Clearview FCU muestra cómo la IA puede remodelar las cooperativas de crédito, un flujo de trabajo a la vez / The Feature / CUToday.info

Por Ray Birch

PITTSBURGH—En Clearview Federal Credit Union, la inteligencia artificial no se trata como un logro o un eslogan de marketing. Cada vez más se lo ve como algo más práctico: la próxima herramienta cotidiana en el lugar de trabajo, más cerca de Internet que de un experimento científico.

Así es como Raymond George, CIO de Clearview FCU, valorada en 2.100 millones de dólares, describe el enfoque de la cooperativa de crédito a medida que profundiza la IA en las operaciones, desde el reconocimiento de patrones de servicio a los miembros y el monitoreo del fraude hasta la productividad interna, el trabajo de políticas y las decisiones crediticias. El objetivo, dice George, no era perseguir un único proyecto de automatización «big bang», sino más bien formar equipos de manera constante para trabajar de manera más eficiente, con mejor información y más rápido en toda la organización.

Clearview, que atiende a miembros en todo el suroeste de Pensilvania y tiene 27 ubicaciones en la región, comenzó como muchas organizaciones: viendo a los empleados experimentar con herramientas como Microsoft Copilot y ChatGPT, y luego pasar a estructurar en torno a ese uso. George dijo que la cooperativa de crédito implementó controles en torno a Copilot, agregó licencias de sitios ChatGPT y luego se apoyó en gran medida en instrucciones rápidas al estilo de un campo de entrenamiento para gerentes y personal selecto antes de expandir el uso a través de ayuntamientos y compartir ejemplos internos.

A partir de ahí, los casos de uso de la IA se extendieron a un enfoque claramente cooperativo: menos llamativo, más eficaz. George dice que los equipos de experiencia de los miembros lo están utilizando para analizar los problemas de los miembros entrantes e identificar temas emergentes. RR.HH. lo está utilizando para descripciones de puestos. Los empleados lo utilizan para acelerar presentaciones, correos electrónicos y creación de documentos. Durante las auditorías o revisiones de políticas, dijo, la IA se ha convertido en una ayuda rápida para actualizar el lenguaje y organizar material que lleva mucho más tiempo. En Clearview, dijo, la expectativa ahora a menudo no es si los empleados usarán IA, sino por qué no lo harán.

Esta adopción constante coincide con lo que muestran investigaciones más amplias de la industria. En el modelo de madurez de servicios y ventas digitales minoristas de 2025 de Alkami, el 42 % de los bancos y cooperativas de crédito más maduros digitalmente informaron que utilizan activamente IA generativa en algún lugar de la organización, en comparación con el 26 % de las organizaciones menos maduras, lo que demuestra que la IA se está convirtiendo cada vez más en parte de la brecha de líder digital y rezagado. El mismo estudio encontró que las organizaciones más maduras digitalmente reportan un crecimiento promedio anual de ingresos cinco veces mayor que sus pares menos maduros.

En Clearview, una de las aplicaciones más gratificantes es la supervisión de riesgos y fraudes. George dice que la cooperativa de crédito está utilizando rutinas impulsadas por inteligencia artificial para analizar eventos como cambios de contraseña, actualizaciones de correo electrónico y cambios de números de teléfono, actividades que podrían indicar apropiaciones de cuentas o patrones de estafa. En un ejemplo, dijo, un cambio de número de teléfono seguido de una transacción de Zelle podría ser una fuerte señal de alerta, y Clearview ha combinado parte de ese reconocimiento de patrones con la automatización de procesos robóticos para marcar o cerrar cuentas para su revisión. También dijo que la cooperativa de crédito está explorando cómo se puede utilizar la IA para comparar imágenes de cheques de captura de depósitos remotos con metadatos para identificar anomalías que podrían sugerir fraude.

Agregar IA Zest

Clearview está utilizando IA en los préstamos mediante la implementación de Zest AI para la suscripción automatizada, que, según George, permite a las cooperativas de crédito evaluar más material de datos del que un asegurador humano podría procesar y aprobar préstamos de manera realista más rápidamente. Señala que la herramienta Lulu de Zest AI es útil para comparaciones entre pares, análisis de estilo 5300 y trabajo de tendencias de cartera.

George tuvo cuidado de no exagerar los resultados en porcentajes estrictos. Clearview, dijo, no ha construido su estrategia de IA para automatizar un departamento completo o registrar un tipo de métrica específica «35% más eficiente». En cambio, dijo, la prueba más sólida puede ser el comportamiento: las solicitudes de licencias tienden a aumentar a medida que los empleados ven lo que están haciendo sus colegas y aumenta el número de casos de uso internos. Esto impulsó a Clearview a comenzar a organizar y centralizar indicaciones, flujos de trabajo y agentes emergentes para que los departamentos no reinventaran las mismas herramientas por separado.

El siguiente paso, dijo George, puede ser más ambicioso pero aún familiar para muchas organizaciones: su entorno Azure, que combina la automatización de procesos robóticos y esfuerzos de control de calidad, creando asistentes internos más interactivos más allá de la base de conocimientos de la cooperativa de crédito.

Rápidamente se dio cuenta de que los chatbots internos y los pilotos de estilo agente no eran únicos en el mercado. Pero su mensaje más importante a sus pares fue que esperar al margen puede ser un riesgo aún mayor. Dice que se debe abordar la IA con la misma mentalidad que las instituciones financieras finalmente adoptaron con respecto a Internet: poner guardias a su alrededor, capacitar a las personas para que la utilicen de manera responsable y luego reconocerla como una herramienta de negocios que no va a desaparecer.