¿Cómo pueden los bancos adoptar las tecnologías de visión por computadora para competir de manera efectiva?

La visión por computadora es un término que se usa para describir la tecnología que permite a las computadoras replicar algunos aspectos de la visión humana e identificar o analizar objetos.

Esta tecnología se está volviendo cada vez más popular para las aplicaciones de vigilancia y cámaras inteligentes, así como el reconocimiento facial para asegurar las transacciones bancarias.

A medida que las instituciones financieras automatizan cada vez más procesos, recurren a la visión por computadora para resolver variosproblemas de servicio al cliente y brindar mayor seguridad al mismo tiempo que se reducen los costos.

Permite a los bancos disfrutar de una mayor eficiencia y una mayor precisión en la identificación de clientes y la aprobación de transacciones.

La visión artificial puede dar a los bancos una ventaja competitiva en el mercado.

Permitirá a las instituciones bancarias identificar a sus clientes de forma rápida y precisa, lo que a su vez reducirá las posibilidades de actividad fraudulenta.

En este artículo, veremos diferentes formas en que las instituciones financieras pueden aprovechar las tecnologías de visión por computadora para lograr una mayor eficiencia.

Empecemos.

1. Mejorar la experiencia del cliente

La banca digital es cada vez más popular.

Por lo tanto, los bancos están buscando formas de hacer que la experiencia del cliente sea lo más fluida y segura posible. Una tecnología a la que están recurriendo los bancos es la visión artificial.

Mediante el uso del reconocimiento facial, los bancos pueden proporcionar un proceso de autenticación seguro que sea conveniente y confiable . Pueden usar la visión por computadora para hacer coincidir de forma rápida y precisa a los clientes con sus registros existentes y luego permitirles acceder a sus cuentas en poco tiempo.

Además del reconocimiento facial, los bancos también utilizan la visión por computadora para automatizar ciertas tareas de procesamiento de documentos.

Por ejemplo, los bancos pueden usar la visión por computadora para escanear y leer rápidamente formularios, documentos y contratos, lo que les permite procesar transacciones más rápido y con mayor precisión. Esto también ayuda a reducir el papeleo, reduciendo el tiempo y los recursos necesarios para implementar ciertos procesos.

En última instancia, la visión artificial se puede utilizar para mejorar drásticamente la experiencia bancaria de los clientes.

Con funciones avanzadas como el reconocimiento facial y el procesamiento automatizado de documentos, los bancos pueden brindar a los clientes una experiencia más segura y fluida.

Esto no solo mejora la experiencia del cliente, sino que también puede ayudar a los bancos a reducir costos y ahorrar tiempo.

2. Optimización de los procesos KYC/AML

En los últimos años, los bancos han buscado la visión por computadora para ayudar a simplificar y agilizar sus procesos Conozca a su cliente (KYC) y Anti-Lavado de dinero (AML).

Al aprovechar el reconocimiento facial, un banco puede verificar rápidamente la identidad de un cliente sin ningún paso manual .

Esto garantiza que la verificación de identidad esté actualizada y sea segura.

La visión por computadora se utiliza para verificar automáticamente documentos de identidad, como pasaportes, licencias de conducir y certificados de nacimiento. Esto elimina las comprobaciones manuales de documentos, lo que acelera significativamente el proceso.

Además, la creación de perfiles de clientes se automatiza al monitorear los perfiles de clientes a través de múltiples canales . Esto ayuda a identificar tendencias y comportamientos sospechosos de forma rápida y precisa.

Professional Bank, una institución financiera con sede en Florida, apalancada Plataforma de verificación de identidad de Vouched.id para acelerar su proceso KYC.

Vouched.id combina reconocimiento facial, verificación de documentos y herramientas patentadas de toma de decisiones impulsadas por IA para reducir la necesidad de entrada manual, lo que reduce significativamente el tiempo y el costo.

Les ayudó a poner en marcha una experiencia de incorporación digital transformadora, donde los clientes ahora pueden abrir una cuenta corriente personal en línea en solo unos minutos, ahorrando mucho tiempo y molestias.

3. Automatización de tareas repetitivas

Los bancos pueden utilizar la visión artificial para automatizar tareas repetitivas, manuales y que consumen mucho tiempo, como la entrada de datos, la clasificación de documentos y la segmentación de clientes.

La entrada de datos es una de las tareas clásicas de automatización.

Cuando se les asigna la tarea de ingresar datos de documentos en papel o electrónicos, los bancos pueden usar la visión artificial para escanear rápidamente los documentos e ingresar los datos relevantes en el sistema .

La clasificación de documentos es otra tarea que puede consumir mucho tiempo, pero la visión por computadora puede ayudar a aliviar la carga.

