¿Cómo afrontan los bancos los retos de la adopción de la IA?

Los retos de la adopción de la IA en la banca se enfrentan a cuestiones críticas como la gobernanza de los datos, los marcos normativos, la integración con los sistemas heredados, la gestión del cumplimiento normativo, la garantía de la privacidad de los datos y el tratamiento de las preocupaciones éticas. Estos obstáculos pueden repercutir significativamente en el éxito de la implantación de las tecnologías de IA. Este artículo profundiza en estos retos de la adopción de la IA en la banca y ofrece estrategias para superarlos.

Puntos clave

• La adopción de la IA en la banca mejora la experiencia del cliente, la eficacia operativa, la detección del fraude y la gestión del riesgo, pero también exige abordar la integración con los sistemas heredados y el cumplimiento de la normativa.
• La privacidad de los datos, los problemas de seguridad, la calidad de los datos y los sesgos algorítmicos son retos importantes en la adopción de la IA, que requieren técnicas criptográficas sólidas, una representación inclusiva de los datos, marcos integrales de gestión de riesgos de la IA y el cumplimiento de la normativa.
• Abordar el déficit de talentos en IA, los elevados costes de desarrollo y las consideraciones éticas es fundamental para el éxito de la implantación de la IA en la banca, lo que requiere formación específica, asociaciones, informes transparentes y el uso estratégico de marcos de código abierto.

Comprender el alcance de la IA en la banca

El sector bancario ya ha empezado a aprovechar el inmenso potencial de la IA y el aprendizaje automático, sobre todo en los ámbitos de la experiencia del cliente y la eficiencia operativa. Los chatbots impulsados por la IA, por ejemplo, ofrecen atención al cliente las 24 horas del día, comprenden el comportamiento de los clientes y prestan servicios personalizados. Estos chatbots agilizan las operaciones bancarias tradicionales mediante la automatización de procesos como el registro de información KYC y el desembolso de préstamos, garantizando que los clientes reciban asistencia y servicios a tiempo.

Sin limitarse al servicio de atención al cliente, las tecnologías de IA también desempeñan un papel decisivo en la detección del fraude y la gestión del riesgo. Los sistemas de detección del fraude basados en la IA analizan grandes cantidades de datos transaccionales para predecir e identificar actividades sospechosas, garantizando una sólida gestión del riesgo mediante la IA. Estos sistemas automatizan las decisiones críticas y remiten los casos complejos a los analistas humanos, proporcionando un enfoque estratificado para la detección del fraude y la estabilidad financiera. Además, la IA ayuda en la previsión financiera analizando las tendencias del mercado y los grandes volúmenes de datos, lo que permite tomar decisiones de inversión informadas y realizar análisis predictivos. Al aprovechar el análisis predictivo, los bancos pueden obtener información valiosa sobre los clientes, mejorando su capacidad de adaptar los servicios y productos para satisfacer sus necesidades.

La automatización robótica de procesos (RPA) mejora significativamente la eficiencia operativa en el sector bancario mediante la automatización de tareas repetitivas, reduciendo así los costes y aumentando la productividad. Al aprovechar la capacidad de la IA para identificar patrones y correlaciones en los datos, los bancos pueden descubrir nuevas oportunidades de venta y mejorar las métricas operativas, lo que convierte la implantación de la IA en un factor de cambio para el sector de los servicios financieros.

Preocupación por la privacidad y la seguridad de los datos

La adopción de la IA también conlleva preocupaciones sustanciales en relación con la privacidad de los datos, las violaciones de datos y la necesidad de medidas sólidas de ciberseguridad. Los ingentes datos de los clientes procesados por los sistemas de IA son vulnerables a los ataques maliciosos, lo que podría interrumpir las operaciones bancarias y comprometer información sensible. Unas medidas de seguridad débiles pueden facilitar actividades nefastas, como el blanqueo de dinero y el uso de información privilegiada, lo que supone graves riesgos para las instituciones financieras.

