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El poder de Gen AI para finanzas especializadas


IA generativa: ¿qué hay para mí? Todos, incluidos los proveedores de financiación de automóviles y equipos, quieren saber. A mi modo de ver, es una tecnología que tendrá impactos de gran alcance en el negocio de préstamos y arrendamiento, aportando eficiencias y mejores experiencias para aquellas organizaciones que la incorporen a lo largo de la cadena de valor.

Hace unas semanas, yo mismo puse a prueba ChatGPT. Necesitaba escribir un nuevo estatuto para la junta directiva de una organización sin fines de lucro en la que estoy y tenía curiosidad por ver qué se le ocurriría a ChatGPT. ¿Generaba un estatuto perfectamente formado que podía usar tal cual? No lo hizo. Pero me dio un excelente punto de partida y redujo significativamente mi tiempo en la tarea; según mi estimación, me ahorró varias horas. Con algunos ajustes y la adición de detalles específicos de nuestra situación, me ayudó a escribir un documento muy útil que pude llevar a la pizarra.

A estas alturas, los prestamistas y arrendadores de automóviles y equipos probablemente hayan escuchado cientos de anécdotas como esta. Pero probablemente todavía se esté preguntando si vale la pena implementar IA generativa o si es solo el último avance que será reemplazado rápidamente por alguna otra tecnología nueva y genial.

Para responder a esta pregunta, veamos cuatro áreas de la cadena de valor de financiamiento de automóviles y equipos en las que mis colegas y yo vemos que la IA generativa es invaluable.

Pre-originaciones y originaciones

En la publicación reciente de Michael Abbott, Jess Murray y Keri Smith en el blog de Accenture Banking, Rompiendo barreras: explorando cómo los bancos escalan la IA generativa para el crecimiento, señalaron que los primeros usuarios ya están explorando el uso de la IA generativa para el marketing. La idea es usarlo para escalar contenido de marketing hiperpersonalizado, para que cada comunicación con el cliente sea más relevante.

Mi colega del Specialty Finance Center of Excellence Abhishek Rastogi está de acuerdo en que la IA generativa podría ser una gran ayuda para las campañas de marketing de los financistas de automóviles y equipos. Sugiere usar datos e inteligencia artificial para orientar mejor las campañas de marketing mediante el análisis de las preferencias y los deseos de los clientes, para mejorar las tasas de conversión y aumentar los ingresos.

La IA generativa también podría usarse como asistente de ventas. Con interacciones que suenan humanas combinadas con sus capacidades de análisis, podría ayudar a responder preguntas de los clientes directamente, o puntuar y segmentar clientes potenciales para ayudar a los representantes de ventas a priorizar sus esfuerzos. También podría señalar oportunidades para la venta cruzada.

Recientemente, mi colega Bailey Carrigan ayudó a uno de nuestros clientes, que tiene una cartera de arrendamiento de equipos, a identificar oportunidades de marketing proactivo y venta cruzada. Usando IA para ayudar con el análisis de datos, su equipo pudo reconocer patrones que el cliente podría usar como base para mejorar la comercialización de productos financieros de equipos, lanzando la próxima década de crecimiento y rentabilidad.

suscripción

Los prestamistas y arrendadores de automóviles y equipos siempre están buscando formas de hacer que la suscripción sea mejor, más rápida y más económica. Creo que la IA generativa podría desempeñar un papel importante para ayudar a los financieros a ver y analizar el crédito de nuevas formas.

Cuando Abhishek y yo hablábamos de esto, sugirió que la IA generativa podría convertirse en el asistente de un asegurador. Como se veria eso? La IA verificaría la información del cliente, analizaría su historial de pago, ganancias/índices financieros, detalles del empleador, calificaciones crediticias y exposición, y consideraría la información de marketing y los informes de noticias antes de generar automáticamente un informe de evaluación crediticia. También podría interactuar con el suscriptor para realizar verificaciones adicionales y actualizar automáticamente el informe de evaluación crediticia en función de esos hallazgos.

La IA generativa también podría usarse para el análisis de precios. Basado en puntajes crediticios similares, préstamo a valor, desempeño financiero, préstamos anteriores escritos y cerrados y riesgo, podría proporcionar el precio óptimo para el contrato actual. Esto liberaría un ancho de banda considerable en términos de tiempo invertido por un suscriptor humano o inversión en un sistema de precios separado.

mantenimiento

La administración de flujos de trabajo variables es otro desafío común que enfrentan los prestamistas y arrendadores de automóviles y equipos. Debido a la naturaleza cíclica de este negocio y la necesidad de informes mensuales y trimestrales, los financieros experimentan cuellos de botella en la obtención de recursos varias veces al año. Nuestros clientes a menudo solicitan nuestra ayuda para optimizar los flujos de trabajo y encontrar formas de cubrir puestos con recursos de otras partes de la organización para ayudar durante estos tiempos excepcionalmente ocupados.

Generalmente, trabajamos juntos para implementar una combinación de tecnología y estrategias de capacitación cruzada para llenar los vacíos. Pero con la IA generativa, espero que la gestión del flujo de trabajo variable sea un problema menor. La IA puede ayudar a la fuerza laboral humana al realizar las tareas manuales repetitivas mucho más rápido, lo que reduce la variabilidad del personal y libera a las personas para trabajos de mayor valor donde la conexión humana es una prioridad.

A medida que más y más arrendamientos se agrupan con un contrato de servicio y mantenimiento del activo, sabemos que la IA generativa también se convertirá en una herramienta invaluable para el mantenimiento predictivo. Los modelos de IA pueden predecir cuándo es probable que falle un activo y programar su mantenimiento en consecuencia. Esto reducirá los costos de tiempo de inactividad para el financista, además de proteger el valor de reventa del activo y mejorar la experiencia de los clientes.

