Los agentes de IA transforman la concesión de préstamos y el servicio al cliente en los bancos de Singapur

Los agentes de IA agilizan las operaciones bancarias en Singapur y más allá

Las firmas de servicios financieros de todo el mundo y en Singapur están desplegando cada vez más agentes de (IA) para acelerar las aprobaciones de préstamos y reducir los tiempos de incorporación de clientes, según The Straits Times. A diferencia de las herramientas tradicionales de IA generativa que requieren indicaciones constantes, los agentes de IA pueden tomar decisiones, ejecutar tareas complejas y gestionar flujos de trabajo con una intervención humana mínima.

Cómo los agentes de IA se diferencian de la IA tradicional

La distinción entre la IA tradicional y la IA agentica es significativa en aplicaciones financieras. La IA tradicional podría explicar cuándo un cliente cumple los requisitos para un préstamo, mientras que la IA agentica puede evaluar al cliente, determinar la elegibilidad y aprobar el préstamo en horas en lugar de días, dijeron expertos a The Straits Times.

La introducción manual de datos y los procesos con mucho papel han ralentizado históricamente las aprobaciones de préstamos. Los bancos ahora usan agentes de IA para procesar documentos y realizar un análisis inicial de riesgos antes de entregar los expedientes a empleados humanos, dijo Deb Deep Sengupta, vicepresidente regional para el sur de Asia en UiPath, una empresa global de software que desarrolla software de IA y automatización agentica.

Solicitudes de aprobación de préstamos

Lake Michigan Credit Union, con sede en Estados Unidos, desplegó agentes de IA para gestionar la recopilación de datos y las excepciones de los expedientes, reduciendo los tiempos del ciclo de préstamo en 10 días, según Sengupta. Las excepciones de expediente ocurren cuando las solicitudes de préstamo contienen información faltante, incorrecta o desactualizada que impide la aprobación bajo las directrices estándar.

El análisis crediticio automatizado e inteligente para hipotecas, préstamos para automóviles y préstamos para pequeñas empresas representa otra área de aplicación. Los agentes de IA pueden agregar y analizar automáticamente los datos de los solicitantes provenientes de diversas fuentes, según el Dr. Paul Beaumont, socio y científico de datos del brazo de IA de McKinsey & Company’s AI QuantumBlack.

Deutsche Bank en Alemania usa IA agentica para lograr aprobaciones de préstamos más rápidas y, al mismo tiempo, mejorar las evaluaciones de riesgo al incorporar fuentes de datos alternativas, señaló el Dr. Beaumont. Gavin Barfield, vicepresidente de Salesforce ASEAN y director de tecnología para soluciones, añadió que el descubrimiento de préstamos—el proceso de identificar y evaluar productos de préstamo adaptados a la situación financiera de un cliente—puede automatizarse con agentes de IA, lo que permite que los oficiales de préstamos humanos se enfoquen en asesorar a los prestatarios y construir relaciones de confianza.

Aplicaciones de servicio al cliente y seguros

El servicio al cliente representa otra área importante para el despliegue de agentes de IA. Las compañías de seguros han desplegado IA agentica para las interacciones con clientes, acelerando el procesamiento de siniestros, dijo Priscilla Chong, directora gerente de Amazon Web Services Singapur.

Bolttech, una empresa insurtech con sede en Singapur, usa IA agentica para impulsar un chatbot avanzado de voz a voz que gestiona preguntas sobre pólizas de clientes, procesa reclamaciones rutinarias y responde a consultas con tiempos de respuesta casi instantáneos.

El asegurador Singlife se asoció con Salesforce en octubre para lanzar un agente de IA con el fin de aumentar la eficiencia del servicio al cliente al proporcionar respuestas más rápidas y precisas a las consultas. El despliegue aprovecha la plataforma Agentforce de Salesforce para acceder a información de los manuales de productos de Singlife, guías de capacitación y otros materiales—información que, tradicionalmente, los ejecutivos de servicio al cliente tendrían que buscar manualmente. Singlife está explorando la expansión de la IA agentica a sus representantes de asesores financieros.

El Bank of Singapore lanzó una herramienta de IA agentica en octubre para generar informes de “source-of-wealth”, que detallan los activos totales de una persona o entidad y sus orígenes. La herramienta reduce el tiempo de generación de los 10 días habituales a tan solo una hora, lo que permite que los gerentes de relaciones dediquen más tiempo a interactuar con los clientes y revisar sus carteras.

Detección de fraude y cumplimiento

Los agentes de IA permiten mejorar las capacidades de detección de fraude y respuesta. Según el Dr. Beaumont, los agentes pueden supervisar flujos de transacciones en tiempo real, identificar patrones anómalos y congelar al instante las cuentas comprometidas, reduciendo significativamente las pérdidas financieras y protegiendo a los clientes.

Una de las aplicaciones con mayor impacto es la capacidad de eliminar cientos de miles de alertas en segundos—una tarea que requeriría un analista humano de 30 a 90 minutos por alerta, señaló el Dr. Beaumont.

Los agentes de IA también están automatizando los procesos de know-your-customer (KYC) y mejorando los procesos de lucha contra el lavado de dinero. Sengupta explicó que los agentes de IA pueden gestionar la diligencia debida del cliente automatizando la verificación de identidad, haciendo coincidir los datos de las entidades y recopilando la documentación requerida.

Desarrollos futuros y el modelo human-in-the-Loop

Los expertos identificaron el análisis y trading autónomos de mercados con una intervención humana mínima, así como agentes específicos por función que actúan como asistentes para los gerentes de relaciones y analistas bancarios, como posibles aplicaciones futuras. El Dr. Beaumont señaló que “los bancos están desarrollando productos completamente nuevos que aún no existen en el mercado”.

A pesar de las crecientes capacidades de la IA, el juicio humano sigue siendo crítico. Sengupta enfatizó que “en la práctica, las instituciones de servicios financieros siguen un modelo en el que la IA ejecuta la base de trabajo, un humano valida los hallazgos y la IA completa el flujo de trabajo”.

Construir empatía con los clientes sigue siendo fundamentalmente un trabajo humano, especialmente en la gestión patrimonial y el asesoramiento financiero. Chong dijo: “Las relaciones con los clientes se construyen sobre la confianza, la empatía y la comprensión profunda de las circunstancias individuales: cualidades que la IA no puede replicar”.

Las decisiones complejas y de alto riesgo seguirán en manos de los humanos, que pueden aplicar un criterio matizado y consideraciones éticas, incluso cuando la IA proporcione recomendaciones basadas en datos, según el Dr. Beaumont.