Los bancos necesitan emplear técnicas criptográficas avanzadas como blockchain para paliar estos riesgos. La tecnología blockchain mejora la seguridad de los datos mediante la descentralización y la inmutabilidad, reduciendo los riesgos asociados a las violaciones del almacenamiento centralizado de datos. La característica de inmutabilidad garantiza la integridad de los datos, impidiendo alteraciones no autorizadas y protegiendo los datos financieros de los consumidores.

Además, el uso responsable y seguro de la IA requiere unas sólidas salvaguardas de seguridad y el cumplimiento de las normativas. Los bancos deben establecer controles exhaustivos de cumplimiento y riesgo para proteger a los consumidores y garantizar el manejo ético de los datos sensibles.

Sesgo algorítmico y equidad en la toma de decisiones financieras

En el ámbito de la toma de decisiones financieras, la adopción de la IA se enfrenta al importante reto del sesgo algorítmico. Las prácticas éticas de la IA son cruciales para garantizar que los modelos de IA no amplifiquen los sesgos sociales presentes en los datos históricos de entrenamiento, dando lugar a una toma de decisiones injusta y a resultados discriminatorios. Por ejemplo, los datos sesgados pueden perpetuar prácticas discriminatorias como el redlining ilegal en los seguros y los préstamos hipotecarios, lo que socava las prácticas de préstamos justos.

Las instituciones financieras deben garantizar una representación inclusiva de los datos y utilizar modelos de conjunto sofisticados para abordar estas cuestiones. No basta con eliminar los campos de características protegidas de los datos de entrenamiento, ya que las características no protegidas pueden actuar como sustitutos de estas características, continuando el ciclo de sesgo. Las empresas financieras deben diseñar principios de gestión de riesgos de la IA que examinen la calidad de los datos y la imparcialidad de los algoritmos para mantener la estabilidad financiera y la confianza de los consumidores.

El sector de los servicios financieros debe adoptar sólidos marcos de gestión de riesgos de la IA para mitigar estos sesgos. Al permitir a las instituciones financieras desarrollar estrategias financieras altamente personalizadas que tengan en cuenta las diversas necesidades de los clientes, la IA puede promover la equidad y la inclusión en los servicios financieros.

Retos de la implantación de la IA con sistemas heredados

Para muchos bancos, la integración de la IA con los sistemas heredados plantea un reto formidable. Los sistemas heredados carecen a menudo de la flexibilidad necesaria para las soluciones de IA, lo que hace que la integración sea compleja y suponga un reto. Esta complejidad requiere una planificación cuidadosa, coordinación y una experiencia significativa para garantizar un funcionamiento sin problemas entre las nuevas herramientas de IA y la infraestructura obsoleta.

Antes de intentar la integración, los bancos necesitan

• Evaluar la compatibilidad de sus sistemas heredados con las tecnologías de IA
• Integrar sistemas inteligentes y algoritmos complejos con datos etiquetados, garantizando la interoperabilidad del sistema y una pila tecnológica sólida
• Mitigar los retrasos en el despliegue y garantizar la escalabilidad
• Diseñar estrategias de gestión de riesgos de IA que se ajusten a los marcos operativos existentes

Este enfoque ayuda a diseñar estrategias de gestión de riesgos de IA que se ajusten a los marcos operativos existentes.

Cumplimiento normativo y retos jurídicos

Los diversos marcos normativos que rigen la IA en la banca suponen un importante reto de navegación. La Ley de IA de la UE, en vigor desde la primavera de 2024, establece un enfoque orientado a la protección del consumidor mediante una clasificación de las tecnologías de IA basada en el riesgo. Esta ley exige a las instituciones financieras el cumplimiento de una normativa estricta, en particular para los casos de uso de alto riesgo, como las evaluaciones de solvencia basadas en la IA y las evaluaciones de riesgo en los seguros.

Las empresas financieras deben garantizar el cumplimiento de los requisitos legales y éticos, como las leyes de privacidad de datos, para evitar problemas legales y de reputación asociados a modelos de IA sesgados. Los costes de cumplimiento pueden ser considerables, pero son necesarios para gestionar los riesgos y garantizar una gobernanza y una documentación sólidas dentro de los marcos legales establecidos.

