Por: Peter Hazou, director de desarrollo de negocios, servicios financieros, Microsoft.

La última ola de transformación del modelo de negocio y operativo en la banca corporativa está en marcha en uno de los dominios más antiguos del comercio internacional: la financiación del comercio. La financiación del comercio, que sustenta la gran mayoría del comercio mundial, proporciona los instrumentos y productos financieros necesarios para que los importadores y exportadores realicen sus actividades comerciales con fiabilidad y con un riesgo mínimo. La financiación del comercio, en la que durante mucho tiempo no se ha invertido suficiente, experimenta ahora un cambio rápido y fundamental, gracias a la llegada de las tecnologías en la nube y de IA.

Ayudar a los bancos y otras instituciones financieras a modernizarse y aprovechar al máximo las tecnologías de inteligencia artificial y en la nube es fundamental para nuestro trabajo en Microsoft Cloud for Financial Services. Ofrecemos una infraestructura segura, escalable y que cumple con las normas, diseñada para respaldar los servicios financieros y desbloquear nuevos beneficios y oportunidades. 

Cómo los datos se convirtieron en la tercera pata de los modelos de negocio de los bancos

Desde sus inicios, la banca siempre ha sido un negocio de datos: su movimiento y procesamiento, y los conocimientos que se derivan de ellos.

Como intermediarios financieros, los bancos sobrevivieron durante siglos basándose en datos en el corazón de un modelo de negocio de dos caras: aceptar depósitos (libro mayor de pasivos) y conceder préstamos (activos de riesgo). El beneficio era la diferencia lucrativa entre estos dos pilares. Los ciclos económicos y las crisis financieras han ido y venido, pero este modelo fundamental no ha cambiado.

La tecnología ha sido parte integral de la gestión de datos desde los rudimentos de la automatización del procesamiento de datos y los paneles del Sistema de Información de Gestión (MIS, por sus siglas en inglés). Sin embargo, el auge de la economía moderna de datos en tiempo real altera por completo el entorno en el que operan los bancos.

La banca minorista fue la primera en transformarse al monetizar datos fragmentados en correlación con el contexto y otros factores. Ese comienzo marcó una señal hacia un nuevo espacio donde el valor de la información de valor se convirtió en la tercera pata importante de los modelos de negocio de los bancos. Con el poder de la IA y la simplicidad de los copilotos de lenguaje natural, estamos en el inicio de una nueva época que marca una profunda transformación en la banca.

Al desarrollar esta trayectoria, está claro que los flujos de empresa a empresa (B2B) contienen conjuntos de datos mucho más ricos para monetizar en un espectro más amplio de actividad económica, desde la calle principal local hasta las cadenas de suministro globales. La banca corporativa es el epicentro de esta nueva ola de creación de valor B2B a través de sus principales líneas de negocio: gestión del capital circulante, banca de pagos y transacciones y, en particular, financiación del comercio.

El desbloqueo de la información de datos B2B impulsa la transformación bancaria

La financiación del comercio exterior es un punto de partida natural para la modernización de los bancos. Tiene una inusual riqueza en detalles B2B sin explotar, es muy relevante para la propuesta general de banca comercial de un banco y ofrece la «fruta madura» más fácil de abordar para el retorno de la inversión (ROI, por sus siglas en inglés) debido a la prevalencia de tantos procesos manuales.

Hay que tener en cuenta que esta ventaja a corto plazo no debe confundirse con la agenda de políticas a largo plazo de la industria sobre la «digitalización del comercio«, que se centra en la transición de los procesos tradicionales basados en papel a los formatos digitales. Organismos mundiales como la Asociación de Banqueros para las Finanzas y el Comercio (BAFT, por sus siglas en inglés), la Asociación de Comercio Internacional y Forfaiting (ITFA, por sus siglas en inglés) y la Cámara de Comercio Internacional (CCI) desarrollarán, a su debido tiempo, marcos legales que faciliten esta transición. Pero antes de eso, existe un claro caso de negocio dentro de los bancos para adoptar las nuevas tecnologías en la actualidad disponibles en una carrera por transformar la experiencia del cliente, mejorar la eficiencia operativa y obtener una ventaja en el mercado a partir de los conocimientos de datos B2B. 

