El formulario se ha enviado correctamente.
Encontrará más información en su buzón.
DatosIACasos prácticosCasos de éxito
La AI existe en el sector bancario desde hace tiempo; de hecho, los bancos fueron los primeros en adoptarla. Por aquel entonces, se trataba de reconocer patrones en datos pasados para averiguar por qué ocurrían ciertas cosas o predecir lo que podría ocurrir a continuación. Pero a medida que el volumen de datos se disparaba, los clientes exigían experiencias personalizadas y las amenazas a la ciberseguridad se volvían más sofisticadas, la información en tiempo real se volvió crucial. Fue entonces cuando los bancos se dieron cuenta de que necesitaban herramientas más potentes para seguir el ritmo y mantenerse en el juego.
GenAI se convirtió en la solución. Impulsada por redes neuronales profundas y LLM, ahora puede crear de forma independiente resultados significativos y generar datos sintéticos que se basan en conjuntos de datos del mundo real. Esto ha cambiado las reglas del juego para aumentar la productividad, detectar el fraude, mejorar el servicio al cliente y acelerar la toma de decisiones.
¿Aún no te has subido al tren de la GenAI? Descubre cómo está cambiando las cosas en el sector bancario y por qué deberías subirte a bordo.
el ahorro potencial anual que GenAI puede aportar al sector bancario
el crecimiento previsto del gasto en GenAI por parte del sector bancario de aquí a 2030
Los GPT son potentes modelos lingüísticos entrenados a partir de cantidades ingentes de datos, diseñados para comprender y generar texto similar al humano con una precisión impresionante. En banca, pueden impulsar chatbots de atención al cliente, agilizar la generación de informes financieros y ofrecer interfaces de lenguaje natural para tareas sencillas como consultar saldos y transferir fondos.
Las GAN utilizan dos redes neuronales -una generadora y otra discriminadora- que trabajan una contra otra para producir datos sintéticos de alta calidad que imitan fielmente los datos del mundo real. En banca, las GAN pueden utilizarse para entrenar modelos de detección de fraudes, simular escenarios financieros realistas para pruebas de estrés y crear identidades sintéticas para probar sistemas antifraude.
Las VAE comprimen datos en un espacio latente y los reconstruyen a su forma original. En el sector bancario, las VAE pueden ayudar a detectar transacciones inusuales comparando los datos recreados con los reales para detectar fraudes, crear nuevos perfiles de clientes para dirigirse mejor a distintos segmentos y potenciar los modelos de riesgo crediticio generando datos adicionales para mejorar las predicciones.
Las GNN están diseñadas para manejar y analizar datos estructurados en grafos. Observan cómo interactúan los distintos elementos y pueden crear nuevas estructuras de grafos dentro de la red. En banca, las GNN se utilizan para analizar y generar redes de transacciones con el fin de detectar fraudes o blanqueo de dinero, trazar relaciones con los clientes y optimizar las redes de la cadena de suministro.
Los modelos de RL aprenden a tomar decisiones interactuando con un entorno para maximizar las recompensas acumuladas. Cuando se combina con componentes generativos, la RL puede utilizarse en banca para crear estrategias comerciales adaptativas, optimizar carteras de inversión y mejorar la gestión del riesgo crediticio generando modelos de comportamiento de los prestatarios.
La GenAI no es solo una actualización tecnológica más para los bancos, sino que está llamada a revolucionar por completo su forma de operar e incluso a dar lugar a nuevos modelos de negocio. Los bancos ya la están aplicando en tantas áreas que pronto casi todas las partes de la banca sentirán su impacto.
"La integración de la GenAI en el sector bancario está llamada a cambiar las cosas a lo grande. Para los bancos, ya no se trata de si la AI tendrá un gran impacto, sino de cómo. Los principales actores del sector ya están cambiando de marcha con GenAI, y los resultados iniciales son asombrosos."
Director de Entrega y Jefe del Centro de Competencia
La capacidad de GenAI para gestionar grandes cantidades de datos, automatizar procesos y generar perspectivas sólidas proporciona a los bancos valiosas ventajas que les ayudan a operar con mayor eficacia y a seguir siendo competitivos.
GenAI simplifica las operaciones automatizando tareas como el análisis de datos, la generación de informes y el procesamiento de documentos. Esto hace que los bancos sean más eficientes y mejora las evaluaciones del riesgo crediticio y la detección del fraude.
