Automatización

El abuso económico es una forma de control oculto y dañino que afecta a miles de personas, especialmente durante crisis financieras o domésticas. Las entidades financieras son responsables de abordar este problema y han hecho esfuerzos para atender las necesidades de sus clientes vulnerables. Pero equilibrar la protección del cliente con los desafíos éticos y operativos es complejo. Una preocupación cada vez mayor son los mensajes abusivos, en los que los autores utilizan los campos de referencia que acompañan a los pagos para enviar comentarios dañinos o controladores a los destinatarios.

Referencias de pago abusivas: una preocupación creciente

Los abusadores utilizan estas referencias de pago para enviar blasfemias, amenazas que son veladas o evidentes, o incluso frases como «Te amo», tres palabras aparentemente inofensivas pero potencialmente desencadenantes para las víctimas. Algunos delincuentes explotan aún más el sistema enviando «mensajes de cadena», en los que se utilizan múltiples pagos pequeños para crear sentencias más largas o comunicaciones abusivas, llegando incluso a enviar una carta a la vez por un céntimo. Este tipo de táctica se aprovecha deliberadamente de las referencias de pago, lo que dificulta que los sistemas de detección detecten intenciones abusivas. Estos comportamientos ponen de manifiesto la necesidad de que las instituciones financieras adapten continuamente sus métodos de detección.

Las implicaciones de los mensajes abusivos no controlados son significativas. Las víctimas a menudo experimentan una mayor angustia emocional, lo que lleva a una pérdida de confianza en los sistemas financieros. A medida que los abusadores encuentran formas cada vez más sofisticadas de manipular las referencias de pago, las instituciones financieras deben innovar constantemente sus métodos de detección para mantenerse a la vanguardia.

Desafíos éticos en la protección del cliente

Los esfuerzos para proteger a las víctimas plantean dilemas éticos:

1. Equilibrio entre privacidad y control: los bancos deben navegar por la delgada línea que separa el control de las transacciones del respeto a la intimidad de los clientes. Si se excede este límite, podría suscitarse preocupación por una vigilancia excesiva y erosionar la confianza. ¿Deberían los bancos vigilar proactivamente las cuentas en busca de este tipo de actividad o confiar en que los destinatarios se quejen antes de actuar? Incluso cuando un destinatario no se queja, la intervención proactiva de los bancos puede alertar erróneamente a los delincuentes.
2. Ambigüedad de intenciones: Diferenciar los mensajes abusivos de las bromas inofensivas es todo un reto. Aunque el contexto puede aclarar la intención, evaluarla sin invadir la privacidad es un obstáculo importante.
3. Cierres de cuentas: El cierre de la cuenta de un abusador puede perjudicar inadvertidamente a las víctimas, ya que se cortan pagos críticos como la manutención de los hijos o el pago de la pensión alimenticia. Esto plantea un dilema a los bancos que intentan penalizar el comportamiento abusivo sin causar daños colaterales.

En el Reino Unido, las cuentas bancarias básicas añaden más complejidad, ya que están protegidas por una normativa específica que dificulta su cierre, incluso en casos de uso indebido. UK Finance ha propuesto cambios en la normativa sobre cuentas de pago de 2015 para abordar las referencias de pago que causen perjuicio y acoso, y garantizar que las entidades puedan actuar con más decisión, incluso con las cuentas bancarias básicas.

Lecciones de los líderes para abordar el abuso económico

El informe «Del control a la libertad financiera» de UK Finance destaca soluciones prácticas, como:

• Bloqueo de referencias de pago: permitir a las víctimas bloquear referencias específicas u ocultar mensajes abusivos reduce el trauma al tiempo que se preservan las transacciones necesarias.
• Detección de IA: aprovechar la inteligencia artificial para identificar patrones de abuso, como transacciones repetidas de poco valor o lenguaje codificado, mejora la capacidad de detección.
• Colaboración: La colaboración con organizaciones benéficas contra el maltrato doméstico permite a los bancos comprender mejor las necesidades de las víctimas supervivientes y perfeccionar sus estrategias de respuesta.

A nivel internacional, el Commonwealth Bank of Australia (CBA) ha dado ejemplo a través de su iniciativa «Next Chapter». Al capacitar al personal para reconocer las señales de abuso, asociarse con organizaciones especializadas e implementar herramientas para incitar a los remitentes a reconsiderar los mensajes abusivos, el CBA ha fomentado una mayor responsabilidad y disuasión. Estas medidas proactivas no solo protegen a las víctimas, sino que también crean un entorno financiero más seguro en general.

