Diez casos de uso y ejemplos reales de IA generativa en servicios financieros

¿Ha considerado alguna vez la asombrosa precisión y el crecimiento de la industria financiera? Es un ámbito donde los errores son mínimos, la precisión es primordial y el progreso es perpetuo. Pero, ¿qué es lo que realmente hace que todo esto suceda detrás de escena? Bueno, es IA generativa.

La IA generativa en las finanzas se ha convertido en una valiosa herramienta de innovación en el sector, que ofrece ventajas que redefinen la forma en que se realizan las operaciones financieras y se prestan los servicios.

Su integración en instituciones financieras mejora profundamente la eficiencia, la toma de decisiones y la participación del cliente. Al automatizar tareas repetitivas y optimizar los flujos de trabajo, la IA generativa agiliza las operaciones, reduce los errores y reduce los costos, lo que en última instancia mejora los resultados de las empresas.

La tabla anterior ilustra que se espera que la IA generativa en el sector de servicios financieros experimente una CAGR del 28,1 % entre 2022 y 2032. Con esta trayectoria de crecimiento, se prevé que el tamaño del mercado de la IA generativa en las finanzas supere los 9,48 mil millones de dólares para 2032.

El creciente tamaño del mercado indica claramente la importante oportunidad disponible para financiar a las empresas para que inviertan en IA generativa, permitiéndoles capitalizar sus capacidades transformadoras y desbloquear nuevas vías de crecimiento e innovación.

Este blog profundizará en la exploración de varios aspectos de la IA generativa en el sector financiero, incluidos sus casos de uso, ejemplos del mundo real y más. Entonces, sin más preámbulos, vayamos directamente a los detalles.

IA generativa en finanzas: una exploración en profundidad

En el sector financiero, la IA generativa se ha convertido en una herramienta que las instituciones financieras no pueden permitirse el lujo de pasar por alto. Transforma las operaciones y los procesos de toma de decisiones con capacidades inigualables.

La tecnología innovadora tiene el potencial de mejorar significativamente las empresas. Según un informe de Deloitte, los avances en la IA generativa podrían impulsar el crecimiento de la productividad empresarial en 1,5 puntos porcentuales. Por lo tanto, las empresas financieras pueden obtener ganancias sustanciales en productividad e ingresos al integrar la IA generativa en sus procesos.

El informe también analiza cómo la IA generativa puede mejorar los flujos de trabajo empresariales y financieros al introducir conciencia contextual y capacidades de toma de decisiones similares a las humanas, revolucionando potencialmente los procesos de trabajo tradicionales. Estos avances son posibles gracias a los modelos básicos, que utilizan algoritmos de aprendizaje profundo inspirados en la organización de las neuronas del cerebro humano.

Además, según un informe de BCG, las funciones financieras dentro de las empresas globales están adoptando el potencial transformador de herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT y Google Bard. Se espera que estas herramientas remodelen el futuro del trabajo dentro de la función financiera, revolucionando los procesos, mejorando la eficiencia e impulsando la innovación, lo que requerirá que los directores financieros obtengan una comprensión matizada de su impacto.

Se espera que la integración de la IA generativa en las operaciones financieras siga una trayectoria de curva en S, lo que indica un potencial de crecimiento significativo.

Actualmente, los equipos de finanzas están explorando activamente las capacidades de la IA generativa para optimizar los procesos, particularmente en áreas como la generación de texto y la investigación.

De cara al futuro, la IA generativa está preparada para revolucionar las operaciones centrales y remodelar las asociaciones comerciales dentro del sector financiero. Además, se prevé colaborar con las herramientas tradicionales de previsión de IA para mejorar la capacidad y la eficiencia de las funciones financieras.