GenAI puede detectar riesgos potenciales con mayor antelación y precisión, lo que permite a los bancos adaptarse y minimizar las pérdidas. Los banqueros utilizan información predictiva para salvaguardar activos y aprovechar oportunidades de mercado.
GenAI automatiza tareas como la evaluación de riesgos, las comprobaciones de cumplimiento y la gestión de las consultas de los clientes, lo que significa que los bancos gastan menos en personal y funcionan de forma más eficiente. También utiliza análisis predictivos para ayudar a los bancos a asignar recursos y reducir los riesgos de inversión.
Las herramientas GenAI ayudan a tomar decisiones estratégicas analizando las tendencias del mercado y los datos financieros, y probando diferentes escenarios de mercado. Proponen y evalúan nuevas estrategias de negociación para ayudar a los bancos a detectar oportunidades rentables y minimizar las pérdidas.
Con GenAI, los bancos pueden diseñar y probar rápidamente nuevos productos. La tecnología ayuda a crear prototipos más rápidamente y a lanzar innovaciones antes. Además, GenAI aprende de las opiniones de los clientes y de las tendencias del mercado para que los bancos sigan mejorando y ajustando sus productos.
A medida que los bancos crecen, las tareas manuales y la contratación de más personal pueden disparar los costes. Pero con GenAI, los bancos pueden escalar y gestionar más trabajo -como procesar préstamos o atender las preguntas de los clientes- sin aumentos proporcionales de personal.
Aunque los casos de uso de GenAI parecen prometedores y emocionantes, pasará algún tiempo antes de que veamos su pleno impacto en el sector bancario. Los líderes del sector bancario, especialmente cuando se trata de tecnología y recursos limitados, tendrán que hacer frente a algunos grandes retos y preocupaciones antes de que puedan desplegarla a gran escala.
GenAI funciona con datos, y con muchos datos viene una gran responsabilidad. Los bancos tienen que asegurarse de que mantienen los datos de sus clientes seguros y privados. Si se equivocan, podrían producirse filtraciones de datos y dañar su reputación. La parte complicada es que a los reguladores les cuesta seguir el ritmo de la velocidad a la que avanza la AI, lo que puede dar lugar a incoherencias en las normas de privacidad y seguridad.
Para hacer frente a esto, los bancos deben pensar en establecer marcos sólidos de gobernanza de datos que prioricen la anonimización y el cifrado de datos. Al estar atentos a las normativas de privacidad y ajustar sus estrategias de GenAI, pueden mejorar el cumplimiento y reforzar su gestión de datos en general.
La tecnología anticuada es otro factor que frena el uso comercial de GenAI. Estos sistemas obsoletos dificultan la incorporación de funciones nuevas e innovadoras. Para empezar, suelen utilizar formatos de datos y protocolos antiguos que no funcionan bien con la AI moderna. Además, tienden a almacenar los datos en formatos aislados o patentados, lo que dificulta su acceso y uso para el entrenamiento y el análisis de GenAI.
Teniendo en cuenta el elevado precio de una actualización completa del sistema, los bancos pueden empezar actualizando componentes específicos de sus sistemas heredados, explorando herramientas de integración de datos para mejorar el acceso a los mismos y aplicando prácticas básicas de limpieza de datos para proporcionar entradas de alta calidad a las aplicaciones GenAI.
Una de las mayores preocupaciones de los bancos con GenAI es el riesgo de sesgo e injusticia. Si los datos utilizados para entrenar a la AI son incompletos, los resultados pueden ser sesgados y dar lugar a decisiones de préstamo injustas para determinados grupos. Además, GenAI puede producir con confianza respuestas erróneas, conocidas como "alucinaciones". Estos resultados inventados pero de apariencia realista pueden ser un gran problema en la banca.
Una medida inteligente para los bancos es utilizar la tecnología RAG (Retrieval-Augmented Generation). Esto les permite alimentar la AI con datos fiables, asegurándose de que produce respuestas precisas en lugar de crear respuestas engañosas. Las auditorías periódicas de los modelos de AI y el uso de diversos conjuntos de datos de entrenamiento pueden ayudar a detectar y reducir los sesgos y mantener prácticas de préstamo justas.
