Una visión integral de la inteligencia artificial en los servicios financieros para 2025 y más allá

La industria de los Servicios Financieros (FSI) es un espacio donde la inteligencia artificial (IA) ha sido una realidad durante mucho tiempo, más que un sueño de ciclo de hiper. Con análisis y ciencia de datos firmemente arraigados en áreas como la detección de fraude, la lucha contra el blanqueo de dinero (AML) y la gestión de riesgos, la industria está a punto de pioneerar otra ola de capacidades impulsadas por la IA, alimentadas por tecnologías basadas en IA generativa.

La industria está en el umbral de una revolución de la IA comparable a la adopción de Internet o la introducción del smartphone. Al igual que los dispositivos móviles dieron lugar a ecosistemas completamente nuevos de aplicaciones y comportamientos de los consumidores, la IA y especialmente los sistemas basados en GenIA, están a punto de cambiar fundamentalmente la forma en que trabajamos, interactuamos con los clientes y gestionamos el riesgo.

Aquellas organizaciones que estén listas para moverse están a punto de experimentar cambios transformacionales en la seguridad, la productividad, la eficiencia, la experiencia del cliente y la generación de ingresos. Con la mayoría de las violaciones de datos debido a credenciales de usuario comprometidas, cualquier estrategia de seguridad de la IA que valga la pena no solo presta atención a la educación del usuario final, sino que también se basa en la capacitación a nivel de dispositivo, posible gracias a una nueva clase de procesadores de PC. Veamos primero qué hizo que FSI fuera un pionero probable.

Sector de IA

Irónicamente, con su reputación de conservadurismo, FSI siempre ha estado a la vanguardia de encontrar formas inteligentes de gestionar los datos, particularmente grandes cantidades de datos. Esto se debe en parte a la necesidad: la enorme cantidad de datos generados en FSI presenta un desafío permanente de volumen, variedad y velocidad, y el entorno regulatorio estricto hace un caso convincente para abrazar la IA con los brazos abiertos.

Equilibrar la innovación con el riesgo

Toda la industria entenderá la parálisis frustrante que viene después de los proyectos de prueba de concepto de la IA: muchos experimentos emocionantes, pero ¿dónde está el ROI? Implementar la IA trae un mundo de preocupaciones, incluyendo:

• Saber por dónde empezar
• Falta de enfoque estratégico (IA por el sake de la IA)
• Los siete Vs de los datos (volumen, veracidad, validez, valor, velocidad, variabilidad, volatilidad)
• Brechas de habilidades y escasez de talento
• Gestión de los riesgos cibernéticos en evolución
• Cumplimiento de las leyes de cumplimiento en evolución sobre la IA y la GenIA que difieren en diferentes países y geografías
• Dificultad para integrar datos simples o complejos de diversas fuentes, particularmente con sistemas heredados (silos de datos) y alucinaciones
• Asegurar la transparencia, la explicabilidad y la equidad/falta de sesgo
• Confianza del cliente en torno a la privacidad de los datos y la resistencia de los empleados
• Pérdida de datos de clientes y estrategias de trading confidenciales fuera de la empresa (por ejemplo, ChatGPT está prohibido en algunas instituciones grandes)
• Hardware y dispositivos subpotenciados
• Moneda de los datos
• Gobernanza
• Miedo al desplazamiento
• Equilibrar en las instalaciones, híbrido y nubes públicas

IA basada en la seguridad

Si la industria tiene la voluntad de adoptar la IA, también tiene una preocupación fundamental por la seguridad, particularmente la ciberseguridad y la protección de los datos que la retiene.

Además de la precisión, la explicabilidad y la transparencia, la seguridad es una piedra angular de la integración de la IA en los procesos comerciales. Esto incluye adherirse a las necesarias y diferentes regulaciones de la IA de todo el mundo, como la Ley de la IA de la UE, la Ley de Resiliencia Operativa Digital (DORA) en la UE, el modelo descentralizado en los Estados Unidos, y el RGPD, así como garantizar la privacidad de los datos y la seguridad de la información. A diferencia de los sistemas de TI tradicionales, las soluciones de la IA deben basarse en una base sólida de gobernanza y medidas de seguridad robustas para ser responsables, éticas y confiables.

Sin embargo, con la integración de la IA en FSI, esto presenta varios nuevos vectores de ataque, como los ciberataques, envenenamiento de datos (manipulación de los datos de entrenamiento utilizados por los modelos de la IA, lo que lleva a salidas inexactas o maliciosas), inversión de modelos (donde los atacantes infieren información sensible de las respuestas del modelo de la IA), y entradas maliciosas diseñadas para engañar a los modelos de la IA, lo que causa predicciones incorrectas.

IA Responsable

IA Responsable es imperativa al desarrollar y implementar una herramienta de la IA. Al aprovechar la tecnología, es fundamental que la IA sea legal, ética, justa, que preserve la privacidad, segura y explicativa. Esto es vital para FSI, ya que prioriza la transparencia, la equidad y la rendición de cuentas.

