Copilot revoluciona el sector financiero
Microsoft está transformando el sector financiero al integrar soluciones de inteligencia artificial generativa en cada rincón de los flujos de trabajo, haciendo que la banca sea más rápida, eficiente y, sobre todo, mucho más fácil. Desde agentes que asisten a los clientes con tareas como la atención al cliente, la detección de fraude y el asesoramiento financiero personalizado, hasta la optimización de las tareas diarias de los profesionales bancarios, como la gestión de riesgos, la suscripción de préstamos y los informes de cumplimiento.
Y es que… ¿te imaginas cómo sería tu día sin esas tareas financieras repetitivas? Eso es precisamente lo que está logrando Microsoft Copilot. Esta herramienta está transformando el sector financiero, permitiendo a los equipos optimizar procesos, generar informes al instante y tomar decisiones más acertadas con datos precisos. ¡Sigue leyendo para conocer más!
Tabla de contenidos
- Microsoft Copilot en el contexto financiero
1.1. ¿Qué necesitan los bancos para convertirse en un banco impulsado por IA? - 4 pilares transformadores
2.1. Enriquecer la experiencia de los empleados
2.2. Reinventar el compromiso del cliente
2.3. Remodelar los procesos empresariales
2.4. Doblar la curva de la innovación - Dinámica del mercado
- ¿Por qué Microsoft 365 Copilot es importante para el sector financiero?
- Pasos prácticos a seguir
- Los 5 principales retos a los que se enfrentan los bancos en relación con la interfaz de atención al cliente
- Impacto positivo de Copilot y la IA en el sector financiero
- Copilot y el futuro del sector financiero
Microsoft Copilot en el contexto financiero
Microsoft Copilot es una herramienta que integra inteligencia artificial en las aplicaciones de Microsoft 365. Su funcionamiento se basa en el uso de modelos avanzados de IA que permiten realizar tareas de manera más eficiente, entendiendo el contexto y las necesidades del usuario.
En este sentido, Copilot está diseñado para mejorar la productividad de los equipos, automatizando tareas repetitivas y ayudando a los usuarios a generar información y resultados de manera más rápida y precisa. Asimismo, ahora, Copilot se puede mejorar con la creación de agentes que comprendan las necesidades de los empleados.
Y es que, los agentes están diseñados para apoyar tareas específicas, ampliando todas las capacidades de Copilot como automatizar tareas, analizar datos, tomar decisiones o adaptarse a nuevos retos, entre otras. De hecho, el 74% de las empresas que actualmente usan IA, planean construir una solución personalizar en sus próximos 24 meses.
Por lo tanto, en el contexto financiero, esta herramienta es clave, ya que permite el análisis de grandes volúmenes de datos, la automatización de tareas complejas y la mejora de la toma de decisiones mediante la utilización de información precisa y en tiempo real.
Además, Copilot está conectado con aplicaciones como Microsoft Dynamics 365, lo que permite un análisis y generación de informes más rápidos, integrando de forma fluida la información que proviene de distintos sistemas de gestión financiera.
Así pues, en el sector financiero, hay algunos patrones comunes que vemos cuando los bancos adoptan un viaje de transformación en IA:
¿Qué necesitan los bancos para convertirse en un banco impulsado por IA?
- Construir una visión compartida: todo comienza con un compromiso a nivel empresaria con la IA. Es decir, ser conscientes de cuál es el punto de partida de la organización, comprender su madurez actual en IA y construir sobre las iniciativas y aprendizajes ya en marcha.
- Mantén la estrella del norte a la vista: la adopción lleva tiempo y hay baches por el camino. Pero el objetivo a largo plazo sigue claro, creando un banco impulsado por la IA poniendo a los clientes en el centro.
- Crear un ecosistema agente-humano: las personas y los agentes IA de Copilot trabajan codo con codo, afrontando juntos los retos empresariales. Esta interacción agente-humano, donde los agentes de IA ayudan a eliminar fricciones, va a permitir a los banqueros mejorar sus habilidades y centrarse en el negocio de alto valor a su alcance. Para que funcione, los banqueros necesitan una visión alineada a nivel empresarial y una hipótesis de valor fuerte.