A escala internacional, el Commonwealth Bank of Australia (CBA) ha dado ejemplo con su iniciativa «Next Chapter». Al formar a su personal para que reconozca las señales de abuso, asociarse con organizaciones especializadas e implantar herramientas para instar a los remitentes a reconsiderar los mensajes abusivos, el CBA ha fomentado una mayor responsabilidad y disuasión. Estas medidas proactivas no solo protegen a las víctimas, sino que también contribuyen a crear un entorno financiero más seguro en general.

El papel de la IA en la detección de abusos

Las tecnologías de IA pueden ser fundamentales para abordar las referencias de pago abusivas:

• Reconocimiento de patrones: Los algoritmos avanzados pueden identificar tendencias, como pagos frecuentes de poco valor combinados con un lenguaje hostil, que pueden indicar posibles abusos.
• Procesamiento del lenguaje natural (PNL): El PNL permite a los sistemas detectar lenguaje sutil o codificado, que la detección tradicional de palabras clave podría pasar por alto, o donde se utilizan números para reemplazar letras.
• Aprendizaje continuo: Los modelos de aprendizaje automático pueden evolucionar para reconocer nuevas formas de abuso a medida que surgen, adelantándose a las tácticas de los abusadores.

La adaptabilidad de la IA la convierte en una herramienta poderosa, pero debe implementarse de manera responsable para evitar consecuencias no deseadas.

Abordar las preocupaciones éticas con la IA

El uso de la IA para detectar el abuso económico plantea sus propias cuestiones éticas:

• Privacidad de datos: El análisis de datos de pago confidenciales debe cumplir con las leyes de privacidad y mantener la confianza del cliente.
• Prevención de sesgos: Los modelos de IA deben probarse rigurosamente para evitar imprecisiones que puedan penalizar injustamente a las personas o no identificar abusos genuinos.
• Transparencia: Los bancos deben comunicar abiertamente cómo se utiliza la IA en la detección de abusos, asegurándose de que los clientes entiendan su propósito y sus limitaciones.

Al abordar estas preocupaciones, las instituciones financieras pueden implementar soluciones de IA de manera efectiva y ética.

Soluciones prácticas para proteger a las víctimas

Para proteger a las víctimas de manera efectiva, las instituciones financieras deben considerar:

1. Protecciones personalizadas: Permite a las víctimas bloquear remitentes específicos u ocultar referencias de pago, lo que les permite recuperar el control de sus interacciones financieras.
2. Formación del personal: Dotar a los empleados de las habilidades necesarias para reconocer y manejar los casos de abuso económico de manera sensible y eficaz.
3. Defensa legislativa: Impulsar cambios en las leyes para abordar las brechas, como permitir el cierre de cuentas bancarias básicas abusivas sin restricciones indebidas.
4. Colaboración intersectorial: Promover asociaciones con organizaciones benéficas, responsables políticos y proveedores de tecnología para desarrollar soluciones integrales que aborden la naturaleza multifacética del abuso económico.

¿Cómo puede ayudar MBC?

En MBC ayudamos a las entidades financieras a hacer frente a los abusos económicos con soluciones personalizadas. Recientemente, hemos ayudado a un banco a bloquear referencias de pago abusivas, asesorándole en materia de cumplimiento normativo y análisis de datos, y facilitando la colaboración interdisciplinar para llevar a cabo el proyecto con éxito. Nuestra experiencia permite establecer puentes entre los requisitos normativos y su aplicación práctica, garantizando que los bancos puedan proteger eficazmente a los clientes vulnerables.

Más allá del apoyo técnico, orientamos a las organizaciones para que desarrollen marcos de colaboración que prioricen la seguridad de los clientes y las prácticas éticas. Nuestro enfoque garantiza que las entidades financieras puedan adaptarse a los nuevos retos y mantener al mismo tiempo unas normas éticas y una comunicación abierta.

Conclusión

Los abusos económicos plantean retos complejos que requieren respuestas innovadoras y éticas. Las referencias de pago abusivas son solo una parte de un problema más amplio que requiere la atención de las instituciones financieras. Si aprenden de los líderes, aprovechan las tecnologías avanzadas y adoptan un enfoque centrado en el cliente, los bancos pueden dar pasos significativos en la protección de las personas vulnerables.