Lea también: El impacto transformador de la IA en las finanzas

Principales casos de uso de IA generativa en el sector financiero

La convergencia de la IA generativa y las finanzas representa una fusión de vanguardia que transforma las prácticas financieras convencionales a través de algoritmos sofisticados. El uso de IA generativa en finanzas abarca una amplia gama de aplicaciones, incluida la evaluación de riesgos, el comercio algorítmico, la detección de fraude, la automatización del servicio al cliente, la optimización de carteras y la previsión financiera.

Profundicemos en la multitud de formas en que se aprovecha la IA generativa en FinTech y se elevan las empresas.

Consultoría para Cambios de Código Regulatorio

La inteligencia artificial generativa en finanzas puede analizar grandes cantidades de datos regulatorios y proporcionar información a las organizaciones sobre cómo adaptarse eficientemente a los cambios en los códigos regulatorios. La interpretación de requisitos regulatorios complejos ayuda a las empresas a cumplir y mitigar los riesgos regulatorios de manera efectiva.

Asesoramiento financiero a medida

La IA generativa y las finanzas convergen para ofrecer asesoramiento financiero personalizado, aprovechando algoritmos avanzados y análisis de datos para brindar recomendaciones e información personalizada a individuos y empresas. Este enfoque personalizado mejora la satisfacción del cliente y ayuda a las personas a tomar decisiones informadas sobre inversiones, ahorros y planificación financiera.

Búsqueda y síntesis simplificadas de documentos financieros

La inteligencia artificial generativa en finanzas simplifica el proceso de búsqueda y síntesis de documentos financieros al extraer automáticamente información relevante de diversas fuentes. Esta capacidad ahorra tiempo a los analistas financieros y mejora la toma de decisiones al proporcionar información integral.

Procesos contables automatizados

La IA generativa es muy ventajosa para automatizar tareas contables rutinarias, como la entrada de datos, la conciliación y la categorización de transacciones financieras. Reducir el esfuerzo manual y minimizar los errores aumenta la eficiencia y la precisión en el mantenimiento de registros financieros.

Generación eficiente de informes financieros

La IA generativa tiene potencial para agilizar el proceso de generación de informes financieros al sintetizar datos de múltiples fuentes y presentarlos en un formato estructurado. Esto permite a las empresas producir informes oportunos y precisos para las partes interesadas, las autoridades reguladoras y los inversores.

Detección de fraude y garantía de la privacidad de los datos

Una de las aplicaciones efectivas de la IA generativa en las finanzas es la detección de fraudes y la seguridad de los datos. Los algoritmos de IA generativa pueden detectar anomalías y patrones indicativos de actividades fraudulentas en transacciones financieras. Además, garantiza la privacidad de los datos mediante la implementación de técnicas de cifrado sólidas y el seguimiento del acceso a información financiera confidencial.

(Lea también: IA en la banca: cómo se utiliza la inteligencia artificial en los bancos)

Soluciones de gestión de riesgos y carteras

La inteligencia artificial generativa en finanzas permite una optimización sofisticada de la cartera y una gestión de riesgos mediante el análisis de datos históricos, tendencias del mercado y factores de riesgo. Ayuda a las instituciones financieras a tomar decisiones basadas en datos para maximizar la rentabilidad y minimizar la exposición al riesgo.

Implementación de estrategias comerciales algorítmicas

Los algoritmos de IA generativa desarrollan e implementan estrategias comerciales algorítmicas analizando datos de mercado e identificando oportunidades comerciales rentables. Esto mejora la eficiencia comercial y permite a los operadores capitalizar las fluctuaciones del mercado en tiempo real.

Optimización de Procesos Tributarios

La IA generativa automatiza los procesos de cumplimiento tributario mediante el análisis de leyes, regulaciones y datos financieros tributarios para optimizar la planificación y la presentación de informes tributarios. Ayuda a las empresas a minimizar las obligaciones tributarias al tiempo que garantiza el cumplimiento de las regulaciones tributarias.

