Las actividades de gestión de datos y la aplicación de tecnología de análisis de datos no son nuevas para las organizaciones del sector bancario.

Según el Sr. Nguyen Thanh Son, Director del Centro de Capacitación de la Asociación Bancaria de Vietnam (VNBA), desde 2017 la VNBA ha organizado numerosos seminarios y programas de capacitación para sus miembros. Si bien en aquel entonces la mayoría solo mostraba interés y apenas unos pocos investigaban y buscaban formas de aplicar la tecnología en las actividades comerciales, la toma de decisiones y la gestión de riesgos, ahora, cinco o seis años después, la situación ha cambiado radicalmente.

En su intervención en el taller "Aprovechando los datos para el éxito", celebrado el 19 de septiembre en Hanoi , el Sr. Nguyen Thanh Son afirmó que muchos bancos han estado aplicando nuevas tecnologías en la prevención del fraude y las actividades de pago en el ecosistema digital, incluidas las aplicaciones de gestión de datos.

Con la gran ventaja de disponer de un enorme almacén de datos, si saben cómo aprovecharla, los bancos aumentarán su ventaja competitiva, mejorarán su marca y minimizarán los riesgos.

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El Sr. Nguyen Thanh Son, Director del Centro de Capacitación de la Asociación de Bancos de Vietnam (VNBA), pronunció el discurso de apertura del taller "Aprovechando los datos para el éxito", celebrado el 19 de septiembre en Hanói. Foto: Thai Khang

Sin embargo, para aprovechar este activo, primero se deben controlar y procesar los datos, o dicho de otro modo, gestionarlos de manera efectiva.

Según el representante de la VNBA, los grandes bancos han emitido estrategias de datos con marcos de gobernanza, consejos de administración, personal y unidades especializadas, además de políticas que regulan las funciones de las partes interesadas, estableciendo estrategias para cada etapa e implementándolas sistemáticamente. Mientras tanto, los bancos más pequeños implementan estrategias de datos a un nivel inferior.

Dinh Hong Hanh, Directora General Adjunta y Líder de Servicios de Asesoría Financiera de PwC Vietnam, comentó que los beneficios que se obtienen de los datos provienen de su gestión. Solo unas herramientas de gestión adecuadas, sostenibles y seguras permiten aprovechar los datos de forma eficaz.

Otra ventaja de una gobernanza de datos eficaz para los bancos es que les ayuda a adaptarse y cumplir con las normativas y los requisitos legales en constante cambio a nivel mundial.

En el sudeste asiático, las instituciones financieras están madurando cada vez más su gobernanza de datos debido a la presión de los requisitos regulatorios, así como a los impulsores de la transformación digital y la necesidad de gestionar datos transfronterizos.

La aplicación de la tecnología ayuda a los bancos a lograr avances significativos.

En el sector bancario, la aplicación de nuevas tecnologías como GenAI y el aprendizaje automático contribuye a generar soluciones innovadoras al comprender las preferencias y comportamientos de los clientes. Asimismo, el análisis de Big Data permite ofrecer servicios personalizados, recomendar productos adecuados y satisfacer objetivos financieros individuales, mejorando así la satisfacción del cliente y su relación con el banco.

Además, la capacidad de aprendizaje de GenAI ayuda a automatizar procesos complejos, minimizar errores, ahorrar tiempo en las operaciones y proporcionar una sólida gestión de riesgos. GenAI y las nuevas tecnologías contribuyen a una mejor gestión de riesgos al comprender patrones de comportamiento anómalos, previniendo así el fraude.

GenAI, a través del análisis de datos históricos, pronostica las tendencias del mercado, toma decisiones más inteligentes y precisas, abre oportunidades para desarrollar nuevos productos y servicios y responde a los rápidos cambios del mercado.

Según un estudio del McKinsey Institute, la IA en general, y la IA genérica en particular, pueden aportar hasta 340 000 millones de dólares mediante el aumento de la productividad. Según Statista, se prevé que la inversión del sector bancario en IA genérica alcance los 85 000 millones de dólares en 2030.

Los bancos utilizan GenAI para actividades como: resumen, recuperación de información en profundidad, transformación/traducción, ampliación/mejora de contenido existente, preguntas y respuestas, y creación de contenido nuevo.

Sin embargo, a medida que la IA se aplica cada vez más en las operaciones, la cantidad de datos y modelos creados aumentará, lo que conlleva riesgos para la ciberseguridad, la privacidad, las operaciones, la legalidad y el cumplimiento normativo. Por lo tanto, se requiere una aplicación responsable de la IA para minimizar los riesgos potenciales.