La escasez de talento es otro obstáculo para la adopción de GenAI en la banca. La introducción de la IA en el sector cambiará muchos puestos de trabajo, lo que significa que los empleados tendrán que aprender nuevas habilidades o incluso cambiar de función. Los bancos tendrán que decidir si reciclar al personal actual o contratar a nuevas personas con las cualificaciones adecuadas.
Animar a los empleados a asumir nuevas funciones dentro de la organización puede ayudar a mantener el talento dentro de la empresa, al tiempo que se cubren esas lagunas en el espacio de la AI. Los bancos también pueden considerar la posibilidad de asociarse con empresas tecnológicas que realmente sepan lo que hacen en lo que respecta a la AI. Estas asociaciones pueden aportar valiosos conocimientos, recursos de formación e ideas nuevas para ayudar a mejorar las habilidades de su equipo.
Introducir la GenAI en la banca requiere una cuidadosa reflexión y planificación. Estos son los consejos clave para ayudarle a preparar las cosas para un despliegue exitoso de GenAI.
"El verdadero obstáculo a la hora de adoptar GenAI es pensar que es demasiado compleja. Y claro que puede serlo, pero con los expertos adecuados a su lado, no tiene por qué serlo. Estamos aquí para ayudarle a construir los cimientos de GenAI desde cero, identificando sus puntos débiles, detectando oportunidades y asesorándole sobre la mejor tecnología para hacer el trabajo."
Director de Entrega y Jefe del Centro de Competencia
La GenAI en el sector bancario está evolucionando rápidamente y cada día aparecen nuevos casos de uso. Esta tecnología tiene el potencial de remodelar por completo el sector. Aquellos que se suban al carro se están preparando para nuevas fuentes de ingresos y una mayor eficiencia. Según la Instituto Global McKinseyGenAI podría aumentar los ingresos de la banca mundial entre 2,81 y 4,71 billones de euros, sobre todo gracias al aumento de la productividad.
Está claro que GenAI ya no es solo una palabra de moda, sino que se está convirtiendo en algo imprescindible para los bancos. De hecho, se espera que el gasto en GenAI en banca se dispare de $6 mil millones en 2024 a la enorme cifra de $85 mil millones en 2030, según Juniper. Con este tipo de inversión, GenAI está llamada a revolucionar las operaciones bancarias y ofrecer experiencias más seguras, eficientes y personalizadas a los clientes.
La GenAI está cambiando rápidamente las reglas del juego en la banca, abordando problemas que la tecnología tradicional no podía resolver. Algunos bancos ya están inmersos en ella y la utilizan para reducir costes, personalizar la experiencia del cliente y aumentar la eficiencia. Otros todavía están tanteando el terreno, sobre todo para automatizar tareas rutinarias que antes requerían un toque humano. Pero esto es sólo el principio.
El futuro de la GenAI depara sorpresas, pero una cosa es segura: la verdadera oportunidad viene de ir más allá de lo básico y adoptar todo lo que la GenAI tiene que ofrecer. Estás preparado para asumirlo?
Los bancos utilizan un enfoque "humano en el bucle" que ayuda a detectar errores o anomalías antes de que puedan causar problemas. Al utilizar la IA para generar respuestas iniciales y luego crear bucles de retroalimentación con aportaciones humanas, los bancos pueden afinar el modelo y acercarse a la precisión 100%.
GenAI ayuda a prevenir el fraude gracias a su gran capacidad de adaptación. Aprende de los nuevos datos y actualiza constantemente sus algoritmos de detección de fraudes, por lo que se mantiene alerta frente a amenazas conocidas y nuevas. Reduce las falsas alarmas para que las transacciones reales no se marquen erróneamente como fraude.
Con GenAI, los bancos pueden analizar grandes cantidades de datos no estructurados para predecir tendencias y evaluar riesgos de mercado. Esto impulsa la gestión de riesgos, reduce la exposición a la volatilidad del mercado y refuerza el cumplimiento normativo, lo que se traduce en un mejor rendimiento financiero y una mayor rentabilidad.
Director de Desarrollo Global
Iván dirige operaciones de desarrollo complejas y multirregionales. Se centra en la optimización de recursos y la disciplina de ingeniería, garantizando que los proyectos técnicos a gran escala se mantengan alineados con los objetivos empresariales al tiempo que se mantiene un ritmo implacable de entrega.
