y se centra en la ejecución de acciones específicas sin tener en cuenta objetivos más amplios. En contraste, la APA está orientada a objetivos, con el propósito de alcanzar metas generales. Los agentes de IA en un sistema de APA pueden interpretar estos objetivos y decidir de forma autónoma cómo alcanzarlos, lo que conduce a resultados de procesos más alineados estratégicamente para los bancos.

Para los bancos, priorizar los proyectos de automatización es fundamental para alcanzar los objetivos estratégicos operativos y de crecimiento. Para lograrlo, los bancos deben priorizar los proyectos de automatización aplicando un enfoque de seis puntos para identificar, evaluar y actualizar la lista de procesos bancarios candidatos a la automatización. Este enfoque estructurado les ayudará a maximizar los beneficios de la automatización y a impulsar mejoras significativas en todas las operaciones.

Seis consideraciones clave para los bancos a la hora de determinar en qué iniciativas de automatización centrarse:

• Identificar áreas de alto impacto: los bancos deberían comenzar evaluando las operaciones para identificar procesos que tienen el potencial para lograr un impacto significativo de automatización. Esto incluye buscar tareas que sean repetitivas, que consuman mucho tiempo o sean propensas a errores. Por ejemplo, la automatización de la tramitación de préstamos o la incorporación de clientes puede suponer un ahorro sustancial de tiempo y una mejora de la precisión, lo que repercute de forma positiva y directa en la satisfacción del cliente.
• Evaluar la viabilidad y el ROI: a partir de la lista de áreas de alto impacto, los bancos deben evaluar la viabilidad, teniendo en cuenta factores como la complejidad, las necesidades tecnológicas, los recursos disponibles y el rendimiento de la inversión (ROI) previsto. En función de estas evaluaciones, priorizar los candidatos a la automatización que prometen ganancias rápidas o ahorros sustanciales de costos puede demostrar el valor de la automatización desde el principio.
• Considerar el cumplimiento normativo: el sector bancario está muy regulado y el cumplimiento de la normativa es una prioridad constante. Muchos proyectos de automatización pueden mejorar directamente el cumplimiento, como la automatización de las verificaciones KYC (conozca a su cliente) o la supervisión de las transacciones. Priorizar estas iniciativas no solo reduce el riesgo de sanciones por incumplimiento, sino que también agiliza procesos que son fundamentales para mantener la confianza de los clientes y de las autoridades reguladoras.
• Alinearse con los objetivos estratégicos: puede parecer obvio, pero los bancos deben asegurarse de que los proyectos de automatización estén alineados con los objetivos estratégicos generales. Priorizar proyectos que respalden objetivos clave (ya sea mejorar el Servicio de Atención al Cliente, la eficiencia operativa o ampliar la oferta de productos) contribuirá a impulsar el éxito a largo plazo. Por ejemplo, si un banco pretende mejorar la experiencia del cliente, puede priorizar proyectos que automaticen las consultas del Servicio de Atención al Cliente o agilicen la aprobación de préstamos.
• Involucrar a las partes interesadas: involucrar a las partes interesadas clave, como los jefes de departamento, los equipos de TI y los empleados de primera línea, en el proceso de priorización es valioso. Las perspectivas de las partes interesadas pueden aportar claridad sobre los procesos que suponen una mayor carga y aquellos en los que la automatización puede marcar una mayor diferencia. Recopilar este tipo de información puede ayudar a garantizar que los proyectos seleccionados tengan un amplio apoyo y satisfagan las necesidades de los distintos equipos y departamentos.
• Control y reevaluación: una vez que los proyectos de automatización están en marcha, los bancos deben supervisar continuamente su rendimiento e impacto. La definición de indicadores clave de rendimiento (KPI) para controlar el éxito de las iniciativas de automatización les permite reevaluar las prioridades en función de la evolución de las necesidades o de las nuevas oportunidades. Revisar periódicamente el proceso de priorización es una de las formas clave que tienen los bancos de mantenerse ágiles y adaptarse a los cambios del mercado y a las expectativas de los clientes.

Al diseñar flujos de trabajo bancarios automatizados, se deben incorporar varias funciones importantes de detección de fraudes y reducción de riesgos para proteger tanto al banco como a sus clientes.

