La inteligencia artificial (IA) está redefiniendo rápidamente el panorama de los servicios financieros. Más allá del revuelo mediático, la IA está generando un impacto tangible en la forma en que las instituciones financieras operan, sirven a sus clientes y gestionan los riesgos. Este blog explora el estado actual de la IA generativa en finanzas, destacando las tendencias clave, los desafíos y las oportunidades.
El auge de la IA generativa: La IA generativa, con modelos de lenguaje extensos (LLM) como ChatGPT, ha irrumpido en la escena financiera con una fuerza inusitada. El 43% de las instituciones financieras ya la están utilizando, principalmente para automatizar procesos y mejorar la atención al cliente.
Las aplicaciones van desde el análisis de datos y la generación de informes hasta la creación de experiencias bancarias personalizadas y campañas de marketing dirigidas.
Qué es la IA generativa en finanzas
Facilita la optimización tradicional de carteras y la gestión de riesgos al analizar datos recopilados, actualizaciones del mercado y las tendencias más recientes relacionadas con diversos factores de riesgo. Además, contribuye a maximizar los rendimientos y minimizar el riesgo de pérdidas.
De acuerdo con datos de Market Research, el mercado de la inteligencia artificial en los servicios financieros se valoró en aproximadamente $1.85 mil millones en 2023 y se espera que crezca hasta alcanzar los $9.48 mil millones para 2032.
Más allá de la IA generativa: La IA también se está utilizando para automatizar tareas repetitivas, ofrecer nuevos productos y reducir costos en una variedad de áreas. Los bancos, los gestores de activos y las empresas fintech están adoptando la IA para transformar la forma en que trabajan y los servicios que ofrecen.
Impacto en todas las áreas: La IA está teniendo un impacto positivo en los ingresos y la reducción de costos en más del 80% de las organizaciones financieras. Se está implementando en áreas clave como operaciones, gestión de riesgos, marketing y ventas.
Ejemplos de casos de uso:
● Operaciones: Automatización de procesos manuales, optimización de la asignación de recursos y mejora de la eficiencia3. Los chatbots impulsados por IA se utilizan para gestionar consultas de clientes y proporcionar soporte en tiempo real.
● Riesgo y cumplimiento: Análisis de grandes volúmenes de datos para mejorar la detección del fraude, el cumplimiento de la normativa ALD (“Anti-Money Laundering”) y KYC (“Know Your Customer”)
● Marketing: Generación de recomendaciones personalizadas, anuncios dirigidos y campañas de marketing a medida.
● Ventas: Optimización de la generación de leads, gestión de relaciones con los clientes y previsión de ventas.
Cargas de trabajo de IA:
● Las organizaciones financieras están utilizando un número cada vez mayor de cargas de trabajo de IA.
● El análisis y el procesamiento de datos ocupan los primeros lugares en términos de uso.
● El procesamiento del lenguaje natural (PNL) impulsa chatbots y asistentes virtuales que pueden comprender y responder a las consultas de los clientes.
Confianza en la IA:
● Las organizaciones financieras están ganando confianza en su capacidad para identificar casos de uso de la IA y extraer valor de las implementaciones de IA.
● El 75% de las empresas consideran que sus capacidades de IA son líderes en la industria o están en la mitad del grupo.
Desafíos:
● Problemas de datos: La privacidad de los datos, la soberanía de los datos y la ubicación dispar de los datos son las principales preocupaciones.
● Reclutamiento y retención de expertos en IA: La escasez de talento sigue siendo un desafío.
● Presupuesto: La falta de presupuesto puede obstaculizar la implementación de iniciativas de IA.
● Tamaño de los datos: La falta de conjuntos de datos de alta calidad y diversos puede afectar la precisión del modelo.
Superando los desafíos:
● Marcos de gobernanza de la IA: El 84% de las organizaciones están implementando o planeando un marco para regular la construcción, el entrenamiento y el uso de la IA.
● Validación y monitorización: El 84% utiliza hardware o software para validar y monitorizar sus marcos para una IA confiable y explicable.
● Aprendizaje federado y computación confidencial: Estas tecnologías emergentes están ganando terreno para mejorar la privacidad y la seguridad de los datos.
Mirando hacia el futuro:
- Hay un consenso creciente sobre la importancia de la IA para el éxito futuro de las empresas financieras.
- Se espera que la inversión en proyectos de IA continúe aumentando.
- Las áreas de interés incluyen la identificación de nuevos casos de uso de la IA, la optimización del flujo de trabajo de la IA, la colaboración con socios y la inversión en infraestructura informática
La IA está transformando los servicios financieros a un ritmo acelerado. A medida que la tecnología continúa evolucionando y madurando, podemos esperar un impacto aún mayor en los próximos años. Las organizaciones financieras que adopten la IA de manera estratégica y responsable estarán mejor posicionadas para prosperar en este nuevo panorama digital.
