El nuevo año ha llegado a su fin y, a medida que nos adentramos en el 2020, las nuevas tendencias tecnológicas ya se han hecho evidentes. ¿Cuáles son las principales tendencias tecnológicas que perturbarán el sector bancario y financiero en 2020? ¿Y qué beneficios aportarán estas tendencias tecnológicas? Respondemos a esto y más a continuación...

1. AI

La IA es una tendencia tecnológica que está aumentando en casi todos los sectores, incluidos los servicios bancarios y financieros. Al igual que muchas industrias, la banca y los servicios financieros están invirtiendo en IA para crear ahorros futuros a largo plazo. Por ejemplo, una de las implementaciones de IA más comunes es un chatbot de IA. Los chatbots de IA están llamados a revolucionar el servicio de atención al cliente comunicándose con él y respondiendo a sus preguntas. Esto podría eliminar potencialmente la necesidad de que un banco tenga empleados de atención al cliente, ahorrando importantes costes de personal y de recursos humanos.

La popularidad de la banca móvil ha aumentado en los últimos años, ya que los bancos han visto la demanda de los clientes de poder gestionar su dinero sobre la marcha. La IA permite a los consumidores acceder a la banca en línea 24 horas al día, 7 días a la semana, completando y realizando operaciones bancarias esenciales.

Otro de los mayores problemas a los que se enfrentan los bancos y las empresas financieras es la identificación y prevención de actividades fraudulentas, y la detección del fraude. La IA podría alterar los actuales procesos de detección de fraudes al mejorar la seguridad financiera gracias a sus avanzadas capacidades de detección de fraudes. Por todas las razones anteriores, no es difícil ver por qué la IA está destinada a perturbar y revolucionar los servicios bancarios y financieros en 2020.

2. Automatización de procesos robóticos

La automatización de procesos robóticos, o RPA, al igual que la IA, está llamada a perturbar los servicios financieros y bancarios debido a su potencial para reducir los costes operativos y eliminar los errores humanos. La RPA es capaz de llevar a cabo tareas repetitivas que antes debían realizar los empleados y que pueden requerir mucha mano de obra. Al permitir que la RPA realice estas tareas, los empleados humanos pueden centrarse en trabajos más cualificados y las tareas cotidianas pueden realizarse de forma mucho más eficiente sin intervención humana.

La RPA suele ser más eficaz, ya que los procesos robóticos no necesitan tomarse un descanso ni días de vacaciones y pueden programarse para completar las tareas con precisión y eficiencia, eliminando cualquier posibilidad de error. Por ejemplo, una compañía de seguros puede invertir en RPA para acelerar su proceso de reclamaciones. La RPA puede examinar las solicitudes más rápidamente que un humano y luego hacer progresar o rechazar las reclamaciones.

3. Datos grandes

Los big data son un gran conjunto de datos que pueden utilizarse y analizarse para revelar patrones y tendencias financieras, por ejemplo, los hábitos de compra de los consumidores. Durante años, los servicios bancarios y financieros han acumulado big data a través del seguimiento de las transacciones, transferencias y retiradas de cajeros automáticos de sus clientes. Al tener acceso a tantos datos, los servicios bancarios y financieros están invirtiendo en la analítica empresarial para analizar y almacenar con seguridad sus big data. Si el sector financiero es capaz de supervisar y analizar con precisión estos datos, podría obtener información útil. Por ejemplo, con una imagen precisa de los hábitos de gasto de los clientes, el fraude será más fácil de detectar, ya que los gastos anómalos pueden detectarse al instante.

Del mismo modo, el análisis de big data puede ayudar a identificar las tendencias del mercado y de la banca, lo que permite a las instituciones financieras tomar decisiones comerciales más rentables, por ejemplo, mejorar la venta cruzada de productos. El sistema de información de gestión de redes ( NMIS ) puede ayudarle a gestionar sus datos y a garantizar el cumplimiento de la normativa sobre datos.

4. Computación en la nube

La computación en nube es un sistema que depende de recursos compartidos y es una alternativa a tener servidores locales o dedicados. La tecnología de computación en nube se utiliza para almacenar datos y ofrece servicios como el análisis de datos, el desarrollo de software y otros a través de una conexión a Internet. A menudo, una empresa o un particular paga por la cantidad de almacenamiento en la nube que utiliza actualmente, ya que la tecnología es increíblemente escalable. Muchos servicios bancarios y financieros están optando por la computación en nube en 2020, ya que es más rentable que utilizar un servidor independiente o compartido. Como en la computación en nube solo se paga por el almacenamiento que se utiliza, el control de los costes de salida es mucho más fácil de gestionar.

La tecnología en la nube también suele ser más segura que los servidores, lo que ayuda a los bancos y a otras empresas financieras, como las compañías de seguros, a realizar pagos y transferencias en línea de forma segura y sin interferencias de personas con intenciones maliciosas. Se puede acceder a la tecnología en la nube, como el software de inventario y auditoría en la nube, desde cualquier lugar del mundo y en cualquier momento, lo que permite a las empresas financieras operar siempre con la máxima eficiencia.

Las tendencias fintech mencionadas anteriormente son solo algunas de las que van a perturbar y mejorar el flujo de trabajo de los servicios bancarios y financieros en 2020. Si estás interesado en introducir alguna de estas nuevas tendencias en tu negocio, los productos de Opmantek pueden integrar y gestionar la nueva tecnología con facilidad, asegurando una interrupción mínima para tu negocio. Si quieres saber más sobre nuestros innovadores productos, como nuestro Opmantek Virtual Appliance, un miembro de nuestro equipo de expertos estará encantado de ponerse en contacto contigo.