Herramientas recomendadas para la detección de fraudes y reducción de riesgos en procesos bancarios automatizados:

• Control de transacciones en tiempo real: implemente sistemas que controlen continuamente las transacciones a medida que ocurren. Esto les permite a los bancos identificar con rapidez patrones o comportamientos inusuales que podrían indicar actividades fraudulentas. Por ejemplo, si la tarjeta de crédito de un cliente se utiliza de repente para efectuar una compra de gran valor en otro país mientras su teléfono aún está en casa, el sistema debería marcarlo para su revisión.
• Algoritmos de aprendizaje automático: utilice el aprendizaje automático (ML) para mejorar la detección de fraudes. Estos algoritmos pueden analizar datos históricos de transacciones para comprender cómo es el comportamiento normal de cada cliente. Al reconocer las desviaciones de estos patrones, el sistema puede identificar mejor los posibles fraudes. A medida que pasa el tiempo, los modelos de ML mejoran su precisión aprendiendo de nuevos datos, lo que los hace más eficaces a la hora de detectar el fraude.
• Autenticación multifactorial (MFA): incorpore MFA en los flujos de trabajo automatizados para añadir una capa adicional de seguridad. Esto significa que, además de introducir una contraseña, es posible que los clientes tengan que verificar su identidad mediante otro método, como un código de mensaje de texto o una huella dactilar. La MFA ayuda a garantizar que solo los usuarios autorizados puedan acceder a cuentas sensibles o completar transacciones.
• Alertas y notificaciones automatizadas: configure alertas automáticas para notificar a los clientes y al personal del banco sobre actividades sospechosas. Por ejemplo, si una transacción supera un determinado importe o se produce en un lugar de alto riesgo, el sistema puede enviar una alerta inmediata para que se investigue más a fondo. Las notificaciones rápidas pueden ayudarle a evitar pérdidas y mantener a los clientes informados sobre sus cuentas.
• Clasificación de riesgos: desarrolle un sistema de clasificación de riesgo que evalúe cada transacción basándose en varios factores, como el monto, la ubicación y el comportamiento del cliente. Las transacciones con calificaciones de riesgo más altas pueden marcarse para una verificación adicional o una revisión manual. Esta priorización ayuda a los bancos a concentrar los recursos en las transacciones con mayor potencial de ser problemáticas.
• Integración con bases de datos externas: integre flujos de trabajo automatizados con bases de datos externas, como bases de datos de fraude y listas de vigilancia. Esto permite al sistema comparar la información de los clientes y los detalles de las transacciones con patrones de fraude conocidos o personas de alto riesgo.
• Actualizaciones y auditorías regulares: establezca un proceso para auditar y actualizar con regularidad las capacidades de detección de fraude. A medida que evolucionan las tácticas de fraude, es importante mantener actualizados los sistemas automatizados, e incluso adelantarse. Las revisiones periódicas pueden ayudar a detectar posibles deficiencias en el sistema y garantizar que los bancos utilicen las herramientas y técnicas más eficaces para mitigar los riesgos.

El diseño de la automatización para gestionar casos extremos y excepciones sin intervención humana es un aspecto crítico de la creación de flujos de trabajo bancarios eficaces. La automatización de procesos con agentes (APA) es la única capaz de satisfacer esta necesidad. Los casos extremos son situaciones inusuales o inesperadas que pueden presentarse en los procesos bancarios, por ejemplo, solicitudes inusuales de clientes, patrones irregulares de transacciones o excepciones en los datos. Para gestionarlos con eficacia, la automatización debe ser flexible e inteligente, las fortalezas de la APA.

A continuación, se explica cómo funciona la APA para diseñar automatizaciones que gestionen los casos extremos y las excepciones:

