La compañía Auriga, proveedor de software líder para el sector de la banca y de pagos, ha realizado un análisis sobre las aplicaciones y usos de esta tecnología que no solo permite realizar un salto cualitativo enorme en ciberseguridad y atención al cliente, sino que también revoluciona la forma en que las redes de cajeros automáticos gestionan el efectivo y ofrecen enfoques más eficientes, precisos y basados en datos.
“Los sistemas bancarios que integran inteligencia artificial –y ya existen soluciones avanzadas para ello- pueden analizar el comportamiento del cliente, las preferencias de transacción y otros datos relevantes para ofrecer una interfaz más intuitiva y sugerencias personalizadas. Además, permiten fortalecer la seguridad mediante el análisis en tiempo real de patrones de transacciones, detección de anomalías y reconocimiento facial. Utilizarla supone tomar un nuevo enfoque proactivo que no solo mejora enormemente la atención y relación con el cliente, sino que también les da tranquilidad ya que reduce el riesgo de fraudes y pérdidas”, explica Ángel Arenillas, director de Desarrollo de Negocio y Ventas de Auriga.
Cinco pequeñas grandes revoluciones de la IA en los ATM
Gracias a sus capacidades predictivas y de monitorización en tiempo real, la IA puede transformar las prácticas de gestión de efectivo beneficiando tanto a los operadores de cajeros automáticos como a los usuarios. Estos son, según Auriga, los cinco principales impactos que produce:
1. Pronóstico de la demanda de efectivo: La IA utiliza datos históricos de transacciones, monitorización en tiempo real y factores externos como festivos y eventos especiales para predecir la demanda de efectivo en cada cajero. Al conocer con precisión las necesidades, los operadores pueden optimizar los niveles de efectivo, minimizando el riesgo de falta de dinero o billetes inactivos y garantizando que los equipos se encuentren abastecidos ante la demanda.
2. Programación dinámica de reposición de efectivo: Los algoritmos programan dinámicamente la reposición de efectivo según las previsiones de demanda, la eficiencia operativa y los costes. Este enfoque adaptativo optimiza la utilización de recursos y reduce los costes operativos al garantizar que el efectivo se reponga precisamente cuando y donde sea necesario, eliminando viajes innecesarios y minimizando los recursos mantenimiento.
3. Optimización de redes de efectivo: La IA analiza toda la red de cajeros automáticos para determinar las ubicaciones óptimas, servicios y niveles de efectivo para cada uno de ellos. Al optimizar la estrategia de gestión de efectivo de la red, la IA garantiza una distribución eficiente del cash, maximiza la disponibilidad de los ATM y el rendimiento general de la red, mejorando en última instancia la experiencia del cliente.
4. Precios adaptativos: La IA ayuda a determinar estrategias de precios óptimas para los servicios de los cajeros automáticos, considerando factores como el volumen de transacciones, la ubicación y la hora del día. Esto permite a los operadores maximizar la rentabilidad sin perder competitividad, ofreciendo planes de precios personalizados que reflejan la demanda del cliente y las condiciones del mercado.
5. Consideraciones ambientales (ESG/Sostenibilidad): La IA minimiza el impacto ambiental de la gestión de efectivo en los cajeros automáticos al optimizar las rutas de transporte y, con ello, permite reducir las emisiones de carbono asociadas con la reposición de billetes. Al optimizar la logística y reducir los viajes innecesarios, la IA promueve la sostenibilidad y se alinea con los principios de Medio Ambiente, Social y Gobernanza (ESG), contribuyendo a un futuro más verde.
“La implementación de IA en la gestión de efectivo en cajeros automáticos es ya una realidad y está destinada a ofrecer numerosos beneficios, incluida una mayor eficiencia, reducción de costes y seguridad, así como mejores experiencias para los clientes. Sin embargo, su despliegue exitoso requiere, por parte de las organizaciones, una planificación cuidadosa, integración de datos y mantenimiento continuo para garantizar la efectividad y seguridad. Sin olvidar el cumplimiento normativo y las consideraciones de privacidad de datos”, concluye Arenillas
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