IA generativa para la innovación en servicios financieros

La transformación digital de los servicios financieros se ha disparado en los últimos años, abriendo nuevas vías para la innovación y la optimización. Entre la vanguardia de estas tecnologías se encuentra la IA generativa, un subcampo de la inteligencia artificial conocido por sus múltiples usos, como la creación de nuevos contenidos, ya sea texto, imágenes o simulaciones complejas. La IA generativa para los servicios financieros significará que las instituciones la adopten para diversas aplicaciones, desde la detección de fraudes hasta la atención al cliente.

Según la prestigiosa firma de capital riesgo Andreessen Horowitz en su artículo “Financial services will embrace generative AI faster than you think”, el sector de los servicios financieros será uno de los grandes ganadores de la revolución de la IA generativa gracias al uso inteligente de grandes modelos de lenguaje entrenados con datos financieros históricos, lo que impulsará la innovación en una variedad de casos de uso que requieren mucha mano de obra.

Este exhaustivo artículo te guiará a través del viaje evolutivo de la IA generativa, sus mecanismos subyacentes y sus diversas aplicaciones. También exploraremos los retos y las consideraciones éticas que acompañan a esta innovadora tecnología.

Esto es lo que aprenderás sobre cómo se utilizará la IA generativa en los servicios financieros:

• El viaje evolutivo de la IA generativa

• Cómo funciona la IA generativa

• Evaluación de los modelos de IA generativa

• Tipos de modelos de IA generativa: una visión general

• ¿Por qué utilizar la IA generativa en los servicios financieros?

• Casos de uso de la IA generativa en los servicios financieros

• Retos y direcciones futuras

El viaje evolutivo de la IA generativa

La IA generativa no es un concepto nuevo; existe desde la década de 1960, cuando apareció inicialmente en los chatbots. Sin embargo, la IA generativa ganó un impulso significativo en 2014 con la introducción de las Redes Generativas Antagónicas (GAN). Estas redes podían crear imágenes, vídeos y audios convincentemente auténticos de personas reales. 

Desde entonces, la tecnología ha evolucionado rápidamente, y los transformadores y los grandes modelos de lenguaje (LLM) han desempeñado un papel fundamental en su adopción generalizada. 

El viaje desde los algoritmos simples hasta las redes neuronales complejas ha sido nada menos que revolucionario, y el futuro promete aún más avances.

Cómo funciona la IA generativa

Los modelos de IA generativa aprovechan diferentes enfoques de aprendizaje, incluido el aprendizaje no supervisado o semisupervisado para el entrenamiento. Esto permite a las organizaciones utilizar de forma fácil y rápida una gran cantidad de datos no etiquetados para crear modelos fundacionales. 

Los modelos fundacionales pueden utilizarse como base para sistemas de IA capaces de realizar múltiples tareas. Ejemplos de estos modelos fundacionales son GPT-4 y Stable Diffusion. Los algoritmos que sustentan estos modelos son complejos pero increíblemente eficaces, y a menudo imitan las vías neuronales del cerebro humano para generar resultados realistas y coherentes.

La promesa de esta nueva tecnología es que transformará sectores que aún dependen en gran medida del toque humano. Uno de ellos es el de la banca y los servicios financieros, donde una serie de actividades que van desde la atención personalizada al cliente hasta el análisis financiero, la elaboración de informes y la gestión de riesgos siguen requiriendo profesionales especialmente formados.

Las instituciones de servicios financieros que adopten la IA generativa pueden situarse así a la vanguardia de esta transformación.

Para ello, conviene entender qué entendemos exactamente por IA generativa. ¿Cuáles son los modelos subyacentes y sus diferentes casos de uso, y cómo elegir el adecuado para cada tarea? 

Comencemos.

Evaluación de los modelos de IA generativa

A la hora de evaluar un modelo de IA generativa, hay que tener en cuenta tres requisitos clave:

1. Calidad: los resultados generados deben ser de alta calidad. En el sector de los servicios financieros, el modelo debe ser lo más preciso posible, ya que las alucinaciones con apariencia de seguridad tendrían consecuencias dramáticas.

