Solo el 6% de los bancos minoristas ha creado una hoja de ruta empresarial para promover la transformación impulsada por la IA a escala

• Sólo el 4% de los bancos minoristas está preparado para aprovechar al máximo la automatización inteligente basada en IA generativa
• El 61% de los clientes de banca minorista ha contactado en alguna ocasión con agentes porque no estaban satisfechos con las resoluciones del chatbot
• Los equipos de captación  de clientes dedican actualmente el 91% de su tiempo a actividades operativas y de cumplimiento normativo

Madrid, 5 de marzo de 2024 – La edición del 20º aniversario del Informe Mundial sobre Banca Minorista del Instituto de Investigación Capgemini, publicado hoy, revela que el 80% de los ejecutivos de banca minorista cree que la IA generativa representa un salto significativo en el avance de la tecnología de IA. Sin embargo, solo el 6% de los bancos minoristas está preparado y cuenta con una hoja de ruta para la transformación a escala empresarial impulsada por la IA.

Como consecuencia de la incertidumbre macroeconómica, muchos bancos minoristas se están viendo obligados a tomar decisiones estratégicas para afrontar los retos que plantean sus actuales modelos de negocio. La productividad y la eficiencia están a la cabeza en la lista de prioridades de los directivos bancarios encuestados. En lo que respecta a la tecnología, el 70% de los CXO de los bancos planea aumentar la inversión en transformación digital hasta en un 10% en 2024. Sin embargo, el informe concluye que los bancos no están preparados para adoptar y ampliar la transformación inteligente, que implica la aplicación estratégica de tecnologías avanzadas como la IA, el aprendizaje automático y la IA generativa para impulsar la innovación y la eficiencia.

Los bancos deben actuar con rapidez para evitar el “fracaso silencioso de la IA generativa”

En este informe, Capgemini evaluó 250 bancos minoristas a través de diversos parámetros de negocio y tecnología[1] para entender la madurez de datos de su infraestructura y compromiso con la inteligencia artificial. La mayoría de los bancos están mal preparados para prosperar en un futuro de banca inteligente[2]. A nivel mundial, sólo el 4% de los bancos minoristas obtuvo una puntuación alta en compromiso empresarial y capacidades tecnológicas, mientras que el 41% logró una puntuación media, lo que indica una falta generalizada de preparación para adoptar y aplicar eficazmente la transformación inteligente[3]. Además, las disparidades regionales subrayan aún más este problema. En Norteamérica, el 27% de los bancos mostró una baja preparación, seguidos de Europa con un 31% y Asia-Pacífico (APAC), que evidencia un retraso significativo con un 48% de los bancos consiguiendo una puntuación baja.

Centrarse en soluciones inteligentes, dotadas de capacidades basadas en IA, permitirá a los bancos superar los retos estructurales actuales y, en última instancia, garantizar un crecimiento sostenible. Sin embargo, el éxito debe ser medible: entre los encuestados, sólo el 6% de los bancos ha establecido indicadores clave de rendimiento (KPI) para medir el impacto de la IA y el seguimiento continuo. Más del 60% de los bancos todavía está identificando y desarrollando KPIs, mientras que el 26% de los bancos que ya ha determinado algunos KPIs no los está midiendo.

Según el informe, los bancos corren el riesgo de sucumbir al “fracaso silencioso de la IA generativa” debido al retraso en la obtención de resultados óptimos de sus experimentos con la tecnología. Por ejemplo, sólo el 2% de los ejecutivos reconoce que realiza un seguimiento regular de los KPIs del impacto en el negocio de su rendimiento de IA generativa. Además, el 39% de los ejecutivos expresa insatisfacción con los resultados de sus casos de uso de IA, lo que refuerza aún más esta desconexión. Para combatir esto, el estudio sugiere que los bancos establezcan un observatorio de IA para rastrear, supervisar e informar sobre el impacto real de la IA y la IA generativa, cuando se implementan a escala.

“Un año después de que la IA generativa se consolidara como el tema de conversación principal en la sala de juntas, estamos viendo cómo los bancos corren el riesgo de pasar a formar parte del grupo de rezagados tecnológicos si no adoptan rápidamente soluciones y se preparan para aprovechar sus capacidades”, señala Nilesh Vaidya, Responsable Sectorial Global de Banca Minorista y Gestión de Patrimonios en Capgemini. “La IA generativa puede tener un efecto faro cuando se utiliza de forma responsable y prudente en todas las operaciones. También es necesario redoblar los esfuerzos para que la IA generativa sea explicable y adecuadamente transparente. Ahora es el momento de actuar para establecer prácticas que generen la tan necesaria confianza con el cliente. El éxito dependerá del desarrollo de una hoja de ruta que equilibre el bombo publicitario con un enfoque pragmático, trazable y medible”.

Los empleados de banca dan la bienvenida a los copilotos de IA generativa

La IA generativa tiene un enorme potencial para aumentar la eficiencia y la experiencia del cliente en toda la cadena de valor de la banca minorista. Más de dos de cada tres (70%) empleados de banca se centran en actividades operativas, porcentaje que se eleva al 91% en el caso de los empleados de los equipos de  integración de clientes, lo que deja poco tiempo para las interacciones con los mismos. Más del 80% de los empleados de banca califica como “moderada” la eficacia de la automatización en sus funciones (incorporación, préstamos, marketing, centro de contacto), lo que constituye una brecha significativa entre las aspiraciones del banco y la realidad.