Análisis del sentimiento del cliente

La IA generativa puede analizar los comentarios de los clientes de diversas fuentes, como redes sociales, encuestas e interacciones de atención al cliente, para medir el sentimiento hacia los productos y servicios financieros. Las instituciones financieras pueden adaptar sus ofertas y estrategias de marketing para satisfacer mejor las necesidades y preferencias de los clientes al comprender el sentimiento del cliente.

Evaluación del riesgo crediticio

Un uso destacado de la IA generativa en las finanzas es la evaluación del riesgo crediticio. Los algoritmos de IA generativa pueden analizar diversas fuentes de datos, incluidos el historial crediticio, los estados financieros y los indicadores económicos, para evaluar el riesgo crediticio de prestatarios individuales o empresas. Esto permite a los prestamistas tomar decisiones más precisas e informadas con respecto a las aprobaciones de préstamos, las tasas de interés y los límites de crédito, minimizando en última instancia los riesgos de incumplimiento y optimizando las carteras de préstamos.

Desarrollo de Chatbots y Asistentes Virtuales para Finanzas

La IA generativa impulsa chatbots y asistentes virtuales que brindan atención personalizada al cliente, responden consultas y realizan tareas financieras de rutina. Estos asistentes impulsados ​​por IA mejoran la experiencia del cliente y agilizan las interacciones entre las instituciones financieras y los clientes.

Ejemplos del mundo real de IA generativa en servicios financieros

Profundicemos en cómo los principales actores de la industria están aprovechando el poder de la IA generativa en la banca y las finanzas para revolucionar su enfoque, mejorar las experiencias de los clientes e impulsar la rentabilidad.

A través de una exploración detallada, descubriremos el impacto optimista de la inteligencia artificial generativa en las finanzas.

J. Morgan

JPMorgan Chase, una institución financiera líder a nivel mundial, ha demostrado un fuerte compromiso con la innovación a través de su inversión proactiva en tecnologías de inteligencia artificial de vanguardia. Entre estos avances, la IA generativa se destaca como una herramienta fundamental aprovechada por la marca para mejorar varias facetas de sus operaciones.

Desde perfeccionar los marcos de gestión de riesgos hasta mejorar las estrategias comerciales y mejorar las experiencias de servicio al cliente, la IA generativa desempeña un papel multifacético dentro del ecosistema de JPMorgan.

Goldman Sachs

Goldman Sachs, reconocida por su destreza en banca de inversión y gestión de activos, ha abrazado el potencial transformador de la IA y las tecnologías de aprendizaje automático, incluida la IA generativa.

Al incorporar la IA generativa en sus operaciones comerciales, Goldman Sachs se esfuerza por optimizar las estrategias de inversión, mejorar los protocolos de gestión de riesgos y mantenerse a la vanguardia de las tendencias del mercado.

Morgan Stanley

Morgan Stanley, un incondicional en la gestión patrimonial y los servicios financieros, está a la vanguardia de la exploración de innovaciones impulsadas por la IA para mejorar su ventaja competitiva. Con un gran enfoque en aprovechar la IA generativa, Morgan Stanley apunta a reforzar sus capacidades de detección de fraude, optimizar los procesos de gestión de carteras y brindar asesoramiento financiero personalizado a sus clientes.

Múltiples modelos de IA generativa que encuentran operaciones en el sector financiero

La industria FinTech prospera gracias a la innovación y busca constantemente nuevas formas de mejorar su enfoque e impulsar la rentabilidad. Los modelos de IA generativa desempeñan un papel fundamental en esta búsqueda de avance, ofreciendo una gama de herramientas y técnicas valiosas que las empresas financieras aprovechan para lograr sus objetivos.

Profundicemos en cada uno de estos modelos y exploremos cómo contribuyen al éxito del sector FinTech.

Autocodificadores variacionales (VAE)

Los VAE son arquitecturas de redes neuronales que aprenden a codificar y decodificar datos de alta dimensión, como imágenes o texto. Se utilizan ampliamente para generar resultados realistas y diversos.