2. Diversidad: un buen modelo generativo debe captar los modos minoritarios en su distribución de datos sin sacrificar la calidad de la generación.

3. Velocidad: muchas aplicaciones requieren una generación rápida, como la edición de imágenes en tiempo real. Estos criterios son esenciales para evaluar la eficacia de un modelo generativo y garantizar que satisface las necesidades específicas de las distintas aplicaciones.

Aunque la IA generativa se ha convertido en una frase que sirve para todo, en realidad abarca diferentes enfoques tecnológicos. En la siguiente sección ofreceremos una breve descripción de los distintos tipos de modelos utilizados y lo que permiten hacer.

Tipos de modelos de IA generativa: una visión general

Comprender los distintos tipos de modelos de IA generativa puede ayudarnos a entender la versatilidad y el potencial de esta tecnología.  

Veamos más de cerca algunos de los modelos de IA generativa más destacados:

• Modelos de difusión

• Autoencoders variacionales (VAE)

• Redes Generativas Antagónicas (GAN)

• Transformers

• Redes Neuronales Recurrentes (RNN)

Modelos de difusión

Los modelos de difusión, o modelos probabilísticos de difusión de eliminación de ruido (DDPM), son modelos generativos que utilizan un proceso de dos pasos de difusión directa e inversa para crear resultados de alta calidad. 

Estos modelos destacan a la hora de identificar patrones sutiles, lo que los hace muy valiosos para el cumplimiento normativo o determinados procesos de gestión de riesgos. 

Además, los modelos de difusión son óptimos para la generación de datos sintéticos, útiles para entrenar modelos de IA para la detección de fraudes. Sin embargo, requieren muchos recursos informáticos y pueden no ser ideales para aplicaciones en tiempo real.

Autoencoders variacionales (VAE)

Los autoencoders variacionales (VAE) son un tipo de modelo generativo que consta de un codificador y un decodificador. El codificador comprime los datos de entrada en un espacio latente y el decodificador reconstruye los datos originales a partir de esta forma comprimida.

Aunque los VAE son especialmente útiles para la generación de imágenes o textos gracias a sus capacidades de modelado generativo, dentro de la gestión de riesgos financieros destacan en tareas que requieren velocidad y eficacia, como la detección de fraudes en tiempo real.

Aunque no produzcan resultados tan detallados como los modelos de difusión, sus tiempos de procesamiento más rápidos los convierten en una opción práctica para escenarios en los que es esencial detectar anomalías de forma rápida y a gran escala. 

Los VAE ofrecen un equilibrio idóneo entre calidad y eficiencia informática, lo que los convierte en una herramienta versátil en el panorama de la IA generativa.

Redes Generativas Antagónicas (GAN)

Las Redes Generativas Antagónicas (GAN) son una clase de modelos generativos que constan de dos redes neuronales: un generador y un discriminador. El generador crea nuevos datos, mientras que el discriminador evalúa su autenticidad, y ambas redes se entrenan juntas para mejorar su rendimiento.

Las GAN han ganado protagonismo por su capacidad para producir resultados muy realistas y detallados, lo que las convierte en una excelente opción para tareas complejas de detección de fraudes en el sector bancario. Su capacidad para generar datos que imitan fielmente las transacciones del mundo real permite crear sistemas de detección de fraudes más precisos y robustos que los enfoques tradicionales basados en reglas.

Entrenados con datos históricos, pueden distinguir con precisión las transacciones legítimas y, al mismo tiempo, destacan en la detección de anomalías para predecir si una transacción es fraudulenta o no.

Sin embargo, las GAN pueden requerir un uso intensivo de recursos informáticos para su entrenamiento y despliegue. A pesar de estos retos, sus resultados de alta calidad las convierten en una opción atractiva para las empresas de tecnología financiera que buscan mejorar sus capacidades de detección de fraudes.

Transformers

Aunque no son modelos generativos tradicionales, los transformadores como BERT de Google y GPT de OpenAI son eficaces en tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) y son increíblemente versátiles. Los transformadores se han adaptado a diversas aplicaciones en la IA generativa gracias a su arquitectura altamente paralelizable y a su capacidad para gestionar secuencias de forma eficaz.

