Con IA mejoramos las predicciones y segmentaciones de un 20% a un 30%
En Banregio para empezar con todos estos temas que ahora le llamamos inteligencia artificial, empezamos con modelos matemáticos para autorizar créditos, perfilar clientes, resolver temas de riesgo, etc. Pero éramos “Muy duros”. ¿Qué significa esto?
Los sistemas eran muy acotados, había mucha intervención de gente para poder generar análisis. ¿Posteriormente qué empezamos a hacer? Primero empezamos a crear modelos muy chiquitos, regresiones lineales y regresiones logísticas, las empezamos a tratar de acoplar dentro del de lo que llamamos “Tubería de los sistemas”, para autorizar créditos o para prevenir fraudes y para muchas otras cosas, más bien en la medida que va creciendo la cantidad de formación crear estos modelos y actualizarlos se volvió mucho más complejo.
Entonces fue cuando empezamos a utilizar tecnologías en la nube. Primero para modelar para poder utilizar lo que es aprendizaje máquina - Machine Learning –, y creamos un motor interno con Inteligencia Artificial donde esos modelos se montan y las aplicaciones y los sistemas del Banco pueden estar consultando. Y en ese momento, en donde ya podemos decir que tenemos Inteligencia Artificial. ¿Por qué? Porque se toman decisiones en base a modelos estadísticos sin intervención humana.
El obstáculo mayor fue convencer al negocio qué IA con esta nueva tecnología iba a ser mejor y más rápida!
El proceso de transformación comenzó migrando o transformando de la forma clásica de modelar y de poder contar con pronósticos, proyecciones y hacer prescripciones a través de las matemáticas o de utilizar las máquinas no para que nos solo nos ayudaran con esto. ¡Realmente fue muy interesante! Primero, la resistencia al cambio, la misma gente que se dedicaba a modelar se resistió a utilizar los nuevos sistemas y las nuevas formas de hacer Machine Learning, o de utilizar modelos mucho más complejos que los clásicos. Eso fue lo primero con lo que nos topamos, estar convenciendo a la gente de que se dedica a modelar y a la gente de negocio para poder utilizar estos modelos.
El segundo tema importante era que las tecnologías para IA eran muy caras, si las querías tener dentro de la institución, ya sea comprar máquinas, comprar software, etc. Al momento que salen estas soluciones en la nube se abaratan muchísimo los costos, esto nos permitió crecer, de tener, no sé cuatro o cinco personas que actuarios científicos de datos que se dedican a esto, a tener ya sesenta personas que se dedican a estar modelando y haciendo Inteligencia Artificial.
Algo que siempre nos caracteriza, Sobre todo en la institución al momento de que queremos implementar nuevas tecnologías. La primera “resistencia” ¿Qué beneficio me va a dar? Entonces algo importante fue convencer al negocio que los modelos generados a través de lo que es un aprendizaje máquina o generados ya no estrictamente por una persona que modelara, sino que te solo te asista, es por la máquina demostrar que esos modelos funcionan mejor que hacerlos a mano o con herramientas no tan avanzadas como las que ya se estaban proveyendo.
En la nube fue un proceso largo de como de 6 meses donde se corrieron varios experimentos donde se modelaba de la forma clásica asistida por computadora, pero también trabajamos con la forma nueva asistida por la computadora IA en la nube.
Dichos sistemas IA en la nube ya puedes cargar mucha más información y poder modelar mucho más rápido y corriendo muchas más pruebas. Con esto logramos mejorar los Pronósticos las Predicciones, mejoramos las segmentaciones, de 20% a un 30% y sobre todo la recalibración de los modelos se realizan mucho más rápido. La recalibración antes hacía cada 6 meses o cada año, ahora las calibraciones se pueden hacer por semana por mes, inclusive si fuéramos muy muy estrictos, pudiéramos recalibrar hasta en intradía. Entonces el obstáculo mayor fue ese convencer al negocio y convencer a la gente que se dedica a riesgos o cobranza, entre otras. ¡Qué a que esta nueva tecnología iba a ser mejor y más rápida!
La inteligencia artificial no ha dado ahorros del 50% a 60% en los costos.
El tema de Inteligencia Artificial, primero el nombre es muy rimbombante, suena como que tenemos “Entes” que piensan por si solos con voluntad propia. Pero realmente la Inteligencia Artificial visto más desde el punto de vista empresarial e inclusive pudiera ser cotidiano, es un tema de ver la manera de cómo con información yo puedo adelantarme o tratar de adelantarme a ciertos eventos, por ejemplo, me gustaría saber:
¿Cuál es la tendencia de consumo del cliente para que mis productos puedan acercarse hacia allá?
O me gustaría saber con base a la información, si alguien me quiere hacer fraude,
O me gustaría saber si mis capacidades se van a exceder en el corto plazo
O me gustaría saber cómo dispersar mí el dinero en las en las cajas, o en los cajeros automáticos para que me cueste menos, etc.
¡Por lo anterior definitivamente es muy importante porque la mayor capacidad que nos da La inteligencia artificial es procesar grandes cantidades de información en un tiempo menor!
Si las empresas no adquirimos esas capacidades de IA para procesar muy rápido, poder pronosticar muy rápido y adelantarnos a ciertos comportamientos ¡Definitivamente vamos a quedar fuera! ¿Por qué? Porque la gran mayoría ya se está haciendo IA.
