Tecnología en el mundo financiero: Qué nos depara el 2020

Tecnología en el mundo financiero:  Qué nos depara el 2020
Mientras la transformación digital toma un mayor impulso en el sector de los servicios financieros, los players del mercado están reconsiderando estrategias de automatización y Business Intelligence para eficientizar sus actividades operativas. Tecnologías como la Inteligencia Artificial (AI), la automatización robótica de procesos (RPA) y el Big Data, están reemplazando aquellos sistemas bancarios tradicionales que ya dejaron de funcionar o que no funcionan lo suficientemente rápido.

DataArt recopiló una lista de las nueve tendencias tecnológicas para la industria financiera que no pueden ignorarse en este 2020.

1. RPA impulsada por Inteligencia Artificial

En 2020 existirán 224 casos en los que se implementará una automatización robótica de procesos en el sector financiero, con un 72% de auditores aprovechando esta tecnología, según Gartner. Esto no debería sorprendernos, ya que algunos bancos, intermediarios financieros, administradores de activos y asesores hace tiempo que vienen utilizando la RPA para transformar los procesos de negocios de importancia crítica como, por ejemplo, la verificación de la información provista por un cliente y el seguimiento de sus operaciones en tiempo real.

Pero esta tendencia está cobrando cada vez más importancia en otros players más pequeños, como las medianas empresas, los fondos de cobertura y el capital privado. Al igual que las grandes organizaciones, están automatizando el proceso de incorporación de empleados, el cumplimiento de las normativas, las operaciones a nivel administrativo y financiero y la atención al cliente, entre otros.

Sin bien por el momento tan solo algunas de ellas han adoptado la RPA y han priorizado la automatización para tareas específicas y los flujos de trabajo por secciones, no caben dudas de que la AI cumplirá un papel cada vez más importante en los procesos de automatización.

De la misma forma, hay un crecimiento en la automatización a través de la interfaz de programación de aplicaciones (o API, por sus siglas en inglés) para integrar flujos de trabajo de negocios más diversos. Es un enfoque mucho más confiable.

2. La AI tendrá un papel mucho más importante en la gestión de Big Data

¿De qué modo se beneficia el sector financiero con la revolución del Big Data? Las empresas están rediseñando su arquitectura de datos y sus principios de funcionamiento para potenciar la inteligencia o analítica de negocios, y aprovechar los datos que obtienen de fuentes estructuradas y no estructuradas.

Reconocen el papel fundamental que tienen los datos y la analítica ágil en la aceleración de la transformación, por lo tanto, han desarrollado una arquitectura de datos modulares que pueden cambiar de forma dinámica y evolucionar al mismo tiempo que los negocios. El proceso final consiste en permitir que los usuarios interactúen con los datos en tiempo casi real y mejore la calidad de los productos o servicios.

Asimismo, las empresas financieras están recurriendo a la AI y a la gestión de datos aumentados para colaborar con la automatización de las tareas rutinarias y los flujos de trabajo que demandan mucho tiempo en la analítica de Big Data, permitiendo que los científicos puedan enfocarse en tareas de mayor relevancia.

Finalmente, las organizaciones del sector estarán revisando su gobernanza de datos y las prácticas de seguridad para poder cumplir con las rigurosas normativas de gestión de datos a futuro. El reglamento general de protección de datos (GDPR) o la ley de protección al consumidor de California (CCPA) que entrará en vigencia en el 2020, son algunas de las más estrictas a la hora de recolectar, almacenar, transmitir, procesar o utilizar datos personales.

3. AI y el ML en la automatización de procesos

A medida que crezca el papel de la AI en la comercialización algorítmica, surgirán nuevas técnicas potenciadas por el ML y se incrementará su uso para las operaciones automatizadas y la toma de decisiones asistida en la administración de activos.

El proceso de automatización inteligente de negocios será beneficiado por los trabajadores digitales que, impulsados por el procesamiento del lenguaje natural (NLP), ayudarán a automatizar operaciones administrativas y de servicio al cliente en el sector financiero. De esta forma, se irán perfeccionando de forma progresiva los flujos de trabajo y se optimizarán las interacciones del usuario con los datos generados por automatización.

Del mismo modo, la visión artificial mejorada e integrada, el NLP y las tecnologías de ML ayudarán a desarrollar herramientas de RPA mucho más avanzadas que harán que, organismos como los bancos, logren desarrollar una capacidad absoluta para la automatización de procesos no asistida. Pronto será posible cambiar drásticamente algunos procesos semi automatizados por una automatización absoluta, en la cual el ser humano no tiene ningún papel en la recuperación de la información o la verificación para la toma de decisiones.

4. Interoperabilidad de los sistemas

Mientras el resto del mundo se inclina hacia sistemas integrados de software, el sector financiero debe dejar atrás arquitecturas de aplicaciones monolítica para alcanzar la interoperabilidad. Necesitarán una transición de componentes a sistemas interconectados, que son más fáciles de implementar, modificar y compartir entre múltiples unidades de negocio dentro de una organización.