- Acelerar la realización del valor empresarial: todo esto solo tiene sentido si se marca una hipótesis de valor correctamente y unos KPIs y resultados empresariales medibles.
4 pilares transformadores
Enriquecer la experiencia de los empleados
Los equipos son la primera línea. Por ello, gracias a soluciones impulsadas por IA, se pueden adquirir herramientas que hacen que el trabajo sea mucho más rápido, fácil y atractivo, para que los empleados puedan centrarse en actividades de alto valor que impulsen el crecimiento y, así, ofrecer resultados a gran escala.
Reinventar el compromiso del cliente
Los clientes esperan más que solo transacciones. Buscan consejos, soluciones personalizadas y finanzas integradas en cualquier momento y lugar. Impulsado por IA, los banqueros se convierten en asesores, ofreciendo experiencias personalizadas y un servicio excelente que profundiza la confianza y la lealtad.
Remodelar los procesos empresariales
Los procesos manuales implican mucho coste y el tiempo, además requieren mucho papel, como operaciones, hipotecas, administración de préstamos, gestión de disputas. Por ello, en este sentido, al integrar agentes de IA en los flujos de trabajo empresariales, se pueden reducir los traspasos, optimizar el riesgo y el cumplimiento y acelerar las decisiones financieras.
Doblar la curva de la innovación
Aquí es donde los líderes se diferencian. La IA no es solo una jugada de eficiencia, es un acelerador de crecimiento. Y es que, al aprovechar la IA como diferenciador, se pueden crear nuevas fuentes de ingresos, nuevos servicios y posiciones en el mercado que los competidores no pueden igualar.
Dinámica del mercado
La mayoría de las iniciativas de IA no logran sus objetivos y se quedan atascadas como ideas. Y es que, lograr resultados empresariales a tiempo y dentro del presupuesto puede ser complicado debido a barreras culturales y la resistencia popular.
Sin embargo, la IA ayuda a los bancos a superar estos obstáculos ofreciendo soluciones que sean adaptables, seguras e innegables. Se alinean con los KPIs y aseguran que la transformación aporte un valor real.
¿Por qué Microsoft 365 Copilot es importante para el sector financiero?
La IA crea una experiencia digital para el cliente, lo que permite decisiones más rápidas y de mayor calidad. Además, empodera a los banqueros con una capacidad basada en la compresión para mejorar el servicio y la fidelidad al cliente anticipando sus necesidades y posicionando proactivamente experiencias personalizadas.
Sus barreras de seguridad y consistencia en los flujos de trabajo empresariales de extremo a extremo proporcionan garantía frente a riesgos y cumplimiento mientras se reduce el escrutinio regulatorio.
Para conseguir eficiencia y excelencia operativa, necesitas mejorar tus habilidades, hacer uso inteligente de los datos, permitir experiencias centradas en el cliente y construir un negocio orientado a la información y preparado para el futuro.
Las empresas que apuestan por la IA, ponen su negocio en marcha para el éxito y desbloquean una ventaja competitiva a la vanguardia de los avances tecnológicos.
Pasos prácticos a seguir
Para comenzar una transformación en IA en el sector financiero, estos son algunos pasos prácticos a seguir:
- Empezar por el negocio: priorizar los retos de la vida real y evaluar como la IA puede ayudar al negocio.
- Vincular la IA a los resultados: observar los principales factores de valor y los resultados medibles alineados con los KPIs, costes y capacidad.
- Construir para escalar: escalar y adaptarse con modelos que aprenden continuamente, construido para evolucionar.
- Integrar la IA en la cultura: establecer una cultura de cambio con una adopción sólida y un programa de gestión del cambio con las personas en el centro.
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Los 5 principales retos a los que se enfrentan los bancos en relación con la interfaz de atención al cliente
- Evolución de las tácticas de transformación y cumplimiento normativo: la estandarización internacional de los organismos reguladores dificulta mantenerse al día sobre las últimas recomendaciones y directrices para los procesos de transformación dentro de la banca.
