El AI-bank es una tecnología que brinda un sistema personalizado para los usuarios y otorga experiencias inteligentes dado que permiten recomendar acciones, anticiparse a situaciones y automatizar decisiones clave.
Jorge Niño, Senior Solutions Architect de la multinacional Red Hat, dio a conocer que “para hacer banca, más allá de la banca, nos enfocamos en tres elementos claves: flexibilidad, escalabilidad y velocidad lo que se traduce en nube híbrida abierta”.
Según el ejecutivo, “en Red Hat creamos la comunidad con base en un mundo abierto y el Open Source es importante porque ayuda a transformar digitalmente a los bancos y al sector financiero, así como a sus operaciones. Entonces, tomamos todo el conocimiento de las organizaciones y de los equipos de desarrollo y los acompañamos a construir soluciones empresariales que ayuden en su proceso de transformación”.
Con la velocidad a la que avanza la tecnología, muchas compañías y empresarios piensan en qué hacer, por ejemplo, con la llegada de las redes 5G. Según Niño, “para atender situaciones como esta, empaquetamos las herramientas que habitan en la comunidad del Open Source y acompañamos a construir esas soluciones que el usuario necesita, de acuerdo a sus necesidades”.
Además, al utilizar AI-bank, es posible personalizar las soluciones para los clientes debido a que cada respuesta es relevante y oportuna. También, está basado en un entendimiento detallado del comportamiento y contexto del cliente y expande los servicios a través de múltiples dispositivos y optimizando la experiencia, pues «la banca debe ir más allá de la banca».
Tecnologías que se fortalecen
- Escaneo de sonrisa para iniciar procesos de pago.
- Bots conversacionales para solicitudes de servicios básicos y ayudar a brindar experiencias positivas hacia los usuarios y los clientes, que permitan a las compañías comunicarse y acercarse a los clientes.
- Análisis de micro expresión para determinar si es viable o no hacer un préstamo pues identifica si la persona tiene nervios o miente. Además ayuda a identificar riesgos.
- Biométricos por medio de voz, video impresión y para autenticar y autorizar.
- Machine learning para detectar patrones de fraude y ataque de ciberseguridad.
- Robots humanoides en sucursales para servir a los clientes. Una tecnología que aunque está pensada para el futuro es necesario prepararse para esos desafíos.
- Visión computarizada y PLN para escanear y procesar documentos de esta forma es posible disminuir el riesgo a la falsificación. O transacciones en tiempo real para agilizar el proceso de cada una de las transacciones.