Los bancos son por naturaleza ricos en datos B2B como consecuencia de sus franquicias existentes y el flujo diario de transacciones a través de sus sistemas de procesamiento. Sin embargo, las percepciones del gráfico de estas relaciones B2B no lineales languidecen atrapadas y sin explotar en silos heredados. Con esto en mente, Microsoft ha liderado el desarrollo de nuevas tecnologías centradas en la IA para los trabajadores del conocimiento en el entorno bancario moderno actual. Estos incluyen copilotos de lenguaje natural, que comienzan con Microsoft 365 Copilot, copilotos personalizados creados con Microsoft Copilot Studio y Agentic AI para tareas más complejas. Al mismo tiempo, soluciones como Microsoft Fabric pueden unificar datos para el análisis y la acción de fuentes dispares, sin importar los entornos técnicos en los que se encuentren.  

Las herramientas de datos de Microsoft desbloquean información sobre los datos y ayudan a que los procesos de financiación comercial sean más eficientes y accesibles. Es importante destacar que todos están diseñados con los mismos derechos de seguridad, cumplimiento y contenido que ya están establecidos en los bancos, por lo que comenzar es más fácil.

Una hoja de ruta orientada a los beneficios para la modernización de la financiación del comercio

La hoja de ruta que los bancos han comenzado a adoptar para la modernización de la financiación del comercio sigue cinco pasos sencillos, que comienza por los conceptos básicos para ayudar a los colegas a hacer mejor su trabajo:

