Transformando la banca en Latinoamérica
Hoy, la transformación digital ya no es opcional, es una cuestión de supervivencia. Según un informe de PwC (2024), el 73% de los clientes bancarios globales esperan experiencias digitales simples, rápidas y personalizadas, al nivel de lo que ofrecen gigantes tecnológicos. Sin embargo, más del 40% de los bancos en Latinoamérica aún operan con procesos manuales o sistemas obsoletos, lo que se traduce en costos elevados, tiempos de respuesta lentos y pérdida de clientes hacia fintechs más ágiles.
La pregunta no es si la banca debe transformarse, sino con quién. Muchos proyectos fracasan porque se implementan con consultores sin experiencia en procesos bancarios o sin el dominio de soluciones en la nube. Eso significa años perdidos, sobrecostos millonarios y clientes insatisfechos.
Cada día que la banca retrasa esta transformación, pierde competitividad frente a fintechs y neobancos que ya están captando su mercado. El momento de actuar es ahora.
Convirtiendo tendencias en resultados: el valor de contar con un partner de confianza
Intellect Systems puede ser un socio estratégico clave, aportando más de 25 años de experiencia en transformación digital para servicios financieros, con soluciones en la nube, inteligencia artificial, automatización y modelos de negocio innovadores que permiten a las instituciones evolucionar con seguridad, eficiencia y escalabilidad, maximizando el impacto de estas tendencias en su propia realidad.
[Tendencias clave en transformación digital bancaria]
Basado en tendencias globales del sector, actuales y probadas:
Generative AI (GenAI) en finanzas: aumenta la personalización, agiliza procesos y mejora la eficiencia, con riesgos que deben gestionarse (phishing, deepfakes, sesgos).
IA y Big Data: decisiones más precisas, prevención de fraude, mejor experiencia del cliente, todo escalable mediante automatización.
Automatización inteligente (RPA, compliance, pagos): permite operar con agilidad y gobernanza, sin sacrificar precisión o seguridad.
Estrategias efectivas para adopción segura de AI: transparencia, auditoría, supervisión humana y pruebas adversariales son esenciales para avanzar con responsabilidad.

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