IBM identifica el impacto de la IA en la banca y los servicios financieros

agosto 2, 2024

412

IBM presentó recientemente el informe Global Outlook for Banking and Financial Markets 2024, basado en una encuesta realizada a 600 ejecutivos. Allí destacó las áreas clave impactadas por la inteligencia artificial (IA) generativa. Asimismo, IBM detalló que el riesgo, los informes de cumplimiento y el compromiso con los clientes lideraron el potencial de la IA.

De acuerdo con el estudio, los principales usos de la IA generativa que traen más valor en las instituciones bancarias y financieras de América Latina son las actividades de interacción con clientes (31%). Las escoltan las operaciones de riesgo, cumplimiento y seguridad (25%); recursos humanos, marketing y operaciones de compras (25%); y el ciclo de vida del desarrollo de tecnologías de la información, TI (19%).

Transformación

“La transformación de la banca es constante y la Argentina es uno de los países de la región con más innovación en el sector financiero. La clave está en entregar servicios y productos personalizados porque los clientes quieren cada vez mejores experiencias”, indicó Fernanda Velázquez, directora de Transformación de Negocios de IBM Consulting en Argentina, Paraguay y Uruguay.

Por su parte, Paula Horita, gerente de IA y Software para IBM Argentina, Paraguay y Uruguay, aseguró que “estamos viviendo una nueva era de la banca y los servicios financieros, gracias a tecnologías como IA, automatización, ciberseguridad e, incluso, computación cuántica. Se están transformando no sólo las interacciones con clientes sino los procesos al interior de las organizaciones”.

IA generativa

El informe también proporciona diez acciones clave que deben seguir las instituciones bancarias y financieras en tres ejes para ayudar a gestionar la implementación de la IA generativa.

Explorar las prioridades de IA en la institución bancaria o financiera:

1. Definir la gobernanza de la IA y el perfil de riesgo.
2. Priorizar los casos de uso seleccionados.
3. Formalizar la estrategia de IA.

Integrar los datos y la IA en las operaciones principales:

4. Establecer la base de datos en una estructura de datos.
5. Elegir la plataforma de IA y diseñar una gobernanza adecuada.
6. Elegir los modelos de IA más adecuados para que coincidan con los usos seleccionados.
7. Infundir IA generativa en el ciclo de vida del desarrollo de software.
8. Implementar y aprender de los primeros casos de uso.