La IA generativa también será útil para la gestión de flotas. Se puede usar para monitorear y administrar el comportamiento del conductor, rastrear la ubicación y el estado de los vehículos, verificar las fechas de vencimiento de las pólizas de seguro, presentar reclamos y seguir su progreso. Además, puede generar informes sobre la gestión de flotas y reclamaciones, analizar datos y recomendar oportunidades de mejora y aumento de la rentabilidad.

Fin de los términos

El final del plazo es un área de arrendamiento en la que veo otra brecha que podría llenarse con IA generativa. Siempre me sorprende ver cuán pocos arrendadores, si es que hay alguno, aprovechan la gran cantidad de información que tienen al alcance de la mano para tomar decisiones basadas en datos en este momento crítico del ciclo de vida del financiamiento. En muchos casos, los financistas ni siquiera usan una hoja de cálculo para optimizar su fin de plazo, y mucho menos herramientas de análisis sofisticadas.

Piense en el caso de una fotocopiadora arrendada a un cliente por 36 meses. Al final del plazo, como arrendador, ¿cómo maximiza la rentabilidad?

  • ¿Le hace una oferta al cliente para mantener la copiadora en su lugar?
  • ¿Traes la fotocopiadora y la vendes?
  • ¿Alargas el plazo o lo aceleras?

Con la ayuda de la IA generativa, podría responder estas preguntas y tomar las decisiones óptimas para su negocio.

Otro punto de datos que podría tener un gran impacto en las decisiones de fin de plazo para los financistas de automóviles es cómo el color de un vehículo afecta su depreciación y valor de reventa. Una encuesta de iSeeCars.com descubrió que el amarillo, el beige y el naranja generan más dinero cuando llega el momento de vender, aunque con algunas variaciones según el segmento del vehículo. La IA generativa podría usar esta información en combinación con otros factores, como el kilometraje, el desgaste, la geografía y la época del año, para determinar el mejor momento para vender un vehículo en alquiler y si vale la pena volver a pintarlo antes de venderlo.

AI también podría ayudar con las inspecciones de fin de arrendamiento. Podría analizar fotos de vehículos para evaluar cargos por exceso de millaje, daños y desgaste, y generar automáticamente informes de estimación de daños e inspección de vehículos. Incluso podría interactuar con el cliente para negociar los cargos y ayudarlo en el proceso de devolución del vehículo.

La tecnología también podría ayudar a los prestamistas y arrendadores a centrar sus esfuerzos de retención al predecir qué clientes tienen más probabilidades de abandonar. Y podría personalizar las ofertas para los clientes en función de sus necesidades individuales y sus preferencias de automóviles con más espacio o pagos mensuales más bajos, por ejemplo.

Los casos de uso de la IA generativa al final del período son tan numerosos que mi predicción es que todo el proceso de fin del período se automatizará en los próximos años.

La línea de fondo

Estos son solo algunos ejemplos de cientos que ilustran cómo la IA generativa va a cambiar la forma en que funcionan las empresas financieras de automóviles y equipos. Es como dicen Paul Daugherty y su equipo en su informe, Una nueva era de IA generativa para todos: “La tecnología que sustenta ChatGPT transformará el trabajo y reinventará los negocios”.

Otro punto de nuestro nuevo informe que me llamó la atención: “Estamos en una fase del ciclo de adopción en la que la mayoría de las organizaciones están comenzando a experimentar con el consumo de modelos básicos ‘listos para usar’. Sin embargo, el mayor valor para muchos vendrá cuando personalicen o ajusten los modelos utilizando sus propios datos para abordar sus necesidades únicas”. Para los prestamistas y arrendadores de automóviles y equipos que tienen décadas de datos para extraer, personalizar el modelo fundamental de IA generativa y capacitarlo para ajustar su análisis en función de sus propios conjuntos de datos será una ventaja competitiva clave.

Por supuesto, el uso de IA generativa no está exento de riesgos. En ese mismo informe, los autores identifican las siguientes seis preguntas clave sobre riesgos y normativas para los usuarios potenciales de IA generativa:

Haga clic/toque en la imagen para ampliar. Fuente: Una nueva era de IA generativa para todos

Mis colegas bancarios agregan tres riesgos adicionales a esta lista: modelar alucinaciones (respuestas que suenan creíbles que pueden no ser precisas), pensamiento de caja negra (no hay forma de saber cómo la IA generativa llegó a su respuesta) y datos de entrenamiento sesgados (la calidad de salida es tan buena como la material de origen).

Sin embargo, es mi opinión que la IA generativa brindará ventajas incalculables a las organizaciones financieras de automóviles y equipos, especialmente aquellas con la previsión de usarla en combinación con sus vastas reservas de datos infrautilizados.

Los primeros usuarios ya están explorando casos de uso en estas áreas de la cadena de valor financiera. ¿Serás uno de ellos?

Si desea analizar cómo su negocio financiero podría descubrir nuevas eficiencias en toda la cadena de valor mediante la incorporación de IA generativa, por favor llegar a mí.

Además, recomiendo leer este informe de Accenture escrito por Paul Daugherty y colegas: Una nueva era de IA generativa para todos.

Agradecimientos especiales a Bailey Carrigangerente sénior de finanzas de equipos de Accenture, y Abhishek RastogiAccenture Auto and Equipment Finance Business and Integration Manager, por sus generosas contribuciones a este puesto.

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