Redes generativas adversarias (GAN)

Las GAN constan de dos redes neuronales, un generador y un discriminador, que se entrenan juntas de forma competitiva. Las GAN se destacan por generar imágenes, videos y otras formas de datos realistas.

Modelos autorregresivos

Los modelos autorregresivos, como la media móvil autorregresiva (ARMA) y la media móvil autorregresiva integrada (ARIMA), predicen valores futuros en una serie de tiempo basándose en observaciones pasadas. Se utilizan habitualmente para tareas de previsión de series temporales.

Modelos de transformadores

Los modelos de transformadores, como la serie GPT (Transformador generativo preentrenado) de OpenAI, se basan en un mecanismo de autoatención que les permite procesar secuencias de datos de manera más efectiva. Estos modelos son versátiles y pueden generar texto, imágenes y otros tipos de datos.

Modelos de aprendizaje por refuerzo profundo (DRL)

Los modelos DRL combinan el aprendizaje profundo con técnicas de aprendizaje por refuerzo para aprender comportamientos complejos y generar secuencias de acciones. A menudo se utilizan en robótica y otros entornos dinámicos.

PixelCNN

PixelCNN es un tipo de modelo autorregresivo diseñado específicamente para generar imágenes de alta resolución píxel a píxel. Capta las dependencias espaciales entre píxeles adyacentes para crear imágenes realistas.

Modelos basados ​​en flujo

Los modelos basados ​​en flujo son modelos generativos que transforman una distribución de probabilidad simple en una más compleja mediante una serie de transformaciones invertibles. Estos modelos se utilizan para tareas de generación de imágenes, estimación de densidad y compresión de datos.

Autocodificador variacional con flujos de normalización (VANF)

VANF combina las fortalezas de los codificadores automáticos variacionales (VAE) y la normalización de flujos para generar muestras diversas y de alta calidad a partir de distribuciones de datos complejas. Aprovecha la normalización de los flujos para modelar distribuciones espaciales latentes complejas y lograr una mejor calidad de la muestra.

Cómo incorporar IA generativa en sus operaciones financieras: pasos clave

Profundicemos en comprender el enfoque holístico y estratégico necesario para integrar la IA generativa en los servicios financieros. A través de una comprensión integral de las metodologías sistémicas y la asociación con una empresa de desarrollo confiable, las empresas pueden aprovechar de manera efectiva el potencial transformador de la IA generativa para impulsar la innovación y lograr sus objetivos.

Evaluación de necesidades y objetivos

Comience iniciando una fase de investigación integral para profundizar en las complejidades de los proyectos financieros. Esto implica realizar una meticulosa evaluación de necesidades para identificar y definir con precisión los desafíos y objetivos actuales.

Recopilación y preparación de datos

En la fase de recopilación de datos, recopile datos financieros de manera integral de diversas fuentes. A continuación, limpie y preprocese meticulosamente los datos para eliminar errores y estandarizar formatos. Aumente el conjunto de datos con características adicionales relevantes para mejorar su riqueza y diversidad. Garantice el cumplimiento normativo en todos estos procesos para mantener la integridad de los datos.

Desarrollo e implementación del modelo

Con un conjunto de datos sólido en la mano, es hora de embarcarse en el desarrollo y la implementación de modelos de IA generativa diseñados específicamente para financiar proyectos. Esta etapa implica implementar los algoritmos y metodologías adecuadas para abordar los desafíos identificados y cumplir con los objetivos definidos.

Pruebas y Validación

Después de completar el desarrollo del modelo, establezca protocolos rigurosos de prueba y validación. Esto implica someter los modelos de IA generativa a pruebas exhaustivas en diversos casos y escenarios de uso financiero. Identifique y aborde cualquier posible deficiencia o discrepancia para garantizar la solidez del modelo antes de la implementación.

Integración en el flujo de trabajo del software

Colabore estrechamente con ingenieros de software para integrar perfectamente modelos en flujos de trabajo de software existentes, garantizando la interacción UI/UX y una mayor eficiencia operativa en el ámbito financiero.

