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Resolviendo desafíos importantes con IA en los servicios financieros

Escrito por: Chad Davis, Sr. Gerente de Marketing de Soluciones Industriales

El sector de servicios financieros está experimentando una profunda transformación debido a la incorporación de inteligencia artificial (IA). Según el informe F5 sobre el estado de la estrategia de aplicação : Edición de servicios financieros : más del 80% de las organizaciones de este sector ya han integrado IA en sus sistemas. Esta amplia adopción no es sorprendente dado el potencial de la IA. Cuando se les preguntó qué tan valioso sería implementar casos de uso de IA específicos para su institución, los encuestados del estudio comparativo de IA de Google Cloud Gen seleccionaron el 72 % o más (extremadamente valioso o bastante valioso) para los siguientes casos de uso: asistentes virtuales mejorados (80 %), búsquedas de documentos financieros (78 %), recomendaciones personalizadas (76 %) y análisis del mercado de capitales (72 %).

Este artículo explorará los principales casos de uso de la IA en los servicios financieros, la importancia de las tecnologías de IA esenciales como la generación aumentada por recuperación (RAG) y cómo la implementación de las soluciones adecuadas puede abordar algunos de los principales desafíos relacionados con la IA en el sector financiero.

Casos de uso líderes de IA en el sector de servicios financieros

  • Experiencias mejoradas para los titulares de cuentas: La IA puede enriquecer significativamente la experiencia del usuario a través de una recuperación optimizada de información relevante y una mejor personalización del titular de la cuenta contextual. Por ejemplo, la IA puede extraer instantáneamente el historial del cliente y la información compartida de la billetera durante una llamada en vivo con un agente del centro de llamadas. También tiene el potencial de dirigir a los chatbots y asistentes virtuales para que brinden la información más relevante y útil, incluidas respuestas que probablemente resultarán en ventas adicionales o ventas cruzadas según el escenario. Vea cómo Morgan Stanley utiliza IA para mejorar la experiencia de sus empleados y clientes aquí.
  • Detección de fraude: La IA mejora las tasas de detección de fraude, al tiempo que limita los falsos positivos, mediante el monitoreo en tiempo real y la detección de anomalías. Busque soluciones con inteligencia artificial que puedan adaptarse más rápido que los delincuentes y que estén potenciadas por algoritmos de aprendizaje automático basados en análisis de comportamiento .
  • Gestión de riesgos y cumplimiento: La IA tiene el potencial de ser fundamental en la gestión de riesgos y ayudar a las organizaciones a garantizar que cumplen con los últimos requisitos regulatorios. Por ejemplo, al aprovechar modelos avanzados de IA, las organizaciones pueden predecir las tendencias del mercado y evaluar la solvencia con mayor precisión, todo ello manteniendo el cumplimiento.
  • Eficiencia operativa: La IA impulsa la eficiencia operativa al automatizar las tareas rutinarias y, al mismo tiempo, garantizar el cumplimiento. Según MIT Technology Review , la implementación de IA generativa podría suponer un ahorro de costes anual de 340.000 millones de dólares en toda la industria de servicios financieros. Las organizaciones que aprovechan la IA informan un aumento del 18% en la satisfacción del cliente, la productividad y la participación de mercado, con un retorno promedio de $3,50 por cada dólar gastado.

La importancia de tecnologías clave de IA como RAG en el sector de servicios financieros.

A medida que las instituciones adoptan cada vez más IA para mejorar la experiencia del cliente, mejorar la detección de fraudes, agilizar la gestión de riesgos y aumentar la eficiencia operativa, aprovechar las técnicas y tecnologías de IA avanzadas adecuadas es crucial. Una de estas técnicas es RAG.

RAG combina las fortalezas de la recuperación de información y la generación de lenguaje natural para producir resultados más precisos y contextualmente relevantes. En esencia, toma propiedad intelectual profunda o datos privados de las empresas y los combina con el poder de modelos de IA generativos, como ChatGPT de OpenAI. Funciona recuperando documentos o piezas de información relevantes de múltiples bases de datos, que a menudo se encuentran en entornos distribuidos, y las utiliza para generar rápidamente respuestas coherentes.