Los seis pilares de la IA Responsable que las organizaciones deben adherir incluyen:

1. Diversidad e Inclusión: garantiza que la IA respete las perspectivas diversas y evite el sesgo.
2. Privacidad y Seguridad: protege los datos de los usuarios con medidas de seguridad y privacidad robustas.
3. Responsabilidad y Confiabilidad: hace que los sistemas/developeros de la IA sean responsables de los resultados.
4. Explicabilidad: hace que las decisiones de la IA sean comprensibles y accesibles para todos los usuarios.
5. Transparencia: proporciona una visión clara de los procesos y la toma de decisiones de la IA.
6. Sostenibilidad: impacto ambiental y social minimiza la huella ecológica de la IA y promueve el bien social.

Reconsiderar el papel de TI

En el mundo tradicional, responderías a estos desafíos potenciando tus sistemas de TI: procesamiento de transacciones, gestión de datos, soporte de oficina de atrás, capacidad de almacenamiento, etc. Pero a medida que la IA se filtra más en tu pila de tecnología, el juego cambia. A medida que la IA se convierte en más que software, crea una forma completamente nueva de operar.

Así, tus equipos de TI se convierten no solo en ‘los guardianes de los datos’, sino en asesores digitales para tu fuerza laboral, automatizando tareas rutinarias, integrando soluciones impulsadas por la IA y haciendo que los datos trabajen para ellos, ayudándolos a mejorar su propia productividad y eficiencia, y dándoles el poder de procesamiento personal que necesitan. Las soluciones de la IA en dispositivos inteligentes como PCs de la IA que ejecutan los últimos procesadores de alta velocidad, como los procesadores Intel Xeon escalables, predicen las necesidades del usuario en función del comportamiento, mientras mantienen los datos privados a menos que se compartan con la nube. Además, los PCs de la IA de hoy ofrecen características de procesamiento emergentes como las unidades de procesamiento de neuronas (NPUs) que aceleran aún más las tareas de la IA y fortalecen la protección de la seguridad.

IA en uso hoy

Hoy, estamos viendo algunos casos de uso emocionantes de la IA que tendrán implicaciones en toda la industria. Pero primero, las empresas deben construir una arquitectura de la IA escalable, segura y sostenible, y esto es muy diferente a construir un patrimonio de TI tradicional. Requiere un enfoque holístico y basado en equipo que involucre a partes interesadas de la dirección de división, arquitectura de infraestructura, operaciones, desarrollo de software, ciencia de datos y líneas de negocio. Los casos de uso incluyen:

• Simulación y modelado: simulaciones predictivas, aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo para personalizar recomendaciones, mejorar las cadenas de suministro y optimizar la toma de decisiones, la previsión y la gestión de riesgos.
• Detección de fraude y seguridad: algoritmos de reconocimiento de patrones impulsados por la IA para detectar anomalías, automatizar la detección de fraude, mejorar la verificación de cumplimiento de conocimiento del cliente (KYC) y fortalecer la seguridad.
• Transformación de sucursales y edificios inteligentes: quioscos de la IA y análisis de borde para crear experiencias personalizadas para los clientes (como múltiples traducciones de idiomas simultáneas); procesamiento de LLM local para garantizar la privacidad completa, y cámaras inteligentes mejoran la seguridad de la sucursal.
• Automatización de procesos: la IA simplifica tareas y flujos de trabajo repetitivos, como la informes financieros, la conciliación de registros, el procesamiento de préstamos y la mejora de los servicios al cliente, garantizando el cumplimiento y la seguridad.
• Procesos reimaginados: la IA ofrece una oportunidad para replantear fundamentalmente los procesos comerciales, más allá de la simple digitalización para crear flujos de trabajo verdaderamente inteligentes.
• AI Ops: las tecnologías de la IA pueden automatizar los flujos de trabajo de infraestructura para acelerar la provisión y la resolución de problemas.
• Servicio al cliente: la IA permite a las organizaciones brindar soporte las 24 horas, respuestas instantáneas, experiencias personalizadas y una resolución de problemas más eficiente, incluidos asistentes virtuales.
• Acelerar la debida diligencia: acelerar significativamente su proceso de debida diligencia, ya sea análisis de contratos o como parte de fusiones y adquisiciones, e identificar sinergias potenciales, así como riesgos.
• Cumplimiento: automatizar las verificaciones regulatorias, garantizar la precisión, reducir los riesgos y mantener registros actualizados de manera eficiente.
• Gestión de patrimonio y asesores de patrimonio personales: emparejar a los clientes con productos financieros adecuados y brindar asesoramiento de inversión personalizado para mejorar la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa.
• Ahorro de energía: optimización de la IA en centros de datos y la IA en dispositivos con procesadores de alta eficiencia, mejora la gestión de energía y reduce el consumo de energía.
• Empleados digitales: la IA puede habilitar la automatización de procesos y tareas con agentes supervisados por empleados.

Trazar un camino hacia adelante

En 2025, el poder transformador de la IA radica no solo en lo que puede hacer, sino en cómo arquitecturamos su despliegue. Construir un ecosistema de la IA escalable, seguro y sostenible exige colaboración entre los equipos de liderazgo, infraestructura, operaciones y desarrollo. A medida que las industrias abrazan la IA, desde simulaciones predictivas hasta la detección de fraude, la automatización de procesos y las experiencias personalizadas para los clientes, están replanteando los flujos de trabajo, mejorando el cumplimiento y impulsando la eficiencia energética. La IA ya no es una herramienta, es la piedra angular de la innovación inteligente y el crecimiento sostenible.