Fintech no es ajena a la inteligencia artificial (IA).
Según estimaciones, el mercado de IA en fintech alcanzará los 31.71 millones de dólares en 2027, creciendo a un ritmo del 28.6 %. La IA ya se está aplicando en varios casos de uso diferentes. Según el Cambridge Centre for Alternative Finance, el 90 % de las empresas fintech ya utilizan IA.
Pero ha surgido una nueva bestia, la IA generativa, que promete revolucionar la forma en que abordamos los servicios financieros.
Sin embargo, en este momento, la industria apenas está arañando la superficie, y queda un largo camino por recorrer antes de que la IA generativa pueda alcanzar todo su potencial.
“¿Cómo están utilizando Gen AI los servicios financieros?” dijo Robert Antoniades, cofundador y socio general de Information Venture Partners. “La respuesta simple es que no se está utilizando. Ciertamente no ampliamente. Pero lo que ha hecho Gen AI 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 ayudar a optimizar los procesos de atención al cliente, la tecnología podría tener un gran impacto en el back-end de los servicios financieros.
Pero para que esto sea posible, la tecnología tendría que ser 100% precisa. Por el momento, ciertamente no lo es.
El camino a la precisión
Un ejemplo de lo imprecisa que puede ser la IA de generación fue evidente hace apenas una semana.
en Ja 1, las redes sociales fueron una ráfaga de emoción ya que "fuentes anónimas" aparentemente habían dicho a los periodistas que el presidente de la SEC, Gary Gensler, había renunciado a la espera de "una investigación interna". Horas después, estas afirmaciones fueron desacreditadas.
Entonces, ¿quién fue el periodista que hizo estas afirmaciones falsas? Un bot generativo de IA.
“Tienes que entender que en los servicios financieros, si es algo importante, tiene que ser 100% preciso”, dijo Antoniades. “No hay lugar para las alucinaciones. No hay lugar para errores. Las respuestas generadas por IA son fascinantes de ver porque en realidad son decentes, pero no son precisas”.
“Para fines de prospección o marketing, está bien. Pero para el asesoramiento financiero, no, absolutamente no. Para el mantenimiento de registros. Absolutamente no."
La inexactitud podría tener consecuencias devastadoras.
La necesidad de perfección se hace evidente cuando se consideran posibles casos de uso de la IA generativa en los servicios financieros.
El asesoramiento financiero ha sido un área que muchos han señalado como un enfoque para la IA generativa en las finanzas. Debido al costo, los servicios de asesoría financiera son un área inaccesible para muchos. Sin embargo, el uso de IA generativa podría cambiar eso, adaptando los servicios de asesoramiento a los requisitos específicos del cliente en función de su interacción.
“Gen AI es en realidad un caso de uso muy interesante sobre cómo proporcionar esa interacción y contextualización entre el cliente y la institución financiera”, dijo Antoniades. “Al ingerir todos esos datos, ahora puede tener lo que uno consideraría una conversación con un cliente”.
“Si piensas en lo que haces hoy, llamas a un centro de llamadas. Miras en su sitio web. Escuchas a tus amigos, haces búsquedas en la web y puedes tener una interacción. Y creo que la belleza de la IA generativa es la parte generativa. Es la capacidad de conversar de verdad”.
Además, el fraude y la AML se han señalado como áreas que podrían mejorarse significativamente y ya han aplicado cada vez más modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar los resultados.
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 ha permanecido igual durante años. Impulsado por COBOL, un lenguaje desarrollado en 1959, se ha mantenido firme mientras surgían nuevas tecnologías y pasaban rápidamente.
El marco crujiente, sin embargo, está mostrando su edad. Los nuevos programadores tienen se alejóy de aprender el lenguaje que favorece un código más universal, y la estructura requiere una extensa programación personalizada para poder realizar cambios.
“Pienso en esto como una forma de modernizar la infraestructura”, dijo Antoniades. Explicó que la IA generativa podría usarse para escribir el código COBOL obsoleto y proporcionar una especie de parche para acelerar el cambio a una nueva infraestructura.
“Para una institución financiera, hacer la transición a una nueva plataforma es un riesgo. Pero creo que Gen AI ahora puede reemplazar la infraestructura antigua, el código antiguo con un código nuevo y ayudar a una institución financiera a hacer la transición a la era moderna”.
Sin embargo, las consecuencias de un error en estos marcos heredados podrían ser fatales.
“Cuando haces un depósito en tu cuenta bancaria, quieres saber que el dinero está ahí”, dijo Antoniades. “No es que pueda estar ahí el 99.9% del tiempo. Siempre está ahí. Cuando te dan consejos, realmente deberían ser 100% precisos. No debería tener una precisión del 90 %”.
El potencial está ahí y Antoniades dijo que las instituciones financieras son conscientes de ello. Todo lo que la industria necesita ahora es suficiente desarrollo para que los resultados de GenAI sean casi perfectos.
Enlace: https://www.fintechnexus.com/generative-ai-in-fintech-goes-far-beyond-the-chatbot/?utm_source=pocket_saves
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