Las autoridades nacionales competentes (ANC) supervisarán el cumplimiento de estas normativas, integrando los nuevos marcos de IA en sus actividades de supervisión. Al aprovechar tecnologías como Suptech, las ANC pueden mejorar sus capacidades de cumplimiento normativo, garantizando que las instituciones financieras se adhieran a los últimos requisitos de gobernanza y gestión de riesgos de la IA.

La brecha de talentos en la pericia de la IA

El importante déficit de talentos en IA en el sector bancario complica la contratación y retención de profesionales cualificados. Para salvar esta brecha, los bancos necesitan:

• Implantar programas de formación específicos sobre IA y establecer asociaciones universitarias
• Utilice prácticas de contratación estratégicas
• Establecer fuertes conexiones universitarias para reclutar talentos prometedores en IA al principio de sus carreras

La creación de centros tecnológicos en zonas conocidas por atraer a profesionales cualificados en IA puede resolver aún más la escasez de talentos. Además, fomentar una cultura de aprendizaje continuo en los equipos financieros es crucial para seguir siendo competitivos y adaptarse a las nuevas tendencias que afectan a los bancos.

Los bancos se están alejando de las descripciones rígidas de los puestos de trabajo y se están centrando en habilidades de IA adaptables para diferentes proyectos. Este enfoque flexible, combinado con modelos centralizados para gestionar las iniciativas de IA, permite una asignación óptima de los escasos talentos y una aplicación eficaz de las estrategias de IA.

Consideraciones éticas y transparencia

Mantener la confianza en los servicios financieros exige consideraciones éticas primordiales en la adopción de la IA. Los sistemas de IA pueden procesar datos personales sin los permisos adecuados, lo que plantea importantes problemas de privacidad. La falta de transparencia en la toma de decisiones de la IA complica aún más estos retos éticos, ya que a menudo es difícil determinar la fuente de los datos y cómo se toman las decisiones. Hacer hincapié en la ética de la IA y promover prácticas de IA transparentes es esencial para abordar estas cuestiones con eficacia.

Para abordar estas cuestiones, los sectores financiero y bancario deben asegurarse de que la industria de servicios financieros, una parte crucial del sector financiero, adopte las siguientes medidas:

• Establecer normas para toda la industria
• Implantar prácticas transparentes de información
• Garantizar el cumplimiento y los controles de riesgo
• Promover un uso responsable y seguro de la IA

Estas medidas pueden ayudar a mitigar los desafíos éticos y proteger los intereses de los consumidores.

Altos costes de desarrollo y viabilidad económica

El desarrollo de soluciones de inteligencia artificial en la banca es una empresa de alto coste, alimentada por la complejidad de los proyectos, los requisitos de calidad de los datos y la demanda de hardware especializado y profesionales cualificados. Llevar a cabo un análisis de costes y beneficios es crucial para garantizar la viabilidad económica de muchas instituciones financieras.

Para gestionar estos gastos, los bancos pueden aprovechar los marcos de IA de código abierto como TensorFlow y PyTorch, que pueden reducir los costes de desarrollo pero requieren una experiencia significativa. Las iniciativas de desarrollo colaborativo y las asociaciones también pueden ayudar a distribuir los costes y proporcionar acceso a conocimientos y recursos compartidos, fomentando la innovación tecnológica y el análisis de las tendencias del mercado.

Despliegue y tiempos de respuesta lentos

Los sistemas de IA financiera suelen adolecer de lentitud en el despliegue y los tiempos de respuesta. La adopción de procesos normativos racionalizados y metodologías ágiles puede reducir significativamente los plazos de despliegue de los modelos de IA en la banca. Estos enfoques garantizan que los sistemas de IA se implanten de forma eficiente y puedan adaptarse rápidamente a las condiciones cambiantes del mercado.

La implementación de análisis en tiempo real y de algoritmos de respuesta rápida puede mejorar aún más la velocidad y la eficacia de las aplicaciones de IA financiera. Aprovechando estas tecnologías, los bancos pueden mejorar sus métricas operativas y gestionar eficazmente los riesgos financieros.