La asociación con MBC garantiza un enfoque estratégico y eficaz para hacer frente a estos retos, facultando a las instituciones financieras para apoyar a sus clientes al tiempo que cumplen las normas éticas más estrictas.

La era de la IA ha llegado y supone un cambio fundamental con respecto a las eras digital y móvil, que han definido la innovación organizativa en las dos últimas décadas. En estas fases anteriores, las empresas se adaptaron a las nuevas tecnologías para satisfacer las cambiantes expectativas de los clientes y mejorar su eficiencia operativa. Ahora, la IA no solo promete adaptación, sino también una transformación real que desbloquea oportunidades para redefinir estrategias, mejorar la experiencia del cliente e impulsar el crecimiento. Para las organizaciones, especialmente las del sector servicios financieros, esta era de la IA exige una combinación de previsión, agilidad y estrecha colaboración entre los equipos de liderazgo y tecnología para navegar por un panorama cada vez más impulsado por la IA.

Transformación basada en datos: lecciones de Klarna

Klarna, proveedor líder mundial de pagos, ilustra el potencial transformador de la IA para impulsar la estrategia organizacional. Entre los avances recientes se encuentra su asistente de atención al cliente impulsado por IA, que ahora gestiona dos tercios de las interacciones de atención al cliente, gestionando la carga de trabajo equivalente a 700 agentes a tiempo completo y reduciendo las consultas repetidas en un 25%. Del mismo modo, el asistente interno de IA de Klarna, Kiki, admite más de 2.000 consultas diarias de los empleados, lo que agiliza los procesos internos y fomenta la transparencia. Esta adopción de la IA no solo ha mejorado la eficiencia, sino que ha contribuido a un crecimiento de los ingresos del 27% a principios de 2024, lo que demuestra los beneficios financieros de las iniciativas de IA alineadas.

Sin embargo, el éxito de Klarna no se limita a la tecnología. Es una cuestión de estrategia. El CEO de Klarna, Sebastian Siemiatkowski, destacó recientemente el compromiso de la compañía de reinvertir las eficiencias impulsadas por la IA en el desarrollo de los empleados, como la aceleración de los aumentos salariales.

Al incorporar la IA en todas las operaciones y alinear las iniciativas con los objetivos a largo plazo, la empresa ejemplifica cómo los servicios financieros pueden aprovechar la IA de manera estratégica. Para los bancos y las instituciones tradicionales, que pueden carecer de la agilidad de Klarna, la clave está en la adopción estructurada e incremental.

Alinear la IA con los objetivos estratégicos

Las iniciativas de IA deben estar estrechamente vinculadas a la estrategia de la organización para garantizar resultados medibles. Esta alineación es particularmente crítica para los bancos, donde los requisitos regulatorios y los sistemas heredados presentan desafíos únicos. Los líderes y los equipos de tecnología deben colaborar para:

1. Definir objetivos estratégicos: Identifica cómo la IA se alinea con objetivos clave como mejorar la experiencia del cliente, mejorar la eficiencia operativa o innovar productos y servicios.
2. Priorizar proyectos viables: Las instituciones establecidas deben equilibrar la ambición con el realismo, centrándose en proyectos con beneficios tangibles que se alineen con las restricciones regulatorias y operativas.
3. Mitigar los riesgos: Establecer marcos de gobernanza para garantizar que las implementaciones de IA cumplan con los estándares éticos y de privacidad de datos, al tiempo que se minimizan las interrupciones operativas y el posible uso indebido.
4. Garantizar la supervisión humana: Se debe mantener un enfoque humano para garantizar el control de calidad. Si bien la IA puede ayudar a acelerar la productividad, el seguimiento y la validación de los resultados garantizan que los humanos sigan tomando decisiones críticas. En un proyecto reciente, MBC llevó a cabo revisiones de datos mensuales estructuradas para analizar e identificar falsos positivos, lo cual fue un paso vital no solo para vigilar de cerca los resultados, sino también para retroalimentar y mejorar iterativamente los modelos existentes.
5. Fomentar la colaboración interfuncional: los equipos interdepartamentales que integran las funciones de cumplimiento, tecnología y estrategia son fundamentales para son fundamentales para una implantación cohesionada.