Los empleados de banca se declaran más entusiasmados con el potencial de los copilotos de IA generativa para automatizar la detección de fraudes, la visualización y el análisis de datos, así como la redacción y el envío de contenidos personalizados a los clientes. El informe también determina que los bancos podrían optimizar hasta un 66% del tiempo dedicado a operaciones, documentación, cumplimiento y otras actividades relacionadas con la incorporación, mediante la transformación inteligente impulsada por IA y los copilotos de IA generativa.

La IA conversacional podría paliar el abandono de llamadas por parte de los clientes

La pandemia trasladó las ofertas de atención al cliente a los canales digitales, a medida que herramientas de autoservicio como los chatbots se han convertido en la norma. A pesar de este cambio, los clientes expresaron su insatisfacción. Casi dos de cada tres clientes bancarios (61%) se pusieron en contacto con agentes porque no estaban satisfechos con las resoluciones de los chatbots, mientras que el 17% simplemente desconfiaba de los chatbots y prefería agentes humanos.

Los chatbots tradicionales basados en reglas carecen de la flexibilidad y adaptabilidad de los sistemas avanzados basados en IA debido a su incapacidad para gestionar consultas complejas o imprevistas. Más del 60% de los clientes calificó su experiencia con los chatbots solo como regular. Estas condiciones significan que el abandono de llamadas está en aumento, alcanzando el 12% para los bancos de nivel I y casi el 18% para los bancos de nivel II a nivel mundial[4]. Según el informe, los bancos deben crear centros de contacto inteligentes que aprovechen los chatbots con capacidades de IA conversacional y copilotos inteligentes para ayudar a los agentes en sus tareas cotidianas.

Metodología del Informe

El Informe Mundial de Banca Minorista 2024 cita estadísticas regionales en el modelo de dimensionamiento de mercado propiedad de Capgemini, así como entrevistas con socios de Capgemini como Microsoft, Salesforce y Temenos. Para este informe, el Instituto de Investigación de Capgemini encuestó a más de 250 ejecutivos de banca minorista, 1.500 empleados de banca y 4.500 clientes bancarios. El informe se centró en 14 mercados – Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, Francia, Alemania, España, Países Bajos, Emiratos Árabes Unidos, Singapur, Hong Kong, Japón, China, India y Australia.

Acerca de Capgemini

Capgemini es un socio global de transformación empresarial y tecnológica, que ayuda a las organizaciones a acelerar su transición dual hacia un mundo digital y sostenible, al tiempo que crea un impacto tangible para las empresas y la sociedad. Es una organización responsable y diversa que cuenta con 340.000 profesionales en más de 50 países. Con una sólida trayectoria de más de 55 años, Capgemini cuenta con la confianza de sus clientes para liberar el potencial de la tecnología y dar respuesta a todas sus necesidades empresariales. Ofrece servicios y soluciones integrales aprovechando sus puntos fuertes, desde la estrategia y el diseño hasta la ingeniería, todo ello impulsado por sus capacidades líderes en el mercado en IA, Cloud y datos, combinadas con su gran experiencia en el sector y su propio ecosistema de socios. En 2023, el Grupo registró unos ingresos globales de 22.500 millones de euros.

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Acerca del Instituto de Investigación Capgemini

El Instituto de Investigación Capgemini es el grupo de expertos interno de Capgemini sobre todo lo digital y su impacto en todos los sectores. Es el editor de la emblemática Serie de Informes Mundiales de Capgemini desde hace más de 25 años con un enfoque dedicado a los Servicios Financieros y publica liderazgo de pensamiento sobre digitalización, innovación, tecnología y tendencias empresariales que afectan a bancos, empresas de gestión de patrimonios y aseguradoras de todo el mundo. Una agencia independiente calificó un reciente Informe Mundial sobre Banca Minorista, publicado por el Instituto, como una de las 10 mejores publicaciones entre las empresas de consultoría y tecnología a nivel mundial.

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[1] El apoyo y el compromiso empresarial se miden por la puntuación de la visión de la IA, la hoja de ruta de adopción de la IA, el presupuesto, el talento, los casos de uso en proyecto, el nivel de supervisión de los KPI y la gobernanza de la IA. La preparación tecnológica y de datos se mide por los sistemas de abastecimiento de datos, la capacidad para gestionar datos en tiempo real, los sistemas para generar datos sintéticos, los lagos de datos centralizados, la capacidad para transformar datos, la configuración de MLOps (operaciones de aprendizaje automático), el enfoque de gestión de datos para modernizar el patrimonio de datos y el marco de gobernanza de datos.

[2] La banca inteligente es el resultado de una transformación inteligente en la que los bancos adoptan un alto grado de automatización de procesos a escala empresarial para ofrecer una personalización masiva.

[3] Los bancos que obtienen más de 44 puntos en los parámetros tecnológicos y más de 32 en los parámetros empresariales se clasifican como de puntuación alta. Los bancos con puntuaciones entre 33 y 44 en parámetros tecnológicos y entre 24 y 32 en parámetros empresariales se clasifican como de puntuación media. Los bancos con una puntuación inferior a 33 en los parámetros tecnológicos e inferior a 24 en los parámetros empresariales se clasifican como de puntuación baja.

[4] Los bancos de nivel I tienen activos de 100.000 millones de dólares o más; los bancos de nivel II tienen activos de entre 10.000 y 100.000 millones de dólares.