Usos y aplicaciones de la IA Generativa en Banca y Finanzas

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando el panorama digital a nivel global. Si bien se trata de una tecnología que ya existe desde hace años, los avances en los últimos tiempos han logrado ponerla en boca de todos.

Existen diversos tipos de Inteligencia Artificial, pero la llamada IA generativa es la que más está dando que hablar. Con este tipo de tecnología se pueden crear contenidos nuevos y originales a partir de datos ya existentes, como textos, imágenes, sonidos o vídeos.

La IA generativa tiene múltiples aplicaciones en diversos sectores, como el entretenimiento, la educación, la salud o el arte. Pero también puede ser muy útil en el ámbito de la banca y las finanzas.

En este artículo te contamos algunos de los usos, aplicaciones y beneficios que puede aportar la IA Generativa a la Banca y al sector financiero.

¿Qué es y cómo funciona la IA generativa?

Es un tipo de Inteligencia Artificial que usa modelos matemáticos complejos que aprenden de los datos existentes y los utilizan para generar nuevos datos. Estos modelos se conocen como redes generativas antagónicas o GANs, y consisten en dos redes neuronales artificiales que compiten entre sí: una red generadora (que crear el contenido) y una red discriminadora (que detecta diferencias entre el contenido generado y el real y proporciona feedback de mejora).

De esta forma, las dos redes se retroalimentan y se entrenan mutuamente, hasta alcanzar un nivel de calidad óptimo. El resultado son contenidos generados por máquinas que parecen creados por humanos.

La IA Generativa puede emplearse para crear arte digital, generar textos complejos, voces, mejorar imágenes e incluso generar datos sintéticos con los que entrenar otras IAs o hacer simulaciones.

¿Qué aplicaciones tiene la IA generativa para el sector financiero?

La IA generativa en Banca y Finanzas puede se puede aplicar de diversas formas, tanto a nivel de contacto con los clientes como en mejoras internas:

• Atención al cliente: una de las áreas más evidentes y que más tiempo lleva aplicando el uso de IA Generativa es la de atención al cliente, en la que se suelen emplear chatbots y aplicaciones similares que permiten a los clientes encontrar mucha información y resolver diversos problemas y dudas sin tener que hacer una llamada telefónica o pasar mucho tiempo explorando la página para poder responder sus preguntas.
• Marketing y Ventas: la IA Generativa en Banca permite generar contenidos creativos de forma más rápida, segmentar clientes a mayor velocidad y con más eficiencia y personalizar el trato con los potenciales clientes, maximizando las conversiones.
• Desarrollo de producto y servicios: esta tecnología permite a las entidades bancarias y financieras diseñar y ofrecer productos y servicios que se ajustan más a las necesidades de los clientes. Por ejemplo, la IA generativa puede generar ofertas personalizadas de crédito, seguros o inversiones, basadas en el perfil, el historial y el comportamiento de cada cliente. También puede generar soluciones financieras a medida para empresas o sectores específicos, teniendo en cuenta sus características y necesidades.
• Tareas corporativas: con la IA generativa es posible analizar grandes cantidades de datos financieros a gran velocidad y con un alto nivel de eficiencia y exactitud. Al mismo tiempo, se puede emplear esta tecnología para generar informes claros y concisos que resuman la situación económica de una empresa, un cliente o un mercado. También es posible aplicar la IA Generativa en Banca para automatizar auditorías, simular escenarios financieros y hacer predicciones sobre el comportamientos de los mercados.
• Detección de fraudes y riesgos: por ejemplo, la IA generativa puede generar transacciones falsas, solicitudes de crédito fraudulentas o documentos alterados, y compararlos con los datos legítimos para detectar las diferencias. También puede generar alertas o avisos en caso de que se detecte alguna actividad irregular o potencialmente peligrosa.

¿Qué retos y riesgos implica la IA generativa en Banca y Finanzas?

La IA generativa es una tecnología muy prometedora, pero se está encontrando con mucho escepticismo por parte tanto del público general como de las empresas. Se duda, sobre todo, de su capacidad para generar información veraz y única, además de, dependiendo de los sectores, de la moralidad de su uso.

Es importante recordar que se trata de una tecnología que aún se encuentra en desarrollo y que, por lo tanto, el contenido generado debe estar siempre supervisado y verificado por seres humanos, para asegurarse de que cumple con los estándares de calidad y fiabilidad requeridos por el sector.

Por otro lado, la IA generativa en Banca y Finanzas requiere de grandes cantidades de datos para funcionar correctamente y ofrecer resultados óptimos. A mayor cantidad de datos, mayor riesgo de vulneración de la privacidad y la seguridad de los datos personales y financieros de los clientes y las empresas. Por ello, es necesario garantizar que los datos se traten con confidencialidad y respeto, y que se cumplan con las normativas legales y éticas sobre la protección de datos.

Finalmente, es crucial aplicar la IA Generativa en conjunto con una serie de normativas que regulen su utilización puesto que puede influir en las decisiones financieras reales de los clientes, los empleados y los gestores, lo que implica un riesgo a muchos niveles.

La IA Generativa en Banca y en el sector financiero puede suponer toda una revolución que cambie por completo la forma de interactuar con el sector. No obstante, sigue siendo necesaria la supervisión humana y la aplicación de esta tecnología con sentido ético y responsabilidad.

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