1. Los copilotos de IA generativa pueden transformar las operaciones e impulsar nuevas eficiencias de muchas maneras poderosas. Por ejemplo, los copilotos pueden ayudar a los gerentes de ventas y relaciones comerciales de la oficina principal a identificar nuevas oportunidades de financiamiento al asesorar a los clientes. Las consultas en lenguaje natural pueden convertir una cantidad abrumadora de investigación manual en preguntas de investigación simples y repetibles. El informe anual de un cliente, las presentaciones 10-K y otras fuentes se pueden analizar en tiempo real con oportunidades resumidas para la acción. La preparación de reuniones financieras de Microsoft  en Microsoft Teams, lanzada con LSEG, muestra la simplicidad de cómo podría funcionar esto en la financiación comercial. La preparación de reuniones financieras ayuda a organizar reuniones más efectivas a través de una vista única de todo el contenido relevante. Impulsa mejores resultados en las reuniones y mejora el compromiso, la satisfacción laboral y el crecimiento de los ingresos. Del mismo modo, los gerentes de productos de financiamiento comercial pueden transformar la forma en que realizan investigaciones en el desarrollo y la gestión de nuevos productos con Copilot para proyectos. Las tareas rutinarias, como la generación de informes mensuales de rendimiento de productos, se pueden automatizar con copilotos conversacionales que se integran en herramientas conocidas como Copilot en Excel y Copilot para Power BI. Esto proporciona a todos los usuarios capacidades de desglose proactivas para descubrir la información deseada sin tener que recurrir a una gran cantidad de retrabajo manual.
2. La colaboración interna mejorada se puede lograr con herramientas de oficina modernas. Muchos bancos tienen procesos heredados diseñados para flujos de trabajo lineales, por ejemplo, el envío de solicitudes de crédito como archivos adjuntos de correo electrónico a varias partes interesadas para su aprobación. Este proceso es engorroso, a menudo implica muchas idas y venidas para reconciliar una «verdad de oro» de la exposición del cliente procedente de múltiples sistemas. El rediseño de estos flujos de trabajo de equipo con tecnología moderna como Copilot Pages proporciona un lienzo único y actualizado de forma persistente que permite la colaboración interactiva entre varias partes que integra todos los datos relevantes.  
3. La eficiencia operativa se puede mejorar en gran medida con la IA. Pensemos en el procesamiento de cartas de crédito, un pilar de la financiación comercial clásica que sigue basada en papel hasta el día de hoy, con, literal, miles de millones de piezas de papel en circulación entre las partes en un momento dado. Los bancos deben examinar todos estos documentos para verificar su cumplimiento, un esfuerzo costoso que requiere una mano de obra calificada. Para aliviar esta carga, los socios de Microsoft aprovechan las tecnologías de Azure para automatizar gran parte del trabajo, lo que libera al personal del banco para que se ocupe de las excepciones en lugar de la mayor parte del examen mundano. El reconocimiento óptico de caracteres (OCR, por sus siglas en inglés) de lectura de Microsoft Document Intelligence desmaterializa los documentos comerciales, mientras que los algoritmos de IA detectan problemas de cumplimiento, detectan signos de lavado de dinero basado en el comercio (TBML, por sus siglas en inglés) y cumplen con otros requisitos para completar una transacción antes del pago. El resultado es una mejora de la calidad y la rentabilidad, así como nuevas API de información de datos a partir de documentación comercial digitalizada. La próxima ola de este proceso aplicará una IA agentica semiautónoma que comprende mejor el contexto y puede completar múltiples tareas digitalmente. 
4. Las herramientas de gestión del conocimiento que utilizan el lenguaje natural pueden mejorar la eficacia de las operaciones bancarias y del personal. La tecnología de generación aumentada de recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) razonará sobre el amplio catálogo de material de SharePoint de un banco y mostrará solo información relevante para una solicitud determinada. Esto será en especial útil para capacitar al personal del banco que no está familiarizado con los tecnicismos cotidianos de la financiación del comercio. Por ejemplo, la documentación legal se puede mostrar según sea necesario para cada caso de uso apropiado. En determinadas circunstancias, esto podría extenderse como material seleccionado directo a los clientes. El uso de copilotos en lenguaje natural puede simplificar la forma en que el personal y los clientes aprenden y comprenden las finanzas comerciales, que a nivel histórico han sido un campo especializado.  
5. Las herramientas de servicio al cliente pueden mejorar la experiencia del cliente. Una de las mayores áreas de mejora con el procesamiento del lenguaje natural y los copilotos es la resolución de problemas de servicio al cliente. Las herramientas de flujo de trabajo que dan prioridad a los agentes, como Microsoft Dynamics 365 Contact Center, mejoran de manera importante la eficiencia al poner todos los datos al alcance de la mano del agente. Al acceder al catálogo de productos de un banco, un agente también puede aumentar las ventas de soluciones al tiempo que reduce el tiempo dedicado a la «silla giratoria» entre diferentes sistemas. Estas herramientas también pueden diseñarse para permitir funciones de autoayuda del cliente que reduzcan las llamadas repetitivas y mundanas al banco, como el estado de un envío o un pago. Las consultas de los clientes con un agente pueden ser escritas, habladas a través de la respuesta de voz interactiva (IVR, por sus siglas en inglés) o conversadas con un avatar.  

Comiencen su recorrido de modernización

La IA para la financiación del comercio no es solo para los grandes bancos que financian las cadenas de suministro mundiales. De hecho, el impacto de la automatización de la IA podría ser mayor para los bancos regionales y más pequeños, donde hay menos personal cualificado y las transacciones son menos frecuentes, pero donde las necesidades de los clientes requieren el descuento de cuentas por cobrar, bonos de rendimiento u otra asistencia de capital circulante. Además, la creciente demanda de financiación del comercio por parte de las pequeñas y medianas empresas (PyMEs) de los países en desarrollo es un importante impulsor del crecimiento del mercado.

Los beneficios de la modernización afectan a los bancos de todos los tamaños y geografías. Para ayudar a comprender cómo su organización puede explorar las nuevas oportunidades, comiencen por interactuar con su representante de Microsoft. Pueden ayudar a desarrollar estrategias y soluciones que brinden beneficios inmediatos y a largo plazo para satisfacer las necesidades únicas de su banco.

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Potencien su organización con Microsoft Cloud for Financial Services

Por Jared Spataro, CMO de IA en el Trabajo de Microsoft.

