Los bancos sopesan el potencial y los peligros de ChatGPT

Los bancos sopesan el potencial y los peligros de ChatGPT

Marca de tiempo: 10 de julio de 2023 5:54 a. M.
Los bancos sopesan el potencial de ChatGPT y los peligros para la inteligencia de datos de PlatoBlockchain. Búsqueda vertical. Ai.

Los jefes de tecnología de las instituciones financieras están analizando cómo ChatGPT y otros modelos de aprendizaje de idiomas (LLM) pueden generar ganancias de productividad, y los obstáculos que deben superar antes de poder implementar dicho software.

Los LLM captaron la atención de los bancos junto con el resto del mundo cuando la empresa de software estadounidense OpenAI lanzó su ChatGPT en noviembre de 2022. El poder de esta forma de inteligencia artificial es intuitivo y ChatGPT cuenta con más de 100 millones de usuarios (de los cuales solo 12 por ciento son de los EE. UU., según demandage.com).

Desde entonces, Google y otros han lanzado sus propios LLM, y Microsoft (propietaria de OpenAI) está otorgando licencias de complementos GPT a través de su negocio de nube Azure para empresas.

Pero, ¿cómo pueden las instituciones financieras realmente usar esta tecnología?

Muchos bancos y corporaciones han prohibido que sus empleados lo usen, por temor a que divulguen información de propiedad exclusiva o de clientes al dominio público, porque una vez que consulta los datos en la plataforma en línea de ChatGPT, se pueden buscar.

Los bancos también desconfían de la tendencia de los LLM a “alucinar”, es decir, inventar respuestas y presentarlas como hechos. Eso hace que sea peligroso ponerlo frente a los clientes o los reguladores, o confiar en él para tomar decisiones críticas.

La semana pasada, tres funcionarios de tecnología compartieron sus puntos de vista sobre ChatGPT en un evento en Hong Kong organizado por GienTech, un proveedor chino de tecnología para instituciones financieras.

Su enfoque varía, según sus necesidades comerciales y su posición en términos de su propia digitalización.

Banco Livi

Livi Bank es uno de los bancos virtuales con licencia de Hong Kong. Su CTO, Gary Lam, señaló que no necesita someterse a una transformación digital: nació virtualmente, con una pila de tecnología basada en la nube. Se basa en tácticas prestadas de empresas de comercio electrónico para adquirir clientes, incluida la publicidad y las promociones en línea.

Por un lado, ya está empapada de los usos de la inteligencia artificial. Se basa en la IA para aspectos de la incorporación de clientes, como el reconocimiento facial y la detección de fraudes. Por otro lado, dice Lam, como institución virtual, livi es aún más sensible a los riesgos de ciberseguridad.

Por lo tanto, la IA generativa requiere al menos el mismo grado de atención y gestión de riesgos.

“Gen AI es una pieza de software. Aplicaría las mismas protecciones estándar contra pérdida de datos que otros módulos en la pila. Sin embargo, es posible que necesitemos filtros adicionales antes de enviar los mensajes de ChatGPT a nuestros clientes".

Eso está bajo exploración, porque los LLM pueden impulsar la productividad en las comunicaciones y el servicio del cliente. Pero lo mismo ocurre con los usuarios internos, que, según Lam, pueden incluir codificadores, administradores de relaciones y administradores de riesgos.

El mayor caso de uso interno es el uso de consultas en lenguaje humano para buscar grandes cantidades de documentos reglamentarios. “Podemos tener un motor de búsqueda similar al humano para revisar una gran cantidad de material”, dijo.

WeBank

WeBank, propiedad de Tencent, es uno de los bancos digitales más sofisticados del mundo, con 360 millones de clientes minoristas después de solo ocho años de operaciones en China continental. Se basa en su tecnología patentada para poder atender de manera rentable a los clientes que tienen ingresos promedio que son demasiado bajos para que los maneje un banco tradicional. WeBank es el símbolo de la innovación rápida a escala en la banca de consumo.

Los LLM representan un cambio real, dijo Yao Huiya, jefe de innovación fintech con sede en Shenzhen. Pero WeBank no está apresurando un servicio GPT para interactuar con los clientes: eso sería demasiado arriesgado, especialmente para una institución regulada. “Por su naturaleza, no puedes evitar que hable estupideces”, dijo.

Es poco probable que WeBank use LLM basados ​​en la Internet pública, dados los riesgos de exponer datos e infringir las regulaciones. Pero se trata de afinar aquellas que son más pequeñas y que solo acceden a los datos del propio banco.

Yao dice que los LLM pueden implementarse para mejorar la productividad de la incorporación de clientes del banco y los procesos de préstamos para pymes. El modelo puede sugerir buenos momentos para contactar a los clientes acerca de un préstamo, cómo personalizar un contacto introductorio y mejorar el rendimiento del libro de préstamos, al ayudar a los oficiales de crédito a analizar los datos de la empresa.

Yao duda que los LLM reemplacen a los equipos de crédito. “Pondrá al ser humano al tanto, para que puedan hacer preguntas a la IA generativa para tomar mejores decisiones”.

El impacto se sentirá en la infraestructura tecnológica del banco. “La potencia informática pasará de las CPU a las GPU”, dijo, refiriéndose a los tipos de procesadores. “Nuestra arquitectura necesitará complementos para que podamos implementar múltiples modelos y ejecutar pruebas A/B en ellos”.

Esto será cierto para todas las empresas, no solo para los bancos digitales. “Esto cambiará la arquitectura del mundo entero”, dijo Yao. “El impacto de los LLM no terminará”.

Jockey Club de Hong Kong

El Hong Kong Jockey Club no es una institución financiera autorizada, pero se dedica a muchas actividades similares a las financieras. Tiene el monopolio en Hong Kong de las carreras de caballos y las apuestas de fútbol. Al igual que otras organizaciones, se está volviendo digital, por ejemplo, mediante el uso de datos para sus sistemas de apuestas, y al igual que otros titulares, tiene sus propios problemas heredados con los que lidiar.

Li Sai-Chin, gerente ejecutivo de soluciones de datos y análisis, dice que ChatGPT está obligando al Jockey Club a luchar. "Ha creado un cambio radical en el pensamiento sobre datos y análisis". Es una llamada de atención útil para muchos ejecutivos sobre la necesidad de adoptar lo digital.

Apostar a los caballos implica una gran cantidad de datos: las personas consultan información como los diferenciales y los registros de carreras de caballos y jinetes antes de realizar sus apuestas. “Esperamos que hagan más preguntas”, dijo Li, lo que hace que algo como ChatGPT sea potencialmente relevante.

Esta es una forma de ayudar al Jockey Club a relacionarse más regularmente con sus clientes. Por ejemplo, durante la temporada, el club organiza dos sesiones de carreras de caballos cada semana. Los demás días, no hay interacción con los apostantes. Los chatbots inteligentes podrían permitir que los clientes interactúen y hagan más preguntas con más regularidad.

El primer paso es animar a la gente a interactuar con los datos del club de forma más regular. Gradualmente, Li ve que el club usa sensores dentro de sus terrenos para proporcionar una consulta en tiempo real y una experiencia de datos a los usuarios mientras pasean, miran los caballos, toman una cerveza o hacen una apuesta.

“Estamos trabajando mucho pensando en la experiencia fuera de línea a en línea”, dijo. "Si estamos interactuando con ellos en tiempo real mientras pasan por un área, ¿podemos señalar el siguiente caballo que les gustaría ver?"

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