• La APA aprovecha la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para analizar grandes volúmenes de datos y aprender de patrones históricos. Tomando como base su capacitación en diversos escenarios, un flujo de trabajo de APA puede reconocer cuándo algo no cumple la norma y ajustar automáticamente su respuesta. Por ejemplo, si un cliente intenta transferir una gran suma de dinero desde una cuenta que suele tener muy poca actividad, el sistema puede identificarlo como un caso excepcional y aplicar normas específicas para gestionarlo.
• A diferencia de la automatización tradicional, que sigue reglas fijas, la APA utiliza agentes de IA que toman decisiones basadas en datos en tiempo real. Cuando se presenta un caso excepcional, estos agentes pueden evaluar múltiples factores, como el historial del cliente, el contexto de la transacción y los niveles de riesgo, para determinar la mejor forma de actuar. Esta toma de decisiones dinámica le permite gestionar excepciones sin necesidad de intervención humana.
• La APA es flexible; puede incorporar múltiples trayectorias diferentes para el manejo de excepciones. Por ejemplo, si una transacción se marca como sospechosa, el sistema de APA puede iniciar automáticamente un proceso de verificación secundario o pausar temporalmente la transacción hasta que se completen más comprobaciones. Esto garantiza que los casos extremos se gestionen de manera rápida y segura.
• La APA incluye circuitos de retroalimentación para aprender de sus decisiones. Cuando encuentra casos excepcionales, puede analizar los resultados de sus acciones y ajustar los algoritmos en consecuencia. Con el tiempo, esto permite gestionar las excepciones con mayor precisión, lo que reduce la necesidad de intervención humana.

Sí, los bancos pueden implementar automatizaciones modernas aunque sigan dependiendo de sistemas centrales heredados.

La automatización robótica de procesos (RPA), la automatización inteligente de procesos (IPA) y la automatización de procesos con agentes (APA) pueden integrarse con eficacia en los sistemas heredados. La RPA automatiza las tareas repetitivas al imitar las interacciones humanas con las aplicaciones, lo que le permite trabajar directamente con la interfaz de usuario de los sistemas centrales heredados. La IPA amplía la RPA al agregar capacidades de IA mientras sigue conectándose con sistemas heredados.

La APA avanza en este sentido al incorporar IA con agentes y aprendizaje automático para la toma de decisiones dinámicas y la gestión de flujos de trabajo complejos. En conjunto, estas tecnologías de automatización permiten a los bancos automatizar sin necesidad de modificar la infraestructura existente.

Además, las soluciones de automatización modernas están diseñadas para la integración, incluso con sistemas centrales heredados. Por medio de API y otros métodos de integración, los bancos pueden crear flujos de trabajo automatizados que incluyan tanto los sistemas heredados como los modernos.

Sin embargo, aunque los bancos pueden implementar automatizaciones junto con los sistemas heredados, es importante disponer de una estrategia de modernización a largo plazo. Depender únicamente de los sistemas heredados puede limitar la capacidad de un banco para adoptar tecnologías en el futuro y restringir su capacidad para adaptarse con rapidez a la evolución de los mercados y las expectativas de los clientes. Un plan de modernización a largo plazo ayudará a los bancos a acelerar sus operaciones y mantenerse competitivos en el cambiante panorama financiero.

Aunque la fabricación propia puede parecer interesante por su capacidad de control y personalización, la compra a un proveedor de automatización acreditado suele ofrecer ventajas mucho mayores. Estas son las razones.

Eficiencia de costos y recursos. Diseñar una plataforma interna exige una inversión sustancial, no solo en tecnología, sino también en talento calificado, mantenimiento continuo e infraestructura. Para la mayoría de los bancos, esto supondría una sobrecarga de recursos y desviaría la atención de operaciones básicas como la experiencia del cliente y el crecimiento. Por otro lado, las plataformas de proveedores tienen costos predecibles y gestionables, por lo que puede asignar los recursos de forma más estratégica a la vez que obtiene todas las ventajas de una solución ya preparada.

Mantenerse al día con la tecnología. El ritmo de innovación en la tecnología financiera es implacable. Los proveedores especializados en automatización con agentes impulsan continuamente sus plataformas, e introducen los últimos avances en IA, aprendizaje automático y procesamiento de datos. Al comprar a un proveedor, obtiene acceso inmediato a estas actualizaciones sin necesidad de la carga interna que supone mantenerse a la vanguardia. Si crea su propia plataforma, corre el riesgo de retrasarse rápidamente, a menos que su equipo tenga la capacidad y el presupuesto necesarios para una innovación constante.

Cumplimiento de normas con confianza. La normativa bancaria es complicada y cambia con frecuencia. Las plataformas de los proveedores están diseñadas para adaptarse a las normas legales y reglamentarias más recientes. Si construye su propio sistema, garantizar el cumplimiento total es un desafío continuo y costoso que su equipo puede tener dificultades para afrontar entre otras prioridades.

