La banca del Reino Unido se encuentra en una encrucijada. Claude Mythos de Anthropic, un modelo de inteligencia artificial diseñado para detectar y parchear vulnerabilidades de software, se ha implementado en alrededor de 200 organizaciones asociadas como parte del ‘Proyecto Glasswing’, pero los bancos del Reino Unido están notablemente ausentes de la lista hasta ahora.
El gobernador del Banco de Inglaterra, Andrew Bailey, ha planteado serias preocupaciones de seguridad sobre la laguna jurídica, mientras que varios prestamistas importantes del Reino Unido están recurriendo al modelo cibercéntrico rival de OpenAI.
Por ahora, el sector del Reino Unido está dividido entre quienes compiten por asegurar las defensas fronterizas de IA y quienes aún esperan hacerlo.
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Smart Communications es un especialista en servicios financieros.
Esta es una historia realmente importante para los equipos de ciberseguridad, pero para los consumidores cotidianos es en gran medida invisible. Nadie verifica a qué modelos de IA tiene acceso su banco antes de decidir si confiar en ellos.
Lo que notan es que cuando algo sale mal, su banco les informa lo que está pasando. Es una prueba que no desaparecerá, independientemente de en qué lado de la brecha de acceso se encuentre una institución financiera.
De hecho, la confianza de los consumidores en las instituciones financieras está disminuyendo y más de un tercio de los británicos desconfía de sus proveedores. En este contexto, incluso los incidentes más pequeños pueden convertirse en problemas de reputación si la comunicación se retrasa o no es clara.
La detección rápida está cambiando las expectativas de los clientes
Cada cambio tecnológico importante introduce nuevos riesgos, pero la IA cambia la velocidad a la que esos riesgos surgen y se propagan. Es evidente que las herramientas que abarcan el seguimiento del fraude, el cumplimiento y la ciberseguridad son cada vez más rápidas a la hora de resolver problemas. Esta es una buena noticia en la práctica, pero amplía la brecha entre la rapidez con la que un banco se entera de un problema y la rapidez con la que informa a sus clientes.
Si el sistema de un banco puede detectar comportamientos sospechosos en las cuentas en tiempo real, los clientes esperan razonablemente que su banco también se comunique en tiempo real. El tiempo de respuesta es un gran factor de confianza entre los clientes del Reino Unido. Si sistemas como Mythos reconocen inmediatamente los problemas emergentes, los clientes esperan orientación inmediata sobre esos mismos problemas.
Como la gente no está segura de confiar en la IA, el silencio de un banco crea su propia narrativa. Los consumidores comienzan a llenar ellos mismos los vacíos de información, a menudo a través de estimaciones en línea o informes fragmentados en otros lugares. En los servicios financieros, la confianza rara vez se pierde en un solo momento catastrófico. A menudo, se ve socavado por la confusión y la pasividad percibida.
La comunicación ahora es parte de la gestión de riesgos.
Esta es la razón por la que las comunicaciones ya no pueden ubicarse detrás de la infraestructura operativa. Esto debe ser parte de la gestión de riesgos.
Cuando ocurren incidentes, los clientes quieren claridad sobre lo que está sucediendo, que la organización comprenda el problema e instrucciones claras sobre qué hacer a continuación. A menudo, las empresas se centran en soluciones técnicas, mientras que los sistemas fragmentados o la incertidumbre sobre los mensajes retrasan la comunicación con el cliente.
Esta fragmentación ya es evidente en las experiencias del día a día: sólo el 59% de los consumidores de servicios financieros dicen que su proveedor se comunica utilizando su canal preferido. Como resultado, la mayoría de las personas reciben actualizaciones muy lentamente, a través de canales desconectados o en un lenguaje que prioriza el cumplimiento sobre la claridad.
Este enfoque ya no funciona en un entorno determinado por la detección de movimiento mediante IA y las expectativas digitales en tiempo real. Las organizaciones que mantengan la confianza de manera más efectiva serán aquellas que comuniquen el riesgo con la misma precisión y capacidad de respuesta que los propios sistemas monitorean.
Entonces, ¿cuáles son las principales formas en que los bancos pueden mantener la confianza?
Priorice la precisión y la velocidad: en momentos de alta presión, la comunicación retrasada a menudo genera más ansiedad en el cliente que el problema.
Esto no significa apresurar a los consumidores con información incompleta. Pero también significa crear flujos de trabajo de comunicación que permitan a las organizaciones reconocer rápidamente los problemas, explicar lo que se sabe y proporcionar actualizaciones periódicas (en el canal preferido del cliente) a medida que se desarrolla la situación. Los clientes generalmente comprenden mejor los problemas operativos cuando se sienten informados durante todo el proceso.
Utilice un lenguaje sencillo en lugar de garantías técnicas: muchos eventos financieros son difíciles de procesar para los clientes porque las explicaciones son demasiado técnicas o demasiado cautelosas.
Los clientes no quieren páginas de detalles operativos. Quieren una explicación directa de lo sucedido, si se ven afectados y qué medidas deben tomar. La comunicación clara reduce la incertidumbre. Esto ayuda a prevenir comportamientos impulsados por el pánico que pueden aumentar el estrés del servicio de atención al cliente durante los incidentes.
A medida que los sistemas de IA se vuelven más complejos entre bastidores, la comunicación a nivel del cliente debe volverse más simple, no más compleja.
Ofrezca coherencia en todos los canales: los clientes se mueven indistintamente entre aplicaciones, correo electrónico, SMS, sitios web y centros de contacto, y notan cuando el mensaje cambia dependiendo de dónde miran.
Uno de los mayores riesgos en eventos que cambian rápidamente es la fragmentación: los clientes ven orientación contradictoria dependiendo de dónde miran o en qué canal están. Mantener la confianza requiere comunicaciones integradas que transmitan consistentemente el mismo mensaje, tono y dirección en todos los canales e interacciones con el cliente.
La confianza se ganará o se perderá mediante la comunicación, no mediante los modelos de IA
Mythos no será el último sistema de inteligencia artificial en remodelar las operaciones de servicios financieros. Las tecnologías para la prevención del fraude, el seguimiento del cumplimiento, la atención al cliente y el análisis de riesgos ya están influyendo en la forma en que las organizaciones operan e interactúan con las personas.
Pero la capacidad operativa por sí sola no determinará qué organización tendrá éxito. A medida que los sistemas se mueven más rápido y son vulnerables antes, depende cada vez más de cómo se comunican las organizaciones en momentos de incertidumbre.
Los clientes no esperan la perfección. Entienden que la nueva tecnología introduce complejidad y riesgos en evolución. Lo que esperan es transparencia, capacidad de respuesta y tranquilidad cuando surgen problemas.
Si la infraestructura detrás de escena puede convertir la detección en el mensaje correcto en el canal correcto es lo suficientemente rápido como para aterrizar antes de que las sospechas se hagan presentes.
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