Con la IA en los servicios financieros, RAG juega un papel fundamental en la mejora de varios casos de uso impulsados por IA. Por ejemplo, en nuestro ejemplo anterior de cómo la IA puede mejorar la experiencia del titular de la cuenta, RAG mejora la precisión y el contexto de la respuesta. Un chatbot de atención al cliente que utiliza RAG puede extraer información de fuentes internas de la empresa, como detalles de la cuenta y el historial de transacciones, para brindar respuestas precisas y personalizadas, lo que genera mejores experiencias del cliente.

Además, RAG puede ayudar a agilizar las operaciones y garantizar el cumplimiento de los requisitos reglamentarios al automatizar la recuperación y el procesamiento de documentos y datos más relevantes.

Lamentablemente, a pesar de sus beneficios, RAG también presenta desafíos que comúnmente surgen de depender de cargas de trabajo que abarcan diferentes tecnologías y entornos de infraestructura.

Superando los desafíos de RAG con soluciones de IA eficaces

Los desafíos clave asociados con RAG en los servicios financieros incluyen retrasos en el rendimiento, riesgos de seguridad de datos y la posibilidad de no cumplir con las normas. Estos desafíos pueden afectar significativamente las operaciones y el potencial de IA de una organización de servicios financieros si no se abordan adecuadamente. Asociarse con el proveedor de soluciones adecuado puede ayudar a abordar estos desafíos de manera eficaz al:

  • Minimizar el retraso en el rendimiento con un equilibrio de carga mejorado: Los procesos RAG implican importantes tareas de recuperación y generación de datos, lo que puede generar grandes volúmenes de tráfico. Sería ideal contar con una solución de balanceo de carga que gestione eficientemente la distribución del tráfico entre servidores y entornos distribuidos, garantizando un rendimiento óptimo y minimizando la latencia, manteniendo así la capacidad de respuesta de los sistemas de IA.
  • Reducir la exposición de datos confidenciales con una seguridad de aplicação mejorada: Los sistemas RAG manejan datos financieros y personales confidenciales, lo que los convierte en objetivos principales de los ciberataques. Una solución de seguridad API o un producto AI Gateway puede proteger contra amenazas y vulnerabilidades, salvaguardando la integridad y confidencialidad de los datos utilizados en los procesos de IA.
  • Agilizar el cumplimiento normativo y reducir las multas y medidas correctivas posteriores con capacidades mejoradas de cumplimiento y generación de informes: Las instituciones de servicios financieros deben cumplir requisitos regulatorios estrictos. Una solución de registro y análisis que pueda capturar registros detallados de las actividades de IA, incluido el acceso a los datos, el procesamiento y la generación de resultados, puede ser crucial para ayudar a los servicios financieros a optimizar su proceso de auditoría de cumplimiento . Este nivel de detalle es crucial para demostrar el cumplimiento de los estándares regulatorios, ya que proporciona un registro de auditoría claro de las operaciones de IA. Las soluciones más avanzadas del mercado ahora tienen IA incorporada en sus capacidades de registro y análisis para ayudar a resumir los registros .

Mitigación de riesgos de la IA y preparación para el éxito

No se puede exagerar el impacto de la IA en los servicios financieros. Tiene el potencial de revolucionar las experiencias de los titulares de cuentas, mejorar la detección de fraudes, mejorar la gestión de riesgos y agilizar la eficiencia operativa y el cumplimiento. El papel de las tecnologías de IA críticas como RAG en la ampliación de estas capacidades es una parte importante de este potencial, pero conlleva nuevos desafíos a considerar.

Disponer de las soluciones adecuadas puede desempeñar un papel fundamental a la hora de abordar los desafíos asociados con RAG. Obtenga más información sobre por qué las aplicaciones de IA modernas requieren las soluciones más modernas.