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 contenido nuevo, ya sea texto, imágenes o simulaciones complejas. La IA generativa para servicios financieros significará que las instituciones la adopten para diversas aplicaciones, desde la detección de fraudes hasta el servicio al cliente.
Según la reconocida firma de capital de riesgo Andreessen Horowitz en su artículo “Los servicios financieros adoptarán la IA generativa más rápido de lo que piensas”, la industria de servicios financieros será uno de los grandes beneficiarios de la revolución de la IA generativa al utilizar de manera inteligente grandes modelos de lenguaje entrenados en datos financieros históricos, impulsando la innovación en una variedad de casos de uso intensivos en mano de obra.
Este artículo completo te guiará a través del viaje evolutivo de la IA generativa, sus mecanismos subyacentes y sus diversas aplicaciones. También exploraremos los desafíos y consideraciones éticas que acompañan a esta tecnología innovadora.
Esto es lo que aprenderás sobre cómo se usará la IA generativa para servicios financieros:
El viaje evolutivo de la IA generativa
Cómo funciona la IA generativa
Evaluación de modelos de IA generativa
Tipos de modelos de IA generativa: una visión general
¿Por qué usar la IA generativa para servicios financieros?
Casos de uso de IA generativa en servicios financieros
Desafíos y direcciones futuras
El viaje evolutivo de la IA generativa
La IA generativa no es un concepto nuevo; existe desde la