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Impacto de la IA en la banca y los servicios financieros



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Un reporte de IBM sobre la banca destaca cómo la IA Generativa impacta áreas clave de la industria financiera, como riesgo, cumplimiento y atención al cliente.

Publicado el 23 sept 2024



Industria bancaria

Basándose en una encuesta aplicada a cerca de 600 ejecutivos, IBM elaboró recientemente un informe denominado “Global Outlook for Banking and Financial Markets 2024”, en el cual destaca las áreas fundamentales de la industria bancaria impactadas por el potencial de la Inteligencia Artificial Generativa, lideradas por el riesgo, los informes de cumplimiento y el compromiso con los clientes.

Los resultados de la investigación arrojaron que los principales usos de la IA Generativa que más valor aportan en la industria bancaria y financiera de Latinoamérica son las actividades de interacción con clientes (31%), seguidas por las operaciones de riesgo, cumplimiento y seguridad (25%), recursos humanos, marketing y operaciones de compras (25%) y el ciclo de vida del desarrollo de TI (19%).

La integración de inteligencia artificial está suponiendo una revolución para el sector bancario, especialmente a través del uso de interfaces de programación de aplicaciones (API) de IA que pueden automatizar tareas tediosas y rutinarias como la introducción de datos, lo que agiliza la gestión de back-office y mejora la eficiencia operativa.

Asimismo, el informe también presenta 10 acciones clave que la industria bancaria debe aplicar en tres dominios (explorar, integrar y escalar) para ayudar a gestionar la implementación de la IA Generativa:

Explorar las prioridades de IA en la institución bancaria o financiera:

1. Definir la gobernanza de la IA y el perfil de riesgo.

2. Priorizar los casos de uso seleccionados.

3. Formalizar la estrategia de IA.

Integrar los datos y la IA en las operaciones principales:

4. Establecer la base de datos en una estructura de datos.

5. Elegir la plataforma de IA y diseñar una gobernanza adecuada.

6. Elegir los modelos de IA más adecuados para que coincidan con los usos seleccionados.

7. Infundir IA Generativa en el ciclo de vida del desarrollo de software.

8. Implementar y aprender de los primeros casos de uso.

Escalar la IA:

9. Integrar la estrategia de IA con un enfoque progresivo.

10. Organizar una “fábrica de IA” para implementar la confianza de la IA a escala.

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