Debate abierto: Estrategias de inteligencia artificial para los bancos

La inteligencia artificial (IA) está transformando el sector bancario y brinda oportunidades sin precedentes para la innovación, la eficiencia operativa y la mejora del servicio al cliente. Sin embargo, estas oportunidades no están exentas de desafíos, como la seguridad de los datos, el cumplimiento y las consideraciones éticas. 

Estos temas se analizaron recientemente en un webinar, AI Strategies for Scalable, Secure and Compliant Banking, organizado por Finextra. Durante esta sesión, el vicepresidente y director global de servicios financieros de Red Hat, Richard Harmon, y el gerente de productos, Will Caban, se unieron al director de tecnología de Dwolla, Skylar Nesheim, y a Sharon Kimathi de Finextra, para analizar las prácticas recomendadas y las herramientas para la integración de la inteligencia artificial en la banca, destacando la importancia de los modelos open source, la inteligencia artificial generativa (gen AI), el uso de datos sintéticos y los marcos normativos.

Experimentación y exploración

En una encuesta realizada durante el webinar y publicada en el informe posterior al webinar, el 58 % de los encuestados respaldó la posición de que la mayoría de las instituciones de servicios financieros aún se encuentran en la fase de experimentación o exploración. Si bien las tendencias y los casos prácticos pueden variar de una empresa a otra, durante la sesión surgieron temas claros sobre cómo los bancos están experimentando con la inteligencia artificial:

• Inteligencia artificial generativa: se suele considerar que genera un impacto en el cliente, ya que proporciona respuestas rápidas a las consultas. La inteligencia artificial generativa también puede ser una herramienta poderosa para el análisis del mercado y el desarrollo de nuevos productos.
• Prevención de delitos financieros :los sistemas de inteligencia artificial pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y anomalías que indiquen actividades fraudulentas. La detección sólida de fraudes protege los activos del banco y mejora la confianza de los clientes
• Procesamiento de pagos: La inteligencia artificial puede simplificar y optimizar las transacciones de manera más eficiente, lo que genera transacciones más seguras, rápidas y rentables, lo que beneficia a los consumidores y las instituciones.
• Inteligencia artificial de agentes: los agentes de inteligencia artificial que realizan tareas de forma autónoma prometen revolucionar la banca. Los agentes de inteligencia artificial supervisan los sistemas, identifican los problemas y toman medidas correctivas, lo que mejora la eficiencia operativa y la experiencia del cliente.

Los datos sintéticos y el enigma normativo

Los datos sintéticos son fundamentales en la inteligencia artificial, especialmente en el sector bancario, donde la privacidad de los datos es fundamental. Generado por algoritmos, replica datos reales sin revelar información confidencial, lo que permite compartir y analizar nuevos datos. Esto mejora la seguridad y fomenta la innovación, como se demostró en la detección de delitos financieros, donde las instituciones pueden colaborar en modelos sin poner en riesgo los datos de los clientes. 

Los datos sintéticos mejoran en gran medida el intercambio de datos valiosos entre instituciones y países, lo que fortalece sus esfuerzos colectivos. Es fundamental para la capacitación en inteligencia artificial, especialmente si se tienen en cuenta los altos costos y el acceso limitado a los datos reales. Con los datos sintéticos, las empresas pueden generar grandes conjuntos de datos rápidamente para entrenar sus sistemas avanzados de inteligencia artificial, lo que aumenta la escalabilidad y la asequibilidad. Además, ayuda a reducir los sesgos que se encuentran en los datos reales, lo que genera modelos de inteligencia artificial más precisos y justos. 

Equilibrar la regulación y la innovación es fundamental para la implementación ética de la inteligencia artificial. Las nuevas normativas, como la Ley de inteligencia artificial (IA) de la Unión Europea, hacen hincapié en la privacidad, la transparencia y la solidez de los datos, lo que reduce los riesgos y genera confianza. La regulación efectiva debe proteger la innovación y garantizar la seguridad, lo que requiere una comprensión profunda de las tecnologías involucradas. 

El sector debe desarrollar marcos que respalden la innovación y, al mismo tiempo, aplicar medidas de protección contra el uso indebido. En otra encuesta, el 41 % de los asistentes a los webinars mencionaron la preocupación por el cumplimiento como el motivo por el cual adoptaron por completo los servicios basados en la inteligencia artificial. 

Prácticas recomendadas a tener en cuenta

Si bien las prácticas recomendadas de inteligencia artificial evolucionan rápidamente, hay algunas pautas que los bancos deben tener en cuenta. Una de las pautas más importantes que debe recordar, según Caban, es "dejar de perseguir lo siguiente". 

"Porque aquí está el problema: no importa cuál sea el próximo gran avance. Alguien lo copiará, porque hoy en día es muy fácil de hacer", dijo Caban. En su lugar, céntrese en los puntos débiles de los clientes y los puntos débiles internos, y hágalo de manera iterativa para que la innovación sostenible de la inteligencia artificial llegue a su empresa". Sabios consejos.

Otras prácticas recomendadas atemporales incluyen:

• Adaptar la inteligencia artificial a los casos prácticos bancarios, la gestión de los datos y el control para diseñar una inteligencia artificial empresarial que cumpla con las normas y sea segura según sea necesario
• Considere el uso de modelos, ponderaciones, algoritmos y marcos de inteligencia artificial open source para brindar transparencia, apoyo de la comunidad y la capacidad de ayudar a cumplir con regulaciones como la Ley de inteligencia artificial de la Unión Europea.
• Abogar por un enfoque equilibrado para la adopción de la inteligencia artificial, que incluya la resolución de problemas específicos, el cumplimiento normativo y el fomento de una cultura de empatía y colaboración

Conclusión

La inteligencia artificial en el sector bancario presenta beneficios y desafíos únicos. La mejora de la eficiencia y la experiencia del cliente aumenta el interés en los casos prácticos nuevos. Los bancos deben adaptar la adopción de la inteligencia artificial a las prácticas responsables para maximizar el crecimiento y la satisfacción de los clientes. La adopción de herramientas de inteligencia artificial, el uso de datos sintéticos y el cumplimiento de las normas son fundamentales para aprovechar el potencial de la inteligencia artificial. Abordar los problemas éticos y los sesgos en los entornos normativos mejora la eficiencia y la innovación. Al centrarse en las necesidades de los clientes y fomentar la empatía, el sector financiero puede lograr el crecimiento y la innovación con las estrategias y las medidas de protección adecuadas.

Red Hat se compromete a ofrecer soluciones innovadoras basadas en la inteligencia artificial al sector de los servicios financieros. La inteligencia artificial de Red Hat ayuda a agilizar la adopción de los servicios listos para la producción. Visite nuestra página de servicios financieros para obtener más información. Para obtener más información sobre cómo Red Hat puede ayudarlo a generar LLM personalizados con la IA de Red Hat Enterprise Linux y un generador de datos sintéticos (SDG), consulte nuestra demostración interactiva.