Algunas de las últimas tendencias que impactan en el mundo financiero son las aplicaciones Micro Front-End, OpenFin, Electron y los microservicios. Las organizaciones que adopten estas tecnologías continuarán teniendo un alto nivel de interoperabilidad y UX, por más que cambien de arquitecturas de software monolíticas.

5. Nube con alta escalabilidad

La arquitectura generalizada de la nube (Cross-Cloud Architecure) ya está logrando la aceptación dentro de los servicios financieros. Una tendencia incluso más nueva en el sector es la Cloud-Agnostic, y una creciente cantidad de empresas pronto adoptarán soluciones contenedoras con los clústeres de Kubernetes. El objetivo es implementar los recursos de Cloud Computing, a escala.

Esperamos ver un incremento en la implementación activa de proveedores de servicios de nube y la redistribución de la participación en el mercado. Los players ganadores sin dudas ofrecerán elementos diferenciales claves como, por ejemplo, AI, Blockchain y gestión de datos. Otros servicios cloud serán mercantilizados y, como resultado, las empresas confiarán en una única nube, por ejemplo, para reducir costos. Sin embargo, seguirá existiendo la posibilidad de subcontratar otros proveedores.

Aun así, los bancos, los intermediarios financieros y los administradores de activos, utilizarán arquitecturas de nube privadas o in situ que puedan escalar de acuerdo a las necesidades informáticas.

6. Más aplicaciones Blockchain para los servicios financieros

Blockchain ya ha alcanzado la madurez en las finanzas. Grandes empresas del sector han lanzado diversos proyectos a medida que experimentan con la tecnología de registro contable distribuida. Esperamos que esta experiencia genere más aplicaciones de empresas basadas en importantes plataformas, como Hyperledger y Corda.

En 2020, se espera que suceda lo mismo con otros sectores cuando descubran las posibles maneras de aprovechar la tecnología Blockchain.

7. La AI transformará el almacenamiento de datos

El almacenamiento de datos sin servidor impulsado por AI potenciará la gestión de datos avanzada, la optimización y la analítica detallada dentro del sector financiero. Las configuraciones de data lake también serán automatizadas, lo que permitirá que los administradores de activos rápidamente puedan comenzar con la instalación, configuración e implementación de data hubs que contengan datos tradicionales (estructurados) y alternativos (no estructurados).

Por el momento, el ML está colaborando con el proceso de documentos no estructurados y la detección de valores atípicos en la administración de activos. En 2020, también abarcará la investigación y la toma de decisiones automatizada.

8. El sector de seguros será mobile

El mercado de seguros comenzará a incluir tecnologías avanzadas que respondan a una creciente necesidad de personalización de productos y de reducción de barreras de ingreso. Una disminución del costo de la tecnología, el incremento de consumidores Millennial, y el “todo móvil” impulsarán las trasformaciones principales.

Para cumplir con las expectativas de personalización, se necesitarán mejores herramientas para trasladar las grandes cantidades de información personal a formatos digitales y procesables. Primero, deberán actualizar su antiguo software y su arquitectura de datos desactualizada.

¿Qué harán las aseguradoras para sobrellevar la cambiante dinámica del mercado? Calculamos un aumento repentino de soluciones por encargo, como la nube y la plataforma como servicio (PaaS) en el sector, para lidiar con la volatilidad. ¿Y qué hay de los factores externos que posiblemente afecten el sector de seguros? Una de las soluciones en la que ya están trabajando es la entrega de productos específicos y personalizados para cada cliente.

9. Tecnología para cumplir las normativas y asistentes virtuales.

El cumplimiento de cambios o nuevas normativas financieras siempre ha sido un reto para las organizaciones del sector. Pero grandes organismos financieros están recurriendo a la tecnología regulatoria (o Regtech) para abordar el problema. La tecnología los ayuda a perfeccionar sus equipos legales de cumplimiento de normativas, que hoy en día puede representar hasta el 15% del flujo de trabajo total de una organización.

En la actualidad, existen empresas de Regtech nuevas y establecidas que solucionan una variedad de problemas relativos al cumplimiento de normativas, desde la normativa de prevención de lavado de activos (AML) a la KYC. Proporcionan tecnologías para verificar cumplimientos, controlar las transacciones y generar informes.

Por su parte, los asistentes virtuales de bancos y los chatbot ocupan cada vez más el lugar de agentes de asistencia reales para gestionar las solicitudes de los usuarios. Éstos pueden administrar cuentas, ayudar a los clientes a registrarse, a pedir préstamos y a realizar transacciones. Pronto, los inversores podrán recurrir a los bots para recibir asesoría financiera, al mismo tiempo que los agentes virtuales rastrearán datos sobre presupuestos, flujos de ingresos, impuestos y más, de forma autónoma.

Nos dirigimos hacia un mundo bancario abierto. Los sistemas integrales de información permitirán que los proveedores de servicios financieros, como los bancos y las aplicaciones de finanzas personales, compartan los datos correspondientes al cliente (con su consentimiento).