- Equilibrar la atención al cliente y la experiencia frente al tiempo de resolución: algunos procesos bancarios, como la notificación de fraudes, la gestión de disputas y la supervisión de transacciones o la gestión de cuentas, pueden resultar pesados y llevar mucho tiempo a los clientes.
- Gran volumen de casos de disputas y fraudes denunciados: importantes procesos manuales basados en documentos impresos debido a la proliferación de casos de disputas y fraudes y al auge del comercio electrónico y los pagos digitales.
- Procesos manuales y que requieren mucho tiempo: la gestión de disputas por fraude en los pagos implica múltiples traspasos manuales entre varios equipos, por ejemplo, el de riesgos, el de cumplimiento normativo y el jurídico, lo que significa que el proceso no es transparente y puede llevar mucho tiempo.
- Probabilidad de ganar una disputa: los banqueros se esfuerzan por obtener la información correcta para dar prioridad a los casos de disputa con mayor probabilidad de ganar.
Impacto positivo de Copilot y la IA en el sector financiero
Los bancos están revolucionando sus operaciones utilizando la IA para agilizar y automatizar tareas de primera línea como consultas, soporte técnico, reclamaciones, reembolsos, etc.
Ahora, los agentes pueden proporcionar experiencias personalizadas para los clientes, habilitando el autoservicio y fácil acceso a productos y servicios. Además, al conseguir centralizar las interacciones con los clientes en formato digital, se facilita el perfil de los clientes y se fortalece la toma de decisiones basadas en IA.
Por otro lado, los agentes transforman la función de soporte técnico y de atención al cliente resolviendo problemas comunes como restablecer contraseñas, configurar dispositivos y acelerar los tiempos de enrutamiento y resolución de tickets. De esta manera, no solo aumenta la satisfacción del cliente, sino que los equipos se pueden centrar en otras tareas de alta prioridad.
Copilot y el futuro del sector financiero
A medida que las instituciones financieras adoptan soluciones basadas en inteligencia artificial, deben enfrentarse a ciertos desafíos, pero también tienen la posibilidad de aprovechar oportunidades significativas.
| Desafíos | Oportunidades |
| Integración con sistemas existentes: las instituciones financieras pueden enfrentar dificultades al integrar Copilot con los sistemas heredados, como los ERP o las plataformas de gestión financiera existentes. | Automatización de procesos: Copilot puede automatizar tareas repetitivas y administrativas, reduciendo la carga operativa y mejorando la eficiencia en las operaciones financieras diarias. |
| Resistencia al cambio: los empleados pueden ser reacios a adoptar nuevas tecnologías o a confiar en la IA para realizar tareas críticas. | Mejora de la toma de decisiones: Copilot proporciona análisis detallados y simulaciones que mejoran la capacidad de toma de decisiones, permitiendo a las instituciones tomar decisiones basadas en datos más precisos y en tiempo real. |
| Preocupaciones de seguridad y privacidad: dado que Copilot maneja grandes volúmenes de datos financieros sensibles, las instituciones deben garantizar que la seguridad y la privacidad estén protegidas adecuadamente. | Optimización del cumplimiento regulatorio: Copilot puede automatizar la generación de informes regulatorios y auditar procesos, asegurando que las instituciones cumplan con las normativas locales e internacionales de manera más eficiente. |
| Dependencia de la calidad de los datos: Copilot depende de datos de alta calidad para proporcionar análisis precisos. Si los datos son incorrectos o incompletos, los resultados pueden verse afectados. | Innovación y nuevas ofertas de servicios: las instituciones financieras pueden utilizar Copilot para crear nuevos servicios basados en IA, como consultoría financiera automatizada o soluciones de gestión de riesgos personalizadas. |
| Costes de implementación iniciales: la adopción de Copilot puede requerir inversiones iniciales significativas en tecnología y formación. | Reducción de errores humanos: Copilot reduce la probabilidad de errores humanos al automatizar tareas complejas, lo que mejora la precisión y la eficiencia en el procesamiento de datos financieros. |
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