Inteligencia artificial generativa: aplicaciones en el sector bancario

La inteligencia artificial generativa (IAG) se está utilizando cada vez más en el sector bancario a nivel mundial, ya que les permite a las instituciones financieras crear sistemas de gestión avanzados. Estos ayudan a mejorar la personalización de los servicios, optimizar la gestión del riesgo y detectar fraudes de manera eficiente.  

Asimismo, la IAG es uno de los principales tipos de inteligencia artificial que existen. Específicamente, puede crear sistemas capaces de generar nueva información partiendo de un conjunto de datos de entrada. Para lograrlo, utiliza algoritmos de aprendizaje automático con el fin de aprender de los datos recibidos y generar nuevos modelos. 

A continuación, te presentamos las principales aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en el sector financiero y las enseñanzas que ha dejado. Después, te mencionaremos las estrategias a nivel mundial para usar la inteligencia artificial generativa en bancos y cómo implementarla. Por último, te comentaremos los avances que se esperan de la IAG para el futuro próximo del sector financiero.  

Principales aplicaciones de la IA en el sector financiero 

La IA ha revolucionado el sector financiero gracias a sus diversas aplicaciones. Algunas de las principales formas en que se ha implementado con éxito en este sector son:  

• Automatización de procesos. La IA ha permitido automatizar tareas repetitivas y optimizar procesos internos, lo que ha mejorado la eficiencia operativa de las entidades financieras. Por ejemplo, en la elaboración de formularios, encuestas, reporting financiero, etc. 
• Análisis de datos. Gracias a algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) y aprendizaje profundo (deep learning), las instituciones financieras han logrado analizar grandes volúmenes de datos de forma más rápida y precisa. Esto ha posibilitado identificar patrones y tendencias que antes pasaban desapercibidos. 
• Servicio al cliente. Los chatbots y asistentes virtuales basados en IA han mejorado la atención al cliente. Esto ha permitido ofrecer respuestas rápidas y personalizadas, lo que ha optimizado la experiencia del cliente o UX (user experience). 

Asimismo, la implementación de la inteligencia artificial generativa en el sector financiero ha dejado como enseñanza la importancia que tiene la adopción de las tecnologías disruptivas para mantenerse competitivo en un mercado cada vez más digitalizado.  

Estrategias para usar la inteligencia artificial generativa en bancos 

A nivel mundial, se han implementado diversas estrategias para aprovechar el potencial de la IAG en entidades bancarias. En general, se destacan las siguientes: 

• Personalización de servicios. La IAG permite que los bancos personalicen la experiencia de sus clientes mediante recomendaciones y sugerencias basadas en su comportamiento histórico y preferencias. 
• Detección de fraudes. Los algoritmos generativos pueden detectar patrones sospechosos en las transacciones financieras. Así, ayudan a prevenir fraudes en tiempo real. 
• Análisis de riesgos. La IAG puede analizar grandes volúmenes de datos para evaluar los riesgos crediticios de manera más rápida y eficiente que los métodos tradicionales. 
• Automatización de procesos. La IAG permite automatizar tareas repetitivas y de baja complejidad, como la clasificación de documentos, para aumentar la eficiencia operativa de los bancos. 
• Generación de contenido personalizado. Los chatbots generativos pueden interactuar con los clientes de forma más natural y personalizada. Esto posibilita ofrecer un asesoramiento financiero personalizado y atender consultas comunes. 
• Predicción de tendencias. La IAG posibilita predecir las tendencias del mercado y efectuar recomendaciones de inversión en ese sentido. 

¿Cómo implementarla? 

Ahora bien, para implementar la IAG en entidades financieras es fundamental seguir estos pasos:  

1. Definir los objetivos y las necesidades específicas de la entidad financiera. 
2. Recopilar y preparar los datos que utilizará la IAG. 
3. Seleccionar el modelo de inteligencia artificial generativa adecuado. 
4. Entrenar el modelo de IAG con la participación de expertos en IA. 
5. Validar y probar el modelo en entornos financieros reales. 
6. Implementar el modelo y monitorear su desempeño. 
7. Mantener y actualizar el modelo regularmente. 

Avances de la inteligencia artificial generativa para el futuro próximo 

En el futuro próximo, se esperan avances significativos en el uso de la IAG en el sector bancario, tales como:  

• Desarrollo de algoritmos más sofisticados y eficientes para la creación de contenido único y personalizado. 
• Implementación de sistemas de IAG más avanzados para la detección proactiva de fraudes y riesgos financieros. 
• Mayor integración de asistentes virtuales y chatbots basados en IAG para ofrecer una atención al cliente más rápida y eficiente. 
• Mayor personalización de los servicios financieros.  
• Desarrollo de modelos predictivos más precisos para el ámbito financiero.  
• Automatización avanzada de procesos complejos.  

En conclusión, la inteligencia artificial generativa les ofrece a las entidades financieras la oportunidad de innovar y adaptarse a un entorno global cada vez más dinámico. Además, su implementación eficaz puede mejorar la eficiencia operativa, aumentar la satisfacción del cliente y permitir la toma de decisiones más informadas.

Referencias bibliográficas. 

Bauza, A. (2024, 26 de febrero). IA Generativa en el Sector Financiero: claves para la adopción. Infochannel. https://infochannel.info/noticias/opinion-noticias/claves-para-la-adopcion-exitosa-de-la-inteligencia-artificial-generativa-en-el-sector-financiero/ 

Finio, M., y Downie, A. (2023, 8 de diciembre). ¿Qué es la inteligencia artificial en las finanzas? IBM. https://www.ibm.com/es-es/topics/artificial-intelligence-finance 

La Vanguardia. (2023, 30 de octubre). La IA se alía con las finanzas. https://www.lavanguardia.com/economia/20231030/9340683/inteligencia-artificial-generativa-sector-bancario-banca-minsait-brl.html