IA no es una ley, no es cierto, tampoco se trata de conocer el futuro, eso no se puede, pero pues vamos a tener una mayor certeza hacia donde movernos, o nos vamos a equivocar menos si tenemos cierto soporte con la información.
Al momento de estar utilizando tecnologías de Inteligencia Artificial ha impactado en el negocio positivamente, y son temas genéricos para cualquier negocio, por ejemplo, eficiencia en costos, los pronósticos de efectivo para cargar cajeros, sucursales, etc., nos ha ahorrado. Además de los traslados, tener el efectivo necesario, costos en guarda valores y en la gente que transporta el dinero. Estamos hablando de ahorros del 50% a 60% en los costos.
También en temas de campañas, por ejemplo, antes se lanzaban una campaña al mes una cada dos meses, ahorita se están lanzando alrededor de 78 campañas por mes, eso que nos ayuda a incrementar nuestra tasa de adquisición de clientes. O que nuestros clientes que ya tenemos puedan tener más productos, y eso nos ha ayudado a una retención de clientes. Se ha incrementado 20% a 30% de la retención de clientes.
También el perfilamiento de riesgo al momento que damos créditos o preautorizado dos tarjetas preautorizadas, pues se nos ha ayudado también a que clientes mucho más rápido que tengan su crédito o producto nuevo.
Prevención de fraudes para poder estar monitoreando comportamientos extraños, sobre todo ahora que mucho hay mucho manejo de aplicaciones, mucho manejo digital, tenemos que estar muy al pendiente de cómo están los defraudadores tratando de impactar.
Toda esta tecnología de inteligencia artificial nos ayuda mucho a prevenir todos estos temas.
¡Una visión a futuro muy importante!
Qué es lo que se busca hacer con este tipo de tecnologías, aparte de lo que ya se hace, de puedes buscar más clientes de buscar mejores comportamientos, mayor eficiencia. Lo que se está buscando también es cambiar la forma, de cómo se interactúa con la tecnología, acercar de forma más sencilla los servicios a nuestros clientes y qué significa que el autoservicio vaya creciendo cada vez mucho más.
Esto ayuda primero a bajar costos en la operación de la empresa y dos ir buscando cómo el cliente se siente más cómodo con estas interacciones que sienta que su forma de interactuar es personalizada, ya sea por sus preferencias de uso de las aplicaciones, ya sea por cómo interactúa, inclusive con los sistemas de la institución para poder él decir, oye la estoy personalizando, parece que la Inteligencia Artificial me entiende, parece que me quiere, Entonces ir llevando cada vez esto potenciándolo a que sea es ese contacto con la institución y con la tecnología.
Qué AI sea más humano y va a ayudar a que el cliente se sienta más cómodo que pueda operar más fácil y que pueda obtener los servicios mucho más, más rápido de lo que hace hoy en día,
Algo importante la tecnología IA está avanzando muy rápido, el problema es que hay una sobreventa de cómo se utiliza. ¿Qué significa esto? Pues ahora sí que vemos los videos en YouTube o vídeos de empresas que dicen este que ya tienen IA y está funcionando muy bien, lo pruebas y parece maravilloso, pero la realidad es que para que esto funcione bien lleva un alto nivel de configuración o de personalización, o de adecuación para que funcione como queremos nosotros.
¿Si agarramos las tecnologías genéricas? Sí parece que le atinan, pero realmente cuando ves cómo está construido es simple, hay muchas cosas genéricas que realmente aplica para muchas industrias, pero cuando lo metes a un ámbito mucho más cercano de la empresa de tus movimientos. Por ejemplo, en el caso de una institución financiera de tus movimientos, de lo que compras, de lo que haces se vuelve mucho más complejo, porque ahora sí, ahí no le puedo dar una respuesta genérica, si él quiere su saldo, le tengo que dar sus saldos, si él quiere ver cuánto gastó en tales tipos de comercio, pues tiene que ver si él quiere ver qué tendría que hacer para sacar salir de deudas en tanto tiempo, pues le tengo que calcular con su información.
Entonces hacer que esa interacción se vuelva sencilla y que le responda con esa gran complejidad con la que nos estamos topando y con la que estamos trabajando para que realmente ya se vuelva algo personalizado y real y no algo muy genérico.
Nuestra relación con Addapp nosotros para todos estos temas y muchos más, sobre todo temas de información y cuestiones de ese tipo, tenemos muchos años trabajando con Addapp, es una empresa que nos ha apoyado mucho, nos da muy buen soporte y sobre todo está al pendiente de nosotros.
Addapp nos busca para ver no solamente el tema de “necesitas tal tecnología o necesito que utilices esta tecnología”, sino más bien buscan cuáles son nuestros problemas y nos han ayudado a adaptarlo a soluciones y algo muy importante, no nada más estamos hablando de herramientas, sino también temas de procesos y temas de capacitación.
Buscan, cómo nosotros crezcamos en el uso de las tecnologías, en el uso de datos y ver y ver temas a futuro entonces, realmente siempre la relación con Addapp ha sido muy buena. Y siempre estamos, hemos estado muy contentos de trabajar con ellos.
ALFREDO PEQUEÑO
Director de Medios de Pago y Datos
Banregio