Los transformadores se han vuelto cada vez más populares en el sector fintech por su versatilidad y eficiencia. Pueden codificar no solo texto sino también datos transaccionales, lo que los hace muy eficaces tanto para la detección de fraudes como para la evaluación de riesgos. Además, sus capacidades de procesamiento en paralelo permiten tomar decisiones rápidas, algo crucial en aplicaciones en tiempo real.

Los transformadores también potencian a los asistentes virtuales, que pueden aumentar la capacidad de los analistas de riesgos, ayudar a los agentes de atención al cliente o actuar como chatbots orientados al cliente. 

Aunque el entrenamiento de modelos de IA generativa como los transformadores puede requerir importantes recursos informáticos, su velocidad y adaptabilidad los convierten en activos valiosos para las organizaciones que buscan reforzar sus sistemas de gestión de riesgos.

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Redes Neuronales Recurrentes (RNN)

Las Redes Neuronales Recurrentes (RNN) son una clase de redes neuronales diseñadas para gestionar datos secuenciales manteniendo una forma de memoria interna. Esto les permite capturar dependencias temporales, lo que las hace idóneas para tareas relacionadas con datos de series temporales.

Las RNN se emplean a menudo para la detección de fraudes en transacciones urgentes y para evaluar el riesgo en las tendencias de los mercados financieros. Su capacidad para capturar patrones secuenciales les permite identificar irregularidades a lo largo de un periodo de tiempo, proporcionando un enfoque dinámico para la detección del fraude. 

Sin embargo, las RNN pueden ser propensas a problemas como el desvanecimiento o la explosión de gradientes, lo que las hace menos eficaces para secuencias largas. A pesar de estas limitaciones, su destreza en el manejo de datos de series temporales las convierte en una herramienta útil para escenarios específicos de evaluación de fraudes y riesgos en el sector fintech.

¿Por qué utilizar la IA generativa en los servicios financieros?

La IA generativa ofrece un conjunto único de capacidades que la convierten en una tecnología transformadora en todo el sector bancario, tanto para las entidades tradicionales como para las nuevas. Las tareas financieras, la gestión de riesgos e incluso las llamadas de atención al cliente pueden mejorarse implementando las herramientas de IA adecuadas para cada trabajo. 

He aquí algunas razones de peso para considerar el uso de la IA generativa en el sector de los servicios financieros:

Versatilidad de aplicaciones

La IA generativa puede producir una amplia gama de resultados, desde texto e imágenes hasta estructuras de datos más complejas. Esta versatilidad la hace aplicable en diversos campos, ya sea para generar resúmenes de informes financieros que ayuden a los analistas o para crear datos financieros sintéticos con los que entrenar algoritmos de aprendizaje automático en la gestión de riesgos.

Toma de decisiones mejorada

Los modelos de IA generativa pueden simular varios escenarios, aportando información valiosa para los procesos de toma de decisiones. Por ejemplo, en el sector fintech, dado que la IA generativa tendría acceso a todos los datos relevantes del sistema, puede realizar conexiones rápidamente y recomendar acciones a los analistas, aportando el contexto adecuado con un razonamiento legible por humanos para detectar fraudes que, de otro modo, serían difíciles de identificar.

Obtén más información sobre los motores de decisión y cómo se utilizan en los servicios financieros aquí: Cómo los motores de decisión transforman las empresas digitales.

Aumento de datos

Uno de los retos más importantes del aprendizaje automático es la falta de datos suficientes y de alta calidad para entrenar los modelos. 

La IA generativa puede crear datos sintéticos que aumentan los conjuntos de datos existentes, mejorando así el proceso de entrenamiento y el rendimiento posterior del modelo. El análisis de la opinión pública también se facilita a la hora de predecir las tendencias futuras en los mercados financieros. 