Monitoreo y optimización continuos

Adopte el seguimiento y la mejora continuos después de la implementación para adaptarse a las tendencias financieras en evolución. Implemente seguimiento del desempeño en tiempo real, análisis de datos y mejoras iterativas para mantener la efectividad y relevancia de los modelos.

Satisfacer las demandas: soluciones para los desafíos de la IA generativa en los servicios financieros

Embarquémonos en una exploración integral de los formidables desafíos que enfrentan las empresas financieras cuando se aventuran en el ámbito de la IA generativa. Profundizaremos en estos desafíos, revelando soluciones innovadoras preparadas para superar estos obstáculos y allanar el camino para avances transformadores en la industria financiera.

Calidad de datos y sesgo

Los modelos de IA generativa son susceptibles a sesgos en los datos con los que se entrenan. Esto puede generar resultados injustos en áreas como la aprobación de préstamos, la calificación crediticia o el comercio algorítmico. Los datos sesgados pueden perpetuar las desigualdades históricas y dar lugar a prácticas discriminatorias.

Soluciones

• Implemente técnicas sólidas de limpieza de datos para identificar y eliminar sesgos de los conjuntos de datos de entrenamiento.
• Incorporar diversas fuentes de datos para representar un espectro más amplio de información financiera.
• Desarrollar métricas de equidad y herramientas de seguimiento para rastrear posibles sesgos en los resultados del modelo.
• Emplear procesos de revisión y supervisión humana para decisiones financieras críticas generadas por IA.
• Priorizar los principios y estrategias responsables de la IA para evitar sesgos en los datos y garantizar resultados justos y equitativos.

Explicabilidad e interpretabilidad

Los modelos de IA generativa pueden ser complejos, lo que dificulta comprender cómo llegan a resultados específicos. Esta falta de transparencia puede resultar problemática para las instituciones financieras que necesitan justificar las recomendaciones o decisiones tomadas por la IA.

Soluciones

• Utilice técnicas de IA explicables (XAI) para proporcionar información sobre el proceso de razonamiento del modelo. Esto puede ayudar a generar confianza y garantizar el cumplimiento normativo.
• Desarrollar interpretaciones legibles por humanos de los resultados del modelo para facilitar la comprensión de los profesionales financieros.
• Priorizar el desarrollo de modelos interpretables de IA generativa diseñados específicamente para aplicaciones financieras.

Integración y Gestión del Cambio

La integración de modelos de IA generativa con los sistemas financieros existentes puede resultar compleja. Además, las instituciones financieras deben preparar a su fuerza laboral para la integración de la IA, abordando posibles preocupaciones de desplazamiento laboral y necesidades de recapacitación.

Soluciones

• Desarrollar un enfoque gradual para la adopción de la IA, comenzando con proyectos piloto para probar la viabilidad de la integración.
• Invierta en programas de capacitación de empleados para equipar al personal con las habilidades necesarias para trabajar de manera efectiva con IA generativa.
• Fomentar una cultura de innovación y colaboración para garantizar una integración fluida de la IA en los flujos de trabajo financieros.
• Comunicar abiertamente los beneficios potenciales de la IA para abordar las preocupaciones de la fuerza laboral y fomentar cambios positivos.

Generalizabilidad y adaptabilidad del modelo

Los mercados financieros están en constante evolución y es posible que los datos históricos no siempre sean un predictor perfecto de las tendencias futuras. Los modelos de IA generativa entrenados en conjuntos de datos estáticos pueden tener dificultades para adaptarse a estos cambios, lo que genera resultados inexactos u obsoletos.

Solución

• Actualice continuamente los datos de entrenamiento con nueva información para garantizar la generalización del modelo.
• Desarrollar modelos adaptativos de IA generativa que puedan aprender y ajustar sus resultados en función de flujos de datos en tiempo real.
• Emplear técnicas de transferencia de aprendizaje para aprovechar el conocimiento de los modelos existentes en nuevos escenarios financieros.

