Los bots pueden mejorar la eficiencia en los bancos, pero hay que estar atentos a sus desventajas

La automatización robótica de procesos ofrece muchos beneficios a las instituciones financieras, pero es importante prepararse antes de lanzarse.

La industria bancaria está adoptando rápidamente la automatización robótica de procesos (RPA), desde los jugadores más importantes hasta los bancos comunitarios más pequeños y ofertas emergentes solo en línea, cuyos clientes tienen cuentas no tradicionales. Antes de lanzarse, intente entender mejor las diversas formas en las que se utilizan los bots en banca, su potencial a futuro y lo que no debe perder de vista para su implementación.

Si bien la disrupción tecnológica no es novedad, los avances en RPA crecen a un ritmo dinámico, e incorporan una serie de tareas que se pueden automatizar. Por lo general, la RPA se utiliza para imitar tareas rutinarias repetitivas y basadas en reglas, y por lo general funciona mejor con fuentes de datos estructuradas. Si uno se sumerge más en el detrás de escena, la RPA puede armonizar datos de diversos sistemas digitales.

Ejemplos de uso de RPA en banca

Uno de los usos más visibles de RPA en banca son los chats automáticos interactivos de servicio al cliente, que responden a solicitudes comunes (como ayudar a los clientes a cambiar contraseñas o acceder a la información de la cuenta). Las aplicaciones de RPA en banca pueden ser desde tipos sencillos de interacciones de servicio al cliente hasta investigaciones antifraude con varias instancias y muchos procesos intermedios, como gestión de archivos, actualización contable y renovación de cuentas de depósito a plazo fijo. Otros usos frecuentes incluyen el escaneo de documentos en papel y el ingreso de esa información en bases de datos, además de «analizar» sitios web en busca de información útil.

Los avances recientes implican que ahora la RPA permite obtener el tipo de big data que permite transformar la forma en que una compañía obtiene información de sus clientes y procesos, y es clave para mejorar el proceso de toma de decisiones y tener una perspectiva que mejore la eficiencia. Por ejemplo, el software de RPA puede ser una herramienta útil para garantizar la adhesión normativa, para los procesos de debida diligencia y para garantizar el cumplimiento de los requisitos antilavado de dinero. Si está bien implementada, la RPA también permite analizar diversas listas y sitios, como el de la Oficina de Control de Activos Extranjeros, para detectar a entidades incluidas en las listas de sanciones o identificar personas con exposición política.

¿Humanos versus robots?

Los bots son más rápidos que los humanos en tareas repetitivas y de determinación, como obtener datos de búsquedas sobre personas, cuentas y transacciones en diferentes sistemas. Trabajan las veinticuatro horas, 365 días al años, y un bot correctamente diseñado e implementado puede reducir la probabilidad de errores tipográficos o resultados que se pasan por alto. También son excelentes para diferencias patrones y comportamientos normales de los anormales.

A medida que un bot obtiene más información, puede aplicar los datos incorporados a nuevas situaciones (esto se conoce como machine learning, o aprendizaje automático). Por ejemplo, puede notar que un posible cliente está en el mismo nicho que una persona con exposición política. Automatizar estos tipos de tareas libera a los analistas, que solo deben analizar los resultados, tomar decisiones según su criterio y monitorear las investigaciones. Las agencias federales alientan a los bancos a innovar

Habrá más innovación. En diciembre de 2018, los examinadores de bancos federales instaron a los bancos a evaluar nuevas formas de cumplir con sus obligaciones de BSA/AML con el objetivo de «seguir fortaleciendo el sistema financiero contra actividades financieras ilícitas».

La declaración conjunta de organismos de control y agencias de supervisión financiera (que incluyen a la Reserva Federal, el FDIC, FinCEN, OCC y NCUA) insta a los bancos a analizar, evaluar y, donde corresponda, implementar de manera responsable metodologías innovadoras para combatir el lavado de dinero, el terrorismo y el fraude. El comunicado destaca que las tecnologías de IA que los bancos ya utilizan permiten abordar los requisitos normativos de BSA/AML y mejorar el monitoreo de transacciones. Además, el comunicado destacó que los vacíos normativos de BSA/AML que quedaron expuestos por los programas piloto no necesariamente generan una acción de supervisión.

Además de colaborar con la normativa BSA/AML, la RPA se ha convertido en una herramienta importante para los bancos que emiten o refinancian hipotecas, según un documento reciente de Infosys. Si se aplican las reglas correctas, la RPA puede contribuir a optimizar el proceso de hipotecas. La clave, dice Infosys, es «identificar procesos de trabajo que se puedan repetir, definir y basar en reglas». Luego el software se puede programar para que complete esas tareas. Como los préstamos hipotecarios suelen involucrar a varias partes y diversos procesos, como destaca el documento de Infosys, la capacidad de la RPA de hacer búsquedas en diferentes listas de datos parece indicar una mayor eficiencia y detección de fraudes.

Consideraciones sobre RPA en bancos

Si bien la RPA tiene mucho potencial, al igual que con los cambios en tecnología, es crucial planificar bien antes de la implementación para evitar inconvenientes.

• Evalúe su proceso. La regla de oro es que la RPA permite magnificar, automatizar y acelerar procesos existentes. Un banco con un buen gobierno corporativo lo amplifica a través de la RPA. Pero la automatización robótica de procesos también permite detectar procesos que no son tan buenos. No se concentre únicamente en automatizar el proceso actual, reúna a todas las partes involucradas para determinar la mejor manera de implementar el proceso. Y luego automatícelo.
• Resguárdese del sesgo en los algoritmos. Hacer pruebas de sesgo puede implicar obtener datos, crear modelos estadísticos y analizarlos. Lo último que quiere es que un algoritmo discrimine en su trabajo por error. Recuerde documentar sus esfuerzos para resguardarse de los sesgos, además de establecer el debido gobierno corporativo.
• La tecnología debe estar alineada con su estrategia comercial. Hoy la mayoría de los proyectos de tecnología también son proyectos comerciales, y las implementaciones de RPA no son excepciones. Además de entender el objetivo del proceso que quiere automatizar, es importante evaluar si la tecnología está alineada con la estrategia y los objetivos comerciales generales del banco. Además debe garantizar que los altos directivos estén comprometidos con el plan.
• Pruebe su sistema de automatización. Empiece muy de a poco con un estudio piloto que permita identificar y descartar cualquier problema. Las pruebas posteriores a la implementación de cualquier proceso automatizado son clave, e implican repasar una muestra con el bot, para garantizar que los resultados obtenidos son los buscados.
  Mida los resultados. Comparar el tiempo que le lleva a la RPA completar una tarea en relación con el tiempo que requiere la concreción manual de la misma tarea le ayuda a empezar a cuantificar sus beneficios en términos de eficiencia.

Aproveche todo el potencial de la automatización

Como imaginará, la RPA tiene tanto potencial para instituciones financieras más pequeñas como el que tiene para las grandes. Si bien algunos bancos más pequeños quizá todavía no la encuentren rentable, con el tiempo se beneficiarán con las soluciones emergentes que pueden ayudar a nivelar el campo de juego en la industria de servicios financieros.

El uso de inteligencia artificial, aprendizaje automático y automatización robótica de procesos en la industria sin dudas seguirá creciendo en los próximos años. A medida que la tecnología evoluciona y crece su disponibilidad, también se vuelve más sofisticada y permite a los profesionales bancarios concentrar su tiempo en analizar, aplicar su criterio y pensamiento estratégico e innovar en lugar de ocuparse de los procesos de rutina, ya que para eso están los robots.