InvestGlass: La solución adecuada para los retos de la adopción de la IA

InvestGlass ofrece una solución integral para superar los retos de la adopción de la IA en la banca. Como plataforma suiza en la nube, InvestGlass proporciona herramientas diseñadas específicamente para las instituciones bancarias modernas, entre las que se incluyen:

• Incorporación digital
• CRM
• Gestión de carteras
• Automatización sin código

Estas herramientas permiten una integración perfecta con los sistemas existentes, mejorando la eficacia operativa y la satisfacción del cliente.

Una de las características clave de InvestGlass es su capacidad para automatizar la captación y el compromiso a través de funciones como las secuencias, el proceso de aprobación y los recordatorios automatizados. Esta automatización impulsada por la IA aumenta las tasas de respuesta y agiliza los procesos de venta, por lo que es una solución ideal para los bancos que buscan mejorar sus operaciones de incorporación digital y el compromiso con el cliente.

La IA de InvestGlass ofrece las siguientes ventajas:

• Permite la colaboración entre departamentos y equipos unificando la tecnología y los flujos de trabajo
• Fomenta un entorno de trabajo cohesionado
• Ayuda a los bancos a afrontar con eficacia los retos de la adopción de la IA
• Ayuda a los bancos a seguir siendo competitivos en el sector de los servicios financieros.

Resumen

La adopción de la IA en la banca presenta numerosos retos, desde la privacidad de los datos y los problemas de seguridad hasta los sesgos algorítmicos y los elevados costes de desarrollo. Sin embargo, si comprenden estos retos y aplican soluciones prácticas, los bancos pueden aprovechar la integración de la IA para transformar sus operaciones y obtener una ventaja competitiva.

InvestGlass proporciona una solución integral para abordar estos retos, ofreciendo herramientas para la incorporación digital, CRM, gestión de carteras y automatización sin código. Al adoptar InvestGlass, los bancos pueden garantizar un proceso de integración de la IA sin fisuras, fomentando la innovación y manteniendo la competitividad en el sector de los servicios financieros.

Preguntas frecuentes

¿Cuáles son los principales retos de la adopción de la IA en la banca?

Los principales retos de la adopción de la IA en la banca incluyen la gobernanza de los datos, los marcos normativos, las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos, el sesgo algorítmico, la integración con los sistemas heredados, el cumplimiento de la normativa, la falta de talentos, las consideraciones éticas, los elevados costes de desarrollo y la lentitud de los plazos de implantación. Estos factores requieren una cuidadosa consideración y planificación para implantar con éxito la IA en el sector bancario.

¿Cómo pueden los bancos abordar la brecha de talento en IA?

Para hacer frente al déficit de talentos en IA, los bancos pueden poner en marcha programas de formación en IA, establecer asociaciones con universidades, realizar contrataciones estratégicas, crear centros tecnológicos y fomentar una cultura de aprendizaje continuo. Este enfoque multifacético puede ayudar a salvar la brecha de talentos y a crear una sólida fuerza de trabajo en IA dentro del sector bancario.

¿Qué es la Ley de IA de la UE?

La Ley de IA de la UE es un marco normativo que aborda los costes de cumplimiento y los marcos jurídicos, clasificando las tecnologías de IA en función del riesgo y estableciendo requisitos de cumplimiento estrictos para los casos de uso de alto riesgo. Se centra especialmente en la solvencia basada en la IA y en las evaluaciones del riesgo de los seguros.

¿Por qué se considera que InvestGlass es la solución adecuada para los retos que plantea la adopción de la IA?

InvestGlass se considera la solución adecuada para los retos de la adopción de la IA porque ofrece una automatización impulsada por la IA y mejora el compromiso del cliente a través de un conjunto completo de herramientas, que incluyen la incorporación digital, CRM, gestión de carteras, automatización sin código e integración perfecta con los sistemas existentes, atendiendo a las necesidades de las instituciones bancarias modernas.

¿Cómo mejora InvestGlass la satisfacción del cliente?

InvestGlass mejora la satisfacción del cliente aprovechando la integración de la IA para proporcionar herramientas digitales de incorporación, automatizando el alcance y el compromiso, y facilitando la colaboración departamental, todo ello contribuyendo a una ventaja competitiva y a una experiencia del cliente fluida y eficiente.