Al ejecutar los documentos a través de un proceso automatizado e introducir el contenido escaneado en un sistema impulsado por IA, los bancos pueden clasificar documentos de forma rápida y precisa en función de criterios predefinidos.

Otra área en la visión por computadora que puede brillar es cuando se trata de la segmentación de clientes.

Al incorporar la visión artificial en sus procesos de segmentación de clientes, los bancos pueden agrupar a los clientes de forma precisa y automática según sus necesidades. La IA puede analizar los datos de los clientes, incluidos los registros de transacciones, los datos demográficos y los patrones de comportamiento, para segmentar a los clientes con precisión.

En resumen, la visión por computadora puede ser una herramienta poderosa para los bancos que buscan automatizar tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo.

4. Reducción de transacciones fraudulentas

Los bancos están recurriendo a la tecnología de visión artificial para combatir el fraude y automatizar los procesos de evaluación de riesgos de los clientes.

La visión por computadora funciona analizando una imagen o video de un cliente y luego intentando detectar patrones de fraude. Puede hacer esto buscando discrepancias en el comportamiento en comparación con las transacciones anteriores del cliente.

Por ejemplo, un cliente que realiza grandes compras con frecuencia podría marcarse como potencialmente fraudulento .

Usando la visión por computadora, los bancos también pueden automatizar el monitoreo de transacciones.

Al hacer que los algoritmos de visión por computadora analicen los millones de transacciones que procesa un banco, el sistema puede identificar y alertar al banco sobre cualquier actividad sospechosa. Este tipo de detección automática de fraude es cada vez más importante, ya que los bancos se enfrentan actualmente a un aumento de los intentos de fraude.

La visión artificial también puede ayudar a los bancos a automatizar la evaluación de riesgos de los clientes.

Mediante el uso de la visión por computadora para analizar la actividad de los clientes, los bancos pueden crear una mejor imagen del perfil de riesgo de un cliente .

Aprovechar la visión artificial permite a los bancos obtener una ventaja competitiva mediante la automatización de estos procesos. Esto ayuda a reducir costos ya que el banco ya no tiene que revisar constantemente las transacciones manualmente o evaluar el riesgo del cliente.

5. Implementación del reconocimiento de pagos

Al usar la visión por computadora para procesar pagos automáticamente, los bancos pueden ahorrar tiempo y recursos en los procesos tradicionales de verificación de pagos manuales.

¿Cómo funciona esto?

Los bancos pueden configurar sus sistemas para leer imágenes escaneadas o videos de documentos de pago como recibos, facturas o pagarés . El sistema puede autenticar automáticamente las firmas o leer la información de los documentos y compararla con los datos existentes.

Esto ayuda al banco a reconocer si el pago es correcto y si proviene de una fuente auténtica.

También se puede utilizar para autenticar al pagador.

Esto puede incluir reconocimiento facial, escaneo de huellas dactilares, autenticación de voz u otras técnicas . El sistema también puede detectar patrones en los datos de pago para reconocer rápidamente transacciones sospechosas o fraudulentas.

Esto permite a los bancos tomar medidas proactivas para proteger a sus clientes del fraude.

Además de ahorrar tiempo y recursos, el reconocimiento de pagos basado en visión artificial también brinda a los bancos una ventaja competitiva en el espacio de pago.

Ayuda a minimizar los tiempos de procesamiento y elimina posibles fraudes. Esto permite a los bancos ganarse la confianza de los clientes y brindar un mejor nivel de servicio.

Conclusión

La visión artificial ya está demostrando su valor en la industria bancaria.

Adoptar la tecnología de inteligencia artificial está demostrando ser una excelente manera de aumentar la precisión y la velocidad en ciertas tareas. Los bancos ahora pueden obtener una ventaja competitiva mediante el uso de la visión artificial como medio de detección automática de fraudes.

También puede ayudar a agilizar los procesos de identificación de clientes, y de forma rápida y verificación precisa de documentos . Además, los bancos ahora miran más allá de lo básico para mejorar la experiencia del usuario con sistemas interactivos e inteligentes.

Sin embargo, la mayoría de las tecnologías de visión por computadora aún son bastante jóvenes.

Por lo tanto, una mayor investigación sobre las capacidades de visión por computadora tiene el potencial de obtener grandes recompensas. Por ejemplo, la investigación de las capacidades de procesamiento del lenguaje natural podría permitir a los bancos utilizar el reconocimiento de voz en lugar de la escritura manual.

En general, la visión por computadora es una tecnología importante y de rápido desarrollo con potencial para la industria bancaria.

Al examinar las tendencias actuales e investigar las capacidades de estas tecnologías, los bancos pueden crear una ventaja competitiva y aumentar la eficiencia.