A estas alturas es casi imposible hablar de fintech sin hacer referencia a la IA generativa.
Los mundos del dinero y la tecnología se unieron de varias formas nuevas el año pasado, y estos niveles de innovación aumentarán a lo largo de 2024 a medida que las empresas se esfuercen por aumentar los niveles de productividad y competir con sus competidores.
La conciencia sobre el potencial de GenAI existe desde hace mucho tiempo, pero su impacto en el espacio fintech y la tecnología en general ha crecido a un ritmo que pocos podrían haber predicho.
«Hemos estado cerca de los desarrollos de Gen AI durante los últimos años, por lo que no nos sorprenden sus capacidades», afirma Richard Berkley, director de datos, análisis e inteligencia artificial para servicios financieros de PA Consulting.
Sin embargo, refiriéndose al lanzamiento sorprendentemente popular de ChatGPT, añadió: «Lo que me sorprendió fue la velocidad y la escala de la actividad de mercado que creó: con 100 millones de usuarios activos en dos meses y cada miembro de la junta directiva y ejecutivo queriendo saber qué significa su negocio. negocio».
Claudio Truzzi, director de la Oficina de Apoyo a las Actividades de Investigación e Innovación de la Universidad Libre de Bruselas de Bélgica, califica de «notable» el rápido aumento de la Gen AI en Fintech.
Y continúa: «Al principio, la IA en las finanzas se utilizaba principalmente para hacer números: analizar datos, construir modelos. Pero la Gen AI puede hacer mucho más, cambiando la forma en que pensamos, brindamos y administramos los servicios financieros.
«A diferencia de la IA especializada, que normalmente sigue reglas y patrones predeterminados, la fortaleza única de la Generación de IA radica en su capacidad para crear e innovar».
Infinitas posibilidades gracias a GenAI
Casi todas las organizaciones que operan en el sector de servicios financieros, desde grandes bancos establecidos hasta nuevas empresas de tecnología financiera, están priorizando cómo volverse más ágiles, escalables y preparadas para el futuro.
Erin Nicholson, directora global de protección de datos y privacidad de Thoughtworks, señala la proliferación de métodos de pago digitales comunes, como Apple Pay, como un buen ejemplo de cómo ha sucedido esto en los últimos años.
Ahora, los «jugadores expertos en datos» están utilizando la IA para reducir costos y ofrecer ofertas aún más innovadoras.
«Con más datos, Gen AI se puede utilizar para crear experiencias de pago personalizadas, como sugerir métodos de pago relevantes o actualizaciones de estado, ayudar a detectar fraudes y ayudar a mejorar la lealtad y satisfacción del cliente», dice Nicholson.
De hecho, las posibilidades son infinitas en lo que respecta a las formas en que las instituciones financieras pueden utilizar la IA para mejorar sus servicios.
Eric Lefebvre, CTO de Sovos, cita la capacidad de la IA para detectar patrones y anomalías, fundamentales para la ciberseguridad, proteger las transacciones y autorizar a los usuarios.
«Hay otras áreas donde la IA puede analizar los patrones de interacción con los clientes y los patrones de uso del sistema para ayudar a planificar mejor todo, desde las capacidades del sistema y el tiempo de actividad hasta el servicio al cliente, los flujos de efectivo y la dotación de personal», añadió Lefebvre.
Si bien la Gen AI está cambiando completamente la cara de algunas industrias, la tecnología financiera siempre ha sido un sector impulsado por los datos en términos de volumen de transacciones y los importantes beneficios que pueden derivarse de detectar patrones en los datos para predecir tendencias futuras.
Es por eso que Dom Couldwell, jefe de ingeniería de campo para EMEA en DataStax, cree que el impacto real en el sector aún no se ha detectado.
«Creo que el impacto aumentará cuando las organizaciones estén dispuestas a ‘quitar el entrenamiento'», afirma. «Es comprensible que, en una industria altamente regulada, las organizaciones desconfíen de cuánto control ceden».
Lidiando con el fraude
No hace falta decir que los estafadores están utilizando las capacidades de Gen AI para atacar a empresas y consumidores con estafas cada vez más sofisticadas, desde la generación de datos fraudulentos hasta la ingeniería social y el phishing.
«Nuestros expertos han detectado varios riesgos de delitos económicos dentro de la generación de IA», señala Berkley.
«Las instituciones financieras y las fintech deben comprender que el uso indebido de Gen AI se está convirtiendo en un mayor riesgo de fraude para ellos y sus clientes».
Sin embargo, por un lado, esta tecnología innovadora proporciona herramientas más inteligentes para ayudar a las organizaciones a detectar y combatir el fraude.
Quizás lo más emocionante es que pronto el enfoque de las empresas hacia la prevención del fraude será mucho más proactivo que reactivo, gracias a la capacidad de la Generación AI para aprender y evolucionar constantemente.
«La creación de IA puede desempeñar un papel fundamental en la mejora de las capacidades de detección de fraude y gestión de riesgos en la industria fintech», añadió Couldwell.
«Los modelos de IA pueden analizar datos de transacciones en tiempo real, identificar patrones y anomalías y señalar actividades sospechosas de manera oportuna. Este enfoque proactivo ayuda a las instituciones financieras a prevenir pérdidas, proteger los datos de los clientes y cumplir con las regulaciones».
Claramente, las instituciones financieras han estado utilizando tecnología diseñada para detectar comportamientos anómalos de los usuarios durante décadas, pero ahora la apuesta ha aumentado significativamente gracias a la mayor precisión que permite la Gen AI.
«La capacidad de la IA para analizar el comportamiento del usuario y detectar patrones puede crear un perfil de usuario sólido», explicó Lefebvre. «Entonces, cuando se inician transacciones que quedan fuera del patrón de usuario típico de un cliente, se pueden marcar y escalar adecuadamente, previniendo el fraude y eliminando pérdidas potenciales».
Mantenerse al día con los competidores
Parece que las empresas financieras no tienen más remedio que apostar fuerte por la IA creativa, o al menos planificar cuidadosamente sus futuras inversiones.
Lo que es aún más seguro es que se deben evitar las dudas a toda costa, independientemente de las preocupaciones legítimas sobre la implementación, la seguridad, el cumplimiento y más.
«Crear una infraestructura digital que funcione bien es esencial; de ello depende una IA sostenible y segura», añadió el experto en privacidad Nicholson.
«Para garantizar que los modelos que entrenamos sean precisos y justos, también debemos cuidar la calidad de los datos. No todos los datos son iguales y si son incorrectos, están sesgados o están desactualizados, esto afectará el modelo que se está entrenando.’
Sin embargo, Brian Halpin, director sénior de automatización interna de SS&C Blue Prism, no tiene dudas al confirmar la importancia de interactuar con la Generación AI.
«Las empresas en el entorno económico actual tienen que mantenerse por delante de sus competidores y tienen que ser incluso más avanzadas que sus rivales en términos de capacidades», concluyó.
«No es una opción para las empresas invertir lentamente en capacidades de generación de IA. Dada la disponibilidad de estas herramientas a través de varios modelos comerciales de código abierto y de bajo costo, es imperativo que las empresas se mantengan a la vanguardia, o corren el riesgo de quedarse demasiado atrás. «.