Privacidad y seguridad en las que puede confiar. La seguridad de los datos no es negociable en el sector bancario. Las soluciones de los proveedores suelen incluir marcos de seguridad robustos e integrados, que aprovechan años de experiencia para proteger la información confidencial. La creación de una solución interna segura exige una inversión continua en medidas de seguridad avanzadas, una responsabilidad difícil y costosa para que la asuma cualquier institución sin ayuda. Con la solución acreditada de un proveedor, puede sentirse más seguro al proteger los datos de sus clientes.

Escalabilidad y asistencia empresarial. Los bancos tienen diversas necesidades de automatización, desde agilizar los procesos administrativos hasta mejorar las interacciones con los clientes. Una ventaja clave de las soluciones de los proveedores es la capacidad de ofrecer una plataforma para toda la empresa que abarque todas estas funciones desde el primer día. Estas soluciones están diseñadas para gestionar flujos de trabajo complejos y prestar servicio a distintos departamentos sin problemas, con lo que se consigue una automatización homogénea en todas las operaciones bancarias. Los principales proveedores también ofrecen personal de asistencia técnica especializado para resolver con rapidez los problemas, lo que reduce al mínimo las interrupciones y permite que su banco funcione con eficacia.

¿Cuándo tiene sentido construir de manera interna? Si su organización tiene procesos únicos que exigen una personalización muy específica, o si dispone de los recursos necesarios para financiar y mantener un desarrollo constante, la construcción podría coincidir con sus objetivos. Sin embargo, para la mayoría de los bancos, los desafíos, como el aumento de los costos, los riesgos de obsolescencia y la complejidad de la escalabilidad, superan los beneficios potenciales.

La elección de un proveedor de automatización con agentes de confianza le mantendrá a la vanguardia de la innovación, gestionará el cumplimiento y la seguridad, y le permitirá centrarse en lo que realmente importa: atender a los clientes y ampliar el negocio. Construir internamente puede parecer atractivo, pero contratar a un proveedor suele ser el camino más inteligente y eficaz hacia el éxito.

La automatización de los procesos bancarios ofrece una gran ventaja competitiva al aumentar la eficiencia, reducir los costos y mejorar la satisfacción del cliente, a la vez que impulsa el cumplimiento de la normativa y permite el crecimiento estratégico y la innovación.

Un elemento clave es la automatización con agentes, que permite a los sistemas no solo ejecutar tareas, sino también tomar decisiones informadas basadas en criterios preestablecidos o datos en tiempo real. Esta capacidad es especialmente valiosa para funciones como la aprobación de préstamos, la detección de fraudes y la gestión de carteras de inversión. Al permitir una toma de decisiones más rápida e inteligente, la automatización con agentes reduce los tiempos de respuesta y aumenta la eficacia operativa general.

La automatización en general transforma procesos de rutina como la gestión de transacciones, la introducción de datos y la elaboración de informes. Al agilizar estas tareas, los bancos reducen los costos operativos, minimizan los errores humanos y permiten a los empleados centrarse en ofrecer un servicio personalizado e impulsar el crecimiento estratégico.

La experiencia del cliente también mejora de forma notable gracias a la automatización. Herramientas como los bots de chat de IA ofrecen asistencia las 24 horas del día, los 7 días de la semana, mientras que los flujos de trabajo optimizados agilizan servicios como la apertura de cuentas y el procesamiento de transacciones. La automatización con agentes puede avanzar aún más y ofrecer soluciones a medida para los clientes, como asesoramiento financiero personalizado u ofertas de productos a medida.

En el ámbito del cumplimiento normativo, la automatización destaca por simplificar los complejos requisitos reglamentarios. Los sistemas impulsados por IA controlan las transacciones en tiempo real, señalan irregularidades y aseguran el cumplimiento de leyes y estándares. Este enfoque proactivo reduce el riesgo de multas, complicaciones legales y daños a la reputación.

A través de la automatización, los bancos pueden elevar el rendimiento operativo, adaptarse rápidamente a las demandas del mercado y asegurar su posición como líderes innovadores en la industria.