Al comenzar 2025, una resolución de Año Nuevo que escuché varias veces es que las personas quieren ser más inteligentes con la IA. Incluso si ya usan la IA en el trabajo todos los días, siempre hay más que aprender. Todavía tengo momentos de «sorpresa» todo el tiempo, en los que me doy cuenta de que el factor limitante de lo que puedo hacer con la IA no es la tecnología en sí, sino mi propia imaginación.

Con ese espíritu, me gustaría compartir algunos escenarios de Copilot que me parecen más útiles en el trabajo. El denominador común aquí es que la IA es mucho más poderosa cuando la conectan a sus propios datos de trabajo únicos (sus correos electrónicos, archivos, reuniones), por lo que sus respuestas se basan en la realidad de su negocio específico. Muchos usuarios de IA, incluso los más expertos, no aprovechan al máximo esa oportunidad. Y, sin embargo, esos son los escenarios de IA que desbloquean la mayor magia.

Escenario 1: Priorizar su correo electrónico

Puede ser difícil mantenerse al tanto del correo electrónico: nuestra investigación muestra que los usuarios que más usan Microsoft 365 reciben más de 250 correos electrónicos al día. Me identifico: mi bandeja de entrada a veces se siente como un lugar donde la gente tan solo acumula elementos en mi lista de tareas pendientes. Con Copilot, todas esas preguntas son mucho más fáciles de gestionar y priorizar.

Les doy un ejemplo. Regresé de las vacaciones con una montaña de mensajes. Para ponerme al día de manera rápida, utilicé la función «priorizar mi bandeja de entrada» de Copilot. Copilot analizó mi bandeja de entrada y colocó los mensajes más importantes en la parte superior, explicó por qué esos correos electrónicos eran críticos y me dio elementos de acción específicos en cada caso. Miren cómo funciona aquí.

Copilot no solo se fija en el remitente y la línea de asunto, sino que analiza todo el mensaje y toma una decisión informada sobre cómo priorizarlo para mí. Una nota de un colega con el asunto «¿Café y una rosquilla?» puede no parecer demasiado apremiante. Pero Copilot se daba cuenta de que el remitente quería discutir un gran acuerdo potencial para firmar al final de la semana, y me lo señalaba.

También pueden enseñarle a Copilot qué correos electrónicos son más importantes para ustedes (un cliente importante, por ejemplo, o su gerente). Le pido a Copilot que esté atento a los mensajes de mi jefe para asegurarme de que nunca me pierda nada esencial de él. Y si hay un problema urgente con el cliente del que tengo que estar al tanto, también puedo hacer que Copilot esté atento a esos correos electrónicos.

El resultado: si solo utilizan la IA para escribir correos electrónicos, y no para ayudarse a reducir la sobrecarga de correo electrónico, se pierden de algo importante.

Más prompts para ayudar a mantener su correo electrónico bajo control:

• «Muéstrame los correos electrónicos más urgentes de hoy».
• «Resume los correos electrónicos no leídos de los últimos 15 días, con especial atención a los de mis principales colaboradores y gerentes. Identifica los correos electrónicos más urgentes e importantes para leer primero».
• «Resalta todos los correos electrónicos con elementos de acción o plazos en mi bandeja de entrada».

Escenario 2: Incorporar la inteligencia del lugar de trabajo en su prompt

Muchas personas con las que hablo todavía usan prompts genéricos («Escribe un correo electrónico de agradecimiento que diga X, Y y Z»). A veces, copian y pegan datos de otros archivos en su mensaje cuando quieren que Copilot haga referencia a ellos. Pero hay una mejor manera.

Para obtener respuestas relevantes y personalizadas, pueden remitir a Copilot a archivos de trabajo específicos para que pueda extraer el conocimiento y los datos de su empresa sin problemas. De esa manera, no perderán el tiempo en buscar información en documentos y pegándola en sus prompts.

Otro ejemplo: si reciben un documento de estrategia importante pero extenso y necesitan responder rápido con información, hagan que Copilot les dé una ventaja inicial al resumir el documento y resaltar las brechas y las señales de alerta. Solo tienen que citar el nombre del archivo en el mensaje y Copilot hará referencia a los datos de origen originales, sin necesidad de copiar y pegar.