(Lea también: Prevención del colapso del modelo de IA: abordar el riesgo inherente de los conjuntos de datos sintéticos)

Accesibilidad de datos limitada

Los modelos de IA generativa prosperan con conjuntos de datos grandes y de alta calidad. Los datos financieros pueden ser costosos de adquirir, estar fragmentados entre diferentes instituciones y estar sujetos a estrictas normas de privacidad. Este acceso limitado a los datos puede obstaculizar el desarrollo y la eficacia de los modelos de IA generativa en las finanzas.

Solución

• Explore fuentes de datos alternativas, como el sentimiento de las redes sociales o indicadores económicos, para complementar los datos financieros tradicionales.
• Desarrollar acuerdos de colaboración de datos entre instituciones financieras para compartir datos anónimos para la capacitación de modelos y al mismo tiempo cumplir con las regulaciones de privacidad.
• Aprovechar las técnicas de generación de datos sintéticos para crear conjuntos de datos financieros artificiales pero realistas con fines de capacitación, garantizando el cumplimiento de las normas de privacidad de datos.

Fragmentación regulatoria global

El panorama regulatorio para la IA, particularmente en lo que respecta al uso de la IA generativa en las finanzas, aún evoluciona y varía entre los diferentes países. Esta falta de regulaciones globales consistentes crea incertidumbre para las instituciones financieras internacionales y desalienta la adopción generalizada de tecnología.

Solución

• Abogar por regulaciones globales claras y consistentes para la IA generativa en las finanzas a través de la colaboración de la industria y el compromiso con los organismos reguladores.
• Desarrollar marcos de cumplimiento que garanticen que los modelos de IA generativa cumplan con las regulaciones financieras existentes y las pautas emergentes.
• Manténgase informado sobre la evolución de las regulaciones del mercado y adapte las prácticas de IA en consecuencia para mantener el cumplimiento.

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Preguntas frecuentes

P. ¿Cómo se puede utilizar la IA generativa en las finanzas?

R. La IA generativa ofrece numerosas aplicaciones en finanzas, que van desde la participación del cliente hasta la gestión de riesgos. Se puede utilizar para analizar la opinión del cliente, generar asesoramiento financiero personalizado y automatizar estrategias de inversión.

Además, la IA generativa ayuda a generar datos financieros sintéticos para entrenar modelos predictivos, optimizar la gestión de carteras y agilizar el procesamiento de documentos financieros.

P. ¿Cómo puede la IA generativa ayudar a generar datos financieros sintéticos para entrenar modelos predictivos?

R. La IA generativa en finanzas desempeña un papel crucial en la generación de datos sintéticos para entrenar modelos predictivos imitando los patrones y características de los datos financieros del mundo real. A través de técnicas como las redes generativas adversarias (GAN) y los codificadores automáticos variacionales (VAE), la IA generativa puede crear conjuntos de datos sintéticos que se parecen mucho a los datos financieros reales y al mismo tiempo preservan la privacidad y la confidencialidad.

P. ¿Cuáles son los principales desafíos que enfrentan las empresas al integrar la IA generativa en sus proyectos financieros?

R. Las empresas enfrentan varios desafíos al adaptar la IA generativa en proyectos financieros, incluidas preocupaciones sobre la privacidad de los datos, la interpretabilidad del modelo, la integración con sistemas heredados, el cumplimiento de las regulaciones, la adquisición de talentos y el análisis de costos. Abordar estos desafíos con la ayuda de un socio tecnológico experto como Appinventiv es esencial para una implementación exitosa y la innovación en finanzas.

Implementar técnicas sólidas de cifrado de datos para mejorar la privacidad, desarrollar modelos de IA explicables para una mejor interpretabilidad y ofrecer programas de capacitación integrales para cerrar las brechas de talento son soluciones potenciales a estos desafíos.