En grandes bancos como HSBC, áreas críticas de soporte (riesgos, cumplimiento, middle/back-office) operan con alta carga manual, usando herramientas fragmentadas y procesos lentos. Esto impacta tanto la eficiencia interna como la agilidad con la que se da respuesta a clientes, socios y entes regulatorios.
Solución implementada
HSBC implementó modelos de IA explicable desarrollados por CausaLens, una solución que va más allá del análisis predictivo tradicional:
- Automatiza hasta el 90 % de las tareas analíticas repetitivas
- Genera modelos causa-efecto comprensibles para humanos, sin perder precisión
- Mejora la toma de decisiones al integrar variables externas (mercado, cumplimiento) con datos internos
- Reemplaza procesos manuales de análisis que antes dependían de expertos y hojas de cálculo
Impacto logrado
- Reducción de costos de análisis a un 10 % del gasto anterior
- Tiempos de procesamiento acortados de días a minutos
- Mayor capacidad de reacción ante cambios regulatorios o de mercado
- Redistribución del talento humano hacia tareas de mayor valor estratégico
Lección estratégica
La experiencia total no se limita al cliente final. Al liberar talento operativo y acelerar decisiones clave, HSBC mejoró su capacidad de respuesta, redujo fricciones invisibles y fortaleció su competitividad.
La IA explicable marca una nueva era: decisiones más rápidas, pero también más comprensibles y confiables.
Aplicabilidad para otras organizaciones
- Entidades bancarias o aseguradoras con alto volumen de análisis manual
- Empresas que enfrentan regulaciones estrictas (finanzas, salud, energía)
- Equipos de riesgo, planeación o auditoría que necesitan eficiencia sin perder control