Todos hemos escuchado historias de terror sobre empleados que conectan documentos confidenciales a herramientas de IA centradas en el consumidor y filtran de manera inadvertida información confidencial. Pero Copilot es seguro. Las solicitudes y los datos nunca se usan para entrenar modelos de lenguaje de gran tamaño. Y el cifrado sólido y la autenticación multifactor garantizan que solo los usuarios autorizados puedan acceder a sus documentos.

Escenario 3: Usar un agente de SharePoint

Cada día se cargan más de 2 mil millones de archivos en SharePoint. Mi equipo (como la mayoría de los equipos) tiene una cantidad abrumadora de archivos compartidos, y lleva mucho tiempo revisarlos todos para rastrear la información que necesito. En su lugar, utilizo agentes de IA de SharePoint para responder preguntas sobre el contenido de cualquier sitio o biblioteca de SharePoint al que tenga acceso.

Cada vez que tengo una reunión con un cliente, recibo un documento informativo que me brinda una descripción general de la cuenta, una agenda y los temas que se deben abordar durante la conversación. Todos estos documentos se guardan en un solo sitio de SharePoint, por lo que puedo usar un agente de SharePoint para ponerme al día antes de la reunión. Siempre me sorprendo cuando le pido «Prepáreme para mis reuniones con los clientes esta semana». El agente extrae información directo del sitio de SharePoint que consulto y sé que los resultados son precisos porque provienen directo de los archivos de origen originales.

Cualquier persona que tenga permisos de edición en un sitio de SharePoint puede crear agentes para tareas específicas y compartirlos con su equipo. Y crear estos agentes no podría ser más fácil, solo se necesitan unos pocos clics. Mírenlo en acción aquí.

Los agentes de SharePoint son útiles en todas las funciones. Digamos que se dedican a las finanzas. Pueden crear un agente personalizado con acceso a los informes financieros de los últimos cinco años y, a continuación, pedirle que les recomiende movimientos que ahorren costos. En TI, podrían crear un agente que pueda analizar los comentarios de los clientes para identificar tendencias y detectar oportunidades para productos futuros.

Piensen en los agentes de SharePoint como expertos en la materia virtual, que siempre están listos para desenterrar lo que necesitan (y, a veces, lo que no se dieron cuenta que necesitaban).

Escenarios empresariales comunes para agentes de SharePoint

Amplíen la experiencia individual y de equipo para ayudar a ahorrar tiempo y optimizar los procesos empresariales.

Resultado empresarial: Menor tiempo medio de resolución (ART)
Cómo pueden ayudar los agentes: Obtengan respuestas precisas más rápido, basadas en documentos de implementación específicos

Resultado empresarial: Aumento de la tasa de conversión de ventas
Cómo pueden ayudar los agentes: Proponer modelos de productos basados en criterios específicos, junto con alternativas recomendadas

Resultado empresarial: Menor tiempo del ciclo de análisis
Cómo pueden ayudar los agentes: Obtengan recomendaciones de ahorro de costos mediante el análisis de años de informes financieros

Resultado empresarial: Disminución del tiempo de comercialización
Cómo pueden ayudar los agentes: Proporcionar una opción para las actualizaciones de productos basada en la documentación más reciente del producto

Resultado empresarial: Reducción del tiempo de incorporación
Cómo pueden ayudar los agentes: Optimicen el aprendizaje y el consumo de información con agentes de incorporación específicos de la función

Resultado empresarial: Mejora de la coherencia de los contratos y del tiempo de revisión
Cómo pueden ayudar los agentes: Acceso a la experiencia en contratos, documentos similares y criterios específicos al revisar documentos

Resultado empresarial: Aumento de la puntuación de satisfacción del usuario
Cómo pueden ayudar los agentes: Análisis de los comentarios de los clientes en busca de tendencias y oportunidades para informar la hoja de ruta del producto

En resumen

Si solo utilizan prompts genéricos o una IA que no está vinculada a los datos de su lugar de trabajo, se pierden las mayores ventajas de la tecnología. La IA es mucho más poderosa cuando tiene conocimiento sobre su rol, su equipo y su negocio. Eso es algo que deben tener en cuenta a medida que continúan sus exploraciones de IA en el próximo año.

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