La inteligencia artificial generativa (GAI) es, sin duda, una de las mayores tendencias en todas las industrias en 2023. En una encuesta reciente, casi dos tercios de los ejecutivos creen que la IA generativa tendrá un impacto alto o extremadamente alto en su organización en los próximos tres a cinco años. . Los ejecutivos anticipan pasar los próximos 6 a 12 meses enfocados en aumentar su comprensión de cómo funciona la IA generativa, evaluar las capacidades internas e invertir en herramientas de IA generativa. 

La comunidad de servicios financieros adoptó la inteligencia artificial y la tecnología de aprendizaje automático desde el principio. La IA ganó prominencia en gran medida con la llegada del comercio de alta frecuencia a principios de la década de 2000, cuando las instituciones financieras comenzaron a usar algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones en los datos del mercado y ejecutar operaciones automáticamente, con el objetivo de obtener una ventaja competitiva. Las instituciones financieras han recorrido un largo camino desde entonces, implementando AI/ML en funciones comerciales, tecnología (por ejemplo, AIOps ) y ciberseguridad . Después de todo, la detección de anomalías en los datos y la aparición de esos conocimientos en tiempo real tiene un punto de conexión natural con los servicios financieros, donde los cambios, los riesgos y las oportunidades del mercado pueden presentarse en cualquier momento.

Sin embargo, a pesar de los muchos casos de uso obvios en los servicios financieros, la industria se ha quedado atrás en la aplicación de la IA debido a su naturaleza altamente regulada (entre otros factores legítimos). Algunos informes han colocado a la industria en el último lugar tanto en la utilización actual de la IA como en el uso futuro. La obtención de conjuntos de datos grandes y diversos puede ser problemática en la industria financiera, lo que dificulta la formación adecuada de modelos. Luego, por supuesto, hay vacilaciones (tanto reales como culturales) en las que la industria preferiría depender de la intervención humana en todas las funciones, en lugar de depender de sistemas y máquinas. Si bien estos son desafíos para la industria en su conjunto, también es una gran oportunidad para las FSI que implementan con éxito soluciones impulsadas por IA para obtener una ventaja competitiva en el mercado.

¿Puede la IA generativa desbloquear el verdadero potencial de los casos de uso de FSI?

La IA generativa presenta una oportunidad real para los FSI. Permite a las instituciones financieras superar las limitaciones de datos, mejorar la gestión de riesgos, mejorar la detección de fraudes, personalizar los servicios y refinar las estrategias de inversión. Mediante el uso de modelos generativos, las instituciones financieras pueden crear puntos de datos adicionales que amplían el tamaño y la diversidad de sus conjuntos de datos. Esto les permite entrenar modelos de aprendizaje automático más precisos y robustos, mejorando la calidad de sus predicciones y procesos de toma de decisiones. 

Atención al cliente y chat para empleados: GAI puede revolucionar la atención al cliente en los servicios financieros mediante la automatización de procesos, la comprensión de las necesidades del cliente y la prestación de asistencia eficiente, lo que en última instancia reduce la carga de trabajo de los equipos de soporte y mejora la calidad general del servicio. Los chatbots pueden ayudar a los clientes (y empleados) con consultas de cuentas, historial de transacciones, solicitudes de préstamos y más para recuperar la información requerida en tiempo real. 

Detección de fraude: Las técnicas de IA generativa pueden contribuir a identificar actividades fraudulentas y detectar anomalías en las transacciones financieras. Al aprender patrones a partir de datos existentes, los modelos generativos pueden crear nuevos puntos de datos que se ajusten a los patrones aprendidos. Luego, las instituciones financieras pueden comparar las transacciones en tiempo real con los patrones generados, lo que permite la detección de comportamientos inusuales o fraudulentos que podrían pasar desapercibidos con los sistemas tradicionales basados ​​en reglas.

Experiencias y marketing personalizados: la IA generativa puede mejorar la experiencia del cliente en los servicios financieros mediante la creación de recomendaciones personalizadas, informes personalizados o campañas de marketing dirigidas. Al analizar los datos de los clientes y generar contenido u ofertas personalizados, las instituciones financieras pueden satisfacer mejor las necesidades individuales de los clientes, mejorar el compromiso y aumentar la satisfacción del cliente.

Riesgo y cumplimiento: GAI puede identificar patrones, tendencias y anomalías que pueden indicar riesgos potenciales. Esto puede incluir el análisis de datos de mercado, comportamiento del cliente, historial crediticio y otra información relevante. Además, al automatizar el monitoreo de transacciones, comunicaciones y otras actividades, es posible identificar posibles infracciones de cumplimiento y marcar actividades sospechosas.