Análisis en tiempo real

Los modelos generativos avanzados pueden procesar y generar datos en tiempo real, lo que los hace ideales para aplicaciones que requieren una toma de decisiones inmediata, como la detección de fraudes en tiempo real en las transacciones financieras. Las herramientas de IA pueden analizar grandes cantidades de información de clientes, estados financieros, historial de transacciones y otros datos existentes para destacar factores de riesgo más allá de las capacidades de los modelos de aprendizaje automático más antiguos.

Automatización y eficiencia

La IA generativa puede automatizar diversas tareas, desde la creación de contenidos hasta el servicio de atención al cliente, reduciendo así el esfuerzo manual y aumentando la eficiencia operativa. Los asistentes virtuales pueden ayudar a los operadores humanos en su trabajo diario, ya sea para analizar datos financieros, elaborar informes o comunicarse con los clientes, aumentando la experiencia humana y reduciendo al mismo tiempo los costes operativos. 

De hecho, un estudio anterior de esta primavera que realizó un seguimiento de 5179 agentes de atención al cliente descubrió que los asistentes de IA aumentaban la productividad en una media del 14 %.

Adaptabilidad

Los modelos generativos pueden entrenarse para adaptarse rápidamente a nuevos patrones y escenarios. Esto es especialmente útil en campos en rápida evolución como la gestión de riesgos, donde con frecuencia surgen nuevos tipos de amenazas. Entrenada con datos propios, la IA generativa destaca en la detección de anomalías, lo que significa que es capaz de predecir transacciones fraudulentas antes de que causen problemas.

La personalización en su máxima expresión

En el ámbito de la personalización, la IA generativa destaca por ofrecer experiencias a medida y generación dinámica de contenidos. Esto mejora el compromiso de los usuarios y potencia el rendimiento empresarial al ofrecer experiencias de usuario personalizadas y atractivas, lo que puede traducirse en una mayor satisfacción y retención de los clientes.

En el sector fintech, el objetivo principal es la "siguiente mejor acción", lo que significa utilizar herramientas avanzadas de IA para analizar el comportamiento y el historial de transacciones, como los hábitos de gasto de un cliente, ofreciéndole servicios o promociones a medida en el momento preciso.

Recomendaciones sensibles al contexto

Los modelos generativos pueden incorporar diversos factores contextuales a sus algoritmos, como la ubicación, la hora del día, el análisis de opiniones e incluso los acontecimientos actuales. La información sobre el contexto puede combinarse con el análisis habitual de los grupos de usuarios y los datos históricos para determinar automáticamente qué sería lo más atractivo para un usuario concreto mientras navega por tu sitio web o aplicación.

Estrechamente entrelazados con la personalización, los sistemas de recomendación sensibles al contexto (CARS) son la próxima evolución de los motores de recomendación y desempeñarán un papel importante en la mejora de las experiencias de los usuarios, así como de las tasas de conversión.

Simulaciones y modelado realistas

La IA generativa tiene la capacidad de crear simulaciones muy realistas para diversas aplicaciones, como la generación de datos sintéticos de transacciones. Estas simulaciones pueden aumentar significativamente la eficacia de los algoritmos de detección del fraude al mejorar los conjuntos de entrenamiento.

La IA generativa no es solo un avance tecnológico; es una fuerza transformadora que está remodelando diversos sectores y enriqueciendo nuestras vidas de múltiples maneras. A medida que sigamos explorando sus capacidades, promete dar paso a un futuro en el que la IA colabore con los humanos para crear, innovar y resolver problemas complejos, lo que supondrá un paso de gigante en la inteligencia artificial.

Casos de uso de la IA generativa en los servicios financieros

• Gestión de riesgos y detección y prevención del fraude: los modelos generativos pueden analizar patrones de transacciones normales y generar algoritmos de detección de anomalías para identificar posibles actividades fraudulentas.

• Trading algorítmico:  los algoritmos generativos pueden simular las condiciones del mercado y optimizar las estrategias de trading mediante la generación de modelos predictivos de los movimientos de los precios de las acciones.

• Chatbots de atención al cliente: los asistentes virtuales pueden comprender y responder a las consultas de los clientes, proporcionando asistencia en tiempo real para consultas relacionadas con cuentas o problemas en las transacciones.