Oportunidades para Bancos e Instituciones Financieras

A diferencia de las fintechs, muchos bancos operan dentro de un marco heredado y, a menudo, monolítico que hace que la adopción rápida de la IA sea más compleja. Sin embargo, poseen fortalezas fundamentales, como vastas bases de clientes, confianza establecida y acceso a grandes conjuntos de datos. Al adoptar un enfoque incremental, los bancos pueden:

• Aprovechar los activos de datos: utilizar la IA para obtener información procesable a partir de datos históricos y transaccionales para personalizar las ofertas y mejorar las evaluaciones de riesgos.
• Automatizar los procesos rutinarios: tener el foco en la automatización impulsada por IA en áreas como el procesamiento de préstamos, la detección de fraudes y el servicio al cliente para liberar recursos para tareas de mayor valor.
• Colaborar en iniciativas de la industria: Los bancos pueden participar en marcos de colaboración, como plataformas de IA compartidas o consorcios liderados por la industria, para acelerar la innovación mientras distribuyen costos y riesgos.

Directrices para el crecimiento impulsado por la IA

Las instituciones financieras deben adoptar un enfoque estructurado de la IA que incluya lo siguiente:

1. Empezar con casos de uso estratégicos: identificar oportunidades de alto valor en las que la IA pueda tener un impacto inmediato, como respaldar el servicio al cliente, mejorar la detección de fraudes o reducir los tiempos de aprobación de préstamos.
2. Invertir en infraestructura: modernizar los sistemas heredados para garantizar la compatibilidad con las tecnologías de IA y respaldar la escalabilidad de los datos.
3. Desarrollar la experiencia interna: Crear capacidades internas de IA a través de la formación y la adquisición de talento, asegurando que los equipos puedan implementar y administrar soluciones de manera efectiva. Asociarse con empresas como MBC para complementar estos conocimientos con experiencia en entregas digitales de calidad.
4. Supervisar y perfeccionar: implementar KPI para medir el impacto de la IA, iterando en proyectos para optimizar los resultados.
5. Equilibrar la innovación con la gobernanza: establecer políticas claras en torno a la ética, la privacidad de los datos y el cumplimiento de la IA, creando una base de confianza con los clientes y los reguladores.

Adoptar las innovaciones del futuro

Si bien las capacidades actuales de IA, como el análisis predictivo y la automatización, son transformadoras, las tecnologías emergentes, como la IA generativa y los sistemas autónomos de toma de decisiones, impulsarán la próxima ola de innovación. Los bancos y las instituciones financieras deben seguir siendo proactivos en la exploración de estos avances, al tiempo que gestionan cuidadosamente los riesgos.

La IA agentica, que permite a los sistemas actuar de forma autónoma, ofrece interesantes posibilidades para la toma de decisiones en escenarios complejos en los que varios agentes pueden interactuar y supervisarse entre sí, ya sea en una estructura peer-to-peer o jerárquica. Mediante la adopción de programas piloto y el fomento de una cultura de experimentación, los operadores tradicionales pueden adelantarse a estos avances.

¿Cómo puede ayudar MBC?

En MBC, llevamos años ayudando a las organizaciones a navegar por las complejidades de la adopción digital, y la IA es solo el siguiente paso en la evolución de lo digital. En el caso de los servicios financieros, podemos ayudar a alinear las iniciativas de IA con los objetivos estratégicos y, al mismo tiempo, abordar los desafíos únicos que plantean los sistemas y marcos regulatorios heredados. Ya sea para realizar estudios de viabilidad, desarrollar hojas de ruta de IA o garantizar una entrega de calidad, nuestras soluciones personalizadas garantizan resultados medibles.

La asociación con MBC permite a las organizaciones aprovechar el potencial de la IA de manera efectiva, posicionándose para un crecimiento sostenible en la era digital.

Conclusión

La era digital exige un enfoque estratégico de la innovación, especialmente para los servicios financieros. El éxito de Klarna pone de manifiesto el potencial transformador de la IA cuando se alinea con los objetivos estratégicos, pero las lecciones se aplican por igual a los bancos y a los operadores tradicionales. Al fomentar la colaboración, adoptar enfoques estructurados y adoptar tecnologías emergentes, las organizaciones pueden dirigir su dirección con confianza.

Con las asociaciones y estrategias adecuadas, las instituciones financieras pueden sortear los desafíos de la era digital, impulsando el crecimiento y manteniendo la competitividad en el mercado. Ponte en contacto con nosotros hoy mismo para explorar cómo podemos ayudarte en tu proceso de transformación de la IA.