Empujando a GAI más allá de sus limitaciones

Si bien GAI ha demostrado capacidades impresionantes en la generación de contenido, conversaciones e imágenes, para los casos de uso anteriores (y otros), la IA generativa aún tiene sus limitaciones. La relevancia de GAI depende en gran medida de los datos de entrenamiento a los que ha estado expuesto . Cuando GAI se entrena únicamente con datos disponibles públicamente en Internet, sus respuestas generadas pueden tener un alcance limitado y pueden ser propensos a presentar información incorrecta como precisa, lo que a menudo se denomina "alucinaciones". Además, para los casos de uso anteriores, una institución financiera necesitaría combinar información pública con datos privados para encontrar información relevante. Pero esto, naturalmente, genera preocupaciones de privacidad y normativas , especialmente cuando los datos de propiedad de una empresa están expuestos a tecnología de terceros.

Para aprovechar al máximo GAI en los servicios financieros, es esencial contar con una plataforma de datos unificada en la que se almacenen los datos de la organización, de modo que sea fácil (y seguro) acceder a ellos y buscarlos en una ubicación centralizada. Este prerrequisito permite la perfecta integración del contexto específico del dominio de los datos de la organización, mejorando así el rendimiento y el valor de GAI para alcanzar los objetivos en la industria de servicios financieros.

Para impulsar esto, Elastic ^® lanzó recientemente Elasticsearch Relevance Engine ^TM (ESRE ^​​TM ), una poderosa herramienta que combina inteligencia artificial y capacidades de búsqueda de texto para crear aplicaciones de búsqueda más inteligentes. Con ESRE, los desarrolladores pueden hacer que los resultados de búsqueda sean más precisos y relevantes mediante el uso de algoritmos avanzados que se integran con grandes modelos de lenguaje. ESRE proporciona funciones como clasificación avanzada, la capacidad de comprender y procesar el lenguaje natural y la integración con modelos como GPT-3 y GPT-4 para resumir contenido. ESRE también aborda desafíos como la privacidad, la escalabilidad y el costo, lo que facilita que las instituciones financieras creen experiencias de búsqueda que comprendan la intención del usuario y brinden resultados más significativos. Los resultados incluyen:

Datos de entrenamiento de mejor calidad (y más): el rendimiento de GAI depende en gran medida de la calidad y la diversidad de los datos de entrenamiento. Si los datos de entrenamiento son insuficientes o sesgados, GAI puede producir resultados inexactos o sesgados. Elastic puede ayudar a superar esta limitación brindando acceso a una gran cantidad de datos a través de sus capacidades de búsqueda respaldadas por IA. Las instituciones financieras pueden aprovechar sus propios datos internos, que a menudo son más relevantes y confiables, para mejorar la precisión y relevancia de los resultados de GAI.

Comprensión contextual mejorada: GAI puede tener dificultades para comprender completamente el contexto y los matices de dominios de servicios financieros específicos. Elastic puede abordar esta limitación al integrar GAI con sus capacidades de búsqueda, lo que permite a las organizaciones extraer el contexto específico del dominio de sus datos internos. Al combinar GAI con el conocimiento integral capturado en los datos de la organización, Elastic mejora la comprensión de GAI y garantiza respuestas más precisas y contextualmente relevantes.

Concéntrese en la privacidad y seguridad de los datos: GAI generalmente requiere grandes cantidades de datos para lograr un rendimiento óptimo. Sin embargo, en industrias altamente reguladas como los servicios financieros, garantizar la privacidad y seguridad de los datos es crucial. Elastic incluye soporte nativo para el control de acceso basado en roles y atributos para garantizar que solo aquellos roles con acceso a los datos puedan verlos, incluso para aplicaciones de chat y respuesta a preguntas. Elasticsearch ^® puede respaldar la necesidad de su organización de mantener ciertos documentos accesibles para personas privilegiadas, lo que ayuda a su organización a mantener la privacidad universal y los controles de acceso en todas sus aplicaciones de búsqueda.

Con ESRE, las instituciones financieras pueden mejorar sus capacidades de búsqueda para ofrecer resultados más precisos y relevantes a sus clientes y empleados, al tiempo que garantizan la protección de los datos financieros confidenciales. En una industria donde encontrar y acceder a la información correcta a la velocidad es crucial, ESRE brilla.