• Calificación crediticia y evaluación de riesgos: los modelos generativos pueden analizar diversas fuentes de datos para generar puntuaciones de crédito más precisas, incorporando factores no tradicionales como datos alternativos para una evaluación exhaustiva del riesgo.

• Asesoramiento financiero personalizado: la IA generativa en los servicios financieros puede analizar los datos financieros de los usuarios, sus preferencias y las tendencias del mercado para generar consejos de inversión personalizados y recomendaciones de planificación financiera.

• Procesamiento del lenguaje natural (PLN) para el cumplimiento normativo: los modelos generativos de PLN pueden ayudar a analizar e interpretar documentos normativos complejos para garantizar el cumplimiento de las regulaciones financieras.

• Optimización de la gestión de carteras: los algoritmos generativos pueden analizar los datos históricos del mercado, las condiciones económicas actuales y las preferencias de los usuarios para generar carteras de inversión optimizadas.

• Análisis del sentimiento del mercado: los modelos generativos pueden analizar las redes sociales, los artículos de noticias y otros datos textuales para calibrar el sentimiento del mercado, ayudando a los operadores a tomar decisiones informadas.

• Suscripción de créditos: las herramientas de IA pueden ayudar en los procesos de suscripción mediante el análisis de una amplia gama de datos, desde los factores de riesgo tradicionales hasta las tendencias emergentes, para evaluar los riesgos crediticios con precisión.

• Análisis predictivo de clientes: los modelos generativos pueden analizar los datos de comportamiento de los clientes para predecir futuras necesidades y preferencias financieras, lo que permite a los bancos ofrecer productos y servicios específicos.

Retos y direcciones futuras

A pesar de su inmenso potencial, la IA generativa no está exenta de desafíos:

• Escala de la infraestructura de computación: los requisitos informáticos para entrenar modelos generativos son significativos, lo que requiere una inversión de capital sustancial y experiencia técnica.

• Velocidad de muestreo: el tiempo que se tarda en generar una respuesta puede introducir latencia, especialmente en aplicaciones interactivas como los chatbots.

• Calidad de los datos y licencias: unos datos de alta calidad y sin sesgos son esenciales para entrenar los modelos generativos. Además, obtener licencias comerciales para los conjuntos de datos existentes puede resultar complicado.

• Preocupaciones éticas: el auge de la IA generativa también ha suscitado diversos dilemas éticos, como la posibilidad de un uso indebido y abusivo, por ejemplo, la generación de noticias falsas o la suplantación de identidad de personas para ataques de ingeniería social. A veces, los resultados pueden ser inexactos o sesgados. Las organizaciones que confían en modelos de IA generativa deben tener en cuenta los riesgos legales y de reputación que conlleva la publicación involuntaria de contenidos sesgados, ofensivos o protegidos por derechos de autor. Para mitigar estos riesgos, es crucial seleccionar cuidadosamente los datos iniciales utilizados para entrenar estos modelos y mantener a un humano en el proceso para comprobar el resultado antes de publicarlo o utilizarlo. Las consideraciones éticas no son algo secundario; son parte integrante del desarrollo y despliegue responsable de estas tecnologías.

IA generativa y servicios financieros: impulsando la innovación

Con los avances tecnológicos y una mejor comprensión de sus aplicaciones y limitaciones, las aplicaciones de IA generativa, los agentes autónomos y los asistentes inteligentes están llamados a convertirse en parte integrante de los servicios financieros en el futuro. 

Incluso en sus inicios, estamos viendo aplicaciones prometedoras de las herramientas de IA en las finanzas, ya sea aumentando la capacidad de los agentes humanos, potenciando la próxima generación de plataformas de decisión de riesgos u ofreciendo experiencias personalizadas a los clientes. 

Cada vez que se produce un avance tecnológico, se presenta una oportunidad tanto para los agentes establecidos como para los nuevos de aprovechar la innovación y remodelar el significado mismo de la industria en la que operan. En Oscilar, estamos ocupados construyendo la plataforma de toma de decisiones de riesgo de próxima generación para ayudar a los campeones del mañana.

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