La Inteligencia Artificial (IA) ya no es ajena al ámbito de las fintech. Según las estimaciones, el mercado de la IA en las fintech alcanzará los 31.710 millones de dólares en 2027, con una tasa de crecimiento del 28,6%. Actualmente, la IA se aplica en diversos casos de uso, y según el Cambridge Centre for Alternative Finance, el 90% de las empresas fintech ya utilizan esta tecnología.
Pero ha surgido una nueva bestia: la IA generativa, que promete revolucionar nuestra forma de abordar los servicios financieros. Sin embargo, la industria todavía está explorando tímidamente esta tecnología, y aún queda un largo camino por recorrer antes de que la IA generativa pueda alcanzar su máximo potencial.
«¿Cómo se está utilizando la IA generativa en los servicios financieros?», preguntó Robert Antoniades, cofundador y socio general de Information Venture Partners. «La respuesta simple es que no se está utilizando. Ciertamente no de forma generalizada. Pero lo que la IA generativa ha logrado es aumentar el reconocimiento del poder de la IA para las instituciones financieras».
Explicó que si bien las empresas han implementado herramientas de IA generativa como Chat GPT para agilizar los procesos de atención al cliente, la tecnología podría tener un gran impacto en la parte posterior de los servicios financieros. Sin embargo, para que esto sea posible, la tecnología tendría que ser precisa al 100%. Por el momento, eso ciertamente no ocurre.
El Camino hacia la Precisión:
Un ejemplo de lo inexacta que puede ser la IA generativa fue evidente hace apenas una semana. El 1 de junio, las redes sociales se llenaron de emoción cuando «fuentes anónimas» aparentemente habían informado a los periodistas que el presidente de la SEC, Gary Gensler, había renunciado debido a «una investigación interna». Horas más tarde, se desmintieron estas afirmaciones.
Entonces, ¿quién fue el periodista que hizo estas afirmaciones falsas? Un bot de IA generativa.
«Debes entender que en los servicios financieros, si algo es importante, debe ser preciso al 100%», dijo Antoniades. «No hay margen para las alucinaciones. No hay margen para los errores. Las respuestas generadas por IA son fascinantes porque son bastante buenas, pero no son precisas».
«Para fines de prospección o marketing, está bien. Pero en cuanto a asesoramiento financiero, no, absolutamente no. Para llevar registros, absolutamente no».
La inexactitud podría tener consecuencias devastadoras.
La necesidad de perfección se hace evidente al considerar posibles casos de uso para la IA generativa en los servicios financieros. El asesoramiento financiero ha sido una de las áreas que muchos han destacado como un enfoque de la IA generativa en las finanzas. Debido a su costo, los servicios de asesoramiento financiero son inaccesibles para muchos. Sin embargo, el uso de la IA generativa podría cambiar eso, adaptando los servicios de asesoramiento a los requisitos específicos de cada cliente según su interacción.
«La IA generativa es un caso de uso muy interesante para proporcionar esa interacción y contextualización entre el cliente y la institución financiera», dijo Antoniades. «Al procesar todos esos datos, ahora puede mantener una verdadera conversación con un cliente».
«Si piensas en lo que haces hoy en día, llamas a un centro de llamadas, consultas el sitio web, escuchas a amigos, haces búsquedas en la web y realmente puedes tener una interacción. Y creo que lo fascinante de la IA generativa es la parte generativa. Es la capacidad de mantener una conversación real».
Además, el fraude y la prevención de lavado de dinero (AML) se han destacado como áreas que podrían mejorar significativamente gracias a la aplicación cada vez mayor de la IA y los modelos de aprendizaje automático. Sin embargo, Antoniades explicó que una aplicación particularmente disruptiva de la tecnología podría ser la modernización de la infraestructura.
El sistema bancario se basa en una infraestructura que se ha mantenido igual durante años. Impulsado por COBOL, un lenguaje desarrollado en 1959, ha resistido mientras que las nuevas tecnologías han surgido y avanzado rápidamente.
Sin embargo, este marco crujiente está mostrando su edad. Los nuevos programadores han dejado de aprender este lenguaje a favor de códigos más universales, y la estructura requiere una programación personalizada extensa para realizar cambios.
«Pienso en esto como una forma de modernizar la infraestructura», dijo Antoniades. Explicó que la IA generativa podría utilizarse para reemplazar el anticuado código COBOL y acelerar el cambio hacia una nueva infraestructura.
«Para una institución financiera, hacer la transición a una nueva plataforma conlleva riesgos. Pero creo que la IA generativa puede reemplazar la antigua infraestructura, el antiguo código, con nuevo código y ayudar a una institución financiera a pasar a la era moderna».
Sin embargo, las consecuencias de un error en estos marcos heredados podrían ser fatales.
«Cuando depositas dinero en tu cuenta bancaria, quieres saber que el dinero está allí», dijo Antoniades. «No se trata de que esté ahí el 99,9% del tiempo. Siempre debe estar ahí. Cuando te brindan asesoramiento, realmente debería ser preciso al 100%. No debería ser preciso al 90%».
El potencial está ahí, y Antoniades afirmó que las instituciones financieras son conscientes de ello. Lo único que la industria necesita ahora es un desarrollo suficiente para que los resultados de la IA generativa sean cercanos a la perfección.
Si bien la IA generativa tiene el poder de revolucionar los servicios financieros, aún queda trabajo por hacer para garantizar la precisión y evitar consecuencias perjudiciales. A medida que esta tecnología evolucione y madure, el futuro de la IA generativa en el ámbito financiero promete ser emocionante y lleno de posibilidades.
