Los grandes bancos hablan de IA generativa, pero los riesgos significan que no se lanzan de cabeza

by Redacción NM
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El logotipo de GPT-4 se ve en esta ilustración fotográfica el 13 de marzo de 2023 en Varsovia, Polonia.

Jaap Arriens | Nurfoto | imágenes falsas

ÁMSTERDAM, Países Bajos. Los principales bancos y empresas de tecnología financiera afirman que se están acumulando en la inteligencia artificial generativa, ya que la exageración que rodea a la tecnología no muestra signos de desvanecimiento, pero persisten los temores sobre las posibles trampas y riesgos.

En la conferencia fintech Money 20/20 en Ámsterdam, Países Bajos, ejecutivos de grandes prestamistas y firmas financieras en línea elogiaron la IA generativa, calificándola de «explosión de innovación» y diciendo que «desatará la innovación en áreas en las que podemos». ni siquiera pensar en eso».

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Chalapathy Neti, jefe de IA en la red mundial de mensajería bancaria Swift, describió el progreso realizado con ChatGPT y GPT-4 como «alucinante». Añadió: «Este es verdaderamente un momento transformador».

Pero a corto plazo, los bancos se esfuerzan por descubrir los casos de uso.

ABN Amro de los Países Bajos es un gigante bancario que está probando el uso de IA generativa en sus procesos.

Annerie Vreugdenhil, directora comercial de la división de banca personal y comercial de ABN Amro, reveló en un panel que está utilizando la tecnología para resumir automáticamente las conversaciones entre el personal del banco y los clientes. También lo está utilizando para ayudar a sus empleados a recopilar datos sobre los clientes para ayudar a responder consultas y evitar preguntas repetitivas.

El banco ahora está en el proceso de escalar estos pilotos a 200 empleados y está explorando una serie de nuevos pilotos para comenzar este verano.

En una sesión a puerta cerrada sobre la aplicación de la IA en los servicios financieros, por su parte, dos ejecutivos bancarios explicaron cómo están utilizando la tecnología para mejorar su código interno y analizar el comportamiento de sus clientes.

«Estamos experimentando en esta etapa y no tenemos necesariamente nada de cara al cliente, pero estamos usando el [tech the] lo mismo que otras empresas, por ejemplo, refactorización de código, llamadas de comunicaciones, al revés”, dijo Mariana Gómez de la Villa, ejecutiva de ING Bank especializada en estrategia e innovación.

De hecho, los bancos parecían unánimes en su vacilación para implementar herramientas similares a ChatGPT en escenarios orientados al cliente.

Los inversores están mostrando un

Jon Ander Beracoechea Alava, jefe de disciplina de análisis avanzado del banco español BBVA, dijo que el prestamista había adoptado un «enfoque conservador» de la IA y agregó que, en esta etapa, la IA generativa es «todavía temprana» e «inmadura».

Un tema crucial es que los sistemas avanzados de IA requieren el procesamiento de grandes volúmenes de datos, un producto sensible envuelto en todo tipo de reglas y regulaciones. Por lo tanto, Alava dijo que en esta etapa era demasiado «arriesgado» involucrar información sensible de los clientes.

IA generativa, explicada

La IA generativa es una forma específica de IA que puede producir contenido desde cero. Los sistemas toman las entradas del usuario y las introducen en poderosos algoritmos alimentados por grandes conjuntos de datos para generar nuevos textos, imágenes y videos de una manera más humana que la mayoría de las herramientas de IA que ya están en el mercado.

La tecnología se convirtió en el centro de atención tras el éxito de Tecnología de procesamiento de lenguaje GPT de OpenAI. ChatGPT, que utiliza modelos de lenguaje masivo para crear respuestas que suenan humanas a las preguntas, ha iniciado una carrera armamentista entre algunas empresas sobre lo que se considera el próximo «cambio de paradigma» en tecnología.

En marzo, el director de información de Goldman Sachs, Marco Argenti, dijo a CNBC que el banco está experimentando internamente con herramientas generativas de inteligencia artificial para ayudar a sus desarrolladores a generar y probar código automáticamente.

Más recientemente, en mayo, Goldman escindió la primera startup de la incubadora interna del banco: una empresa de redes sociales impulsada por IA para uso corporativo llamada Luisa. El impulso hacia la IA es parte de un esfuerzo mayor del CEO David Solomon para acelerar el cambio de imagen digital del banco.

Mientras tanto, Morgan Stanley lo está utilizando para informar a sus asesores financieros sobre las consultas que puedan tener. El banco ha estado probando un chatbot impulsado por OpenAI con 300 asesores hasta el momento, con miras a ayudar en última instancia a sus aproximadamente 16,000 asesores a hacer uso del depósito de investigación y datos de Morgan Stanley, según Jeff McMillan, jefe de análisis y datos de la división de gestión patrimonial de la empresa.

AI ‘copiloto’

Estos son solo algunos ejemplos de cómo las empresas financieras están utilizando la IA, pero más como un asistente digital que como una parte central de sus servicios.

Gudmundur Kristjansson, director ejecutivo y cofundador de la firma de tecnología reguladora islandesa Lucinity, mostró a CNBC cómo se puede utilizar la inteligencia artificial para ayudar en un área clave de las finanzas: la lucha contra el crimen.

Una herramienta de inteligencia artificial que creó la compañía, llamada Luci, tiene como objetivo ayudar a los proprofesionales con sus investigaciones. En una demostración en vivo, Kristjansson se mostró investigando un caso de lavado de dinero. La herramienta de IA analizó el caso y describió lo que vio y luego completó una revisión independiente.

En este caso de uso, la IA actúa más como un recurso, o «copiloto», para ayudar a un empleado a encontrar datos y desarrollar un caso en lugar de reemplazar el rol de una persona que busca informes de actividad sospechosa.

“Donde encuentras lavado de dinero es a través de redes interconectadas de personas que están básicamente empleadas para hacerlo. Por eso es tan difícil encontrarlo. Los bancos gastaron este año $274 mil millones en prevención», dijo Kristjansson a CNBC en una entrevista.

Dijo que Luci ayuda a reducir enormemente la cantidad de tiempo que se dedica a tratar de determinar si algo es fraude o lavado de dinero.

Cramer sobre por qué los osos de IA pueden estar equivocados

Todo el atractivo de la IA para los grandes bancos y fintechs, dijeron los asistentes a Money 20/20, es la reducción potencial en el tiempo y el dinero que se necesita para completar tareas que pueden llevar días a los empleados humanos.

Niklas Guske, director de operaciones de Taktile, una startup que ayuda a las fintech a automatizar la toma de decisiones, reconoció que el uso de la IA es un desafío en el sector financiero, dada la falta de datos disponibles públicamente.

Pero destacó que podría ser una herramienta «crucial» para reducir los gastos operativos de las empresas y mejorar la eficiencia.

«En muchas aplicaciones de fintech, esto se logra mediante un aumento en la automatización y la reducción de los procesos manuales, especialmente en la incorporación y suscripción», dijo a CNBC.

«Esta automatización realmente se habilita a través del acceso a más fuentes de datos, lo que permite a los prestamistas obtener nuevos conocimientos e identificar a los clientes correctos sin tener que analizar docenas de archivos PDF para obtener la información correcta».

— Hugh Son de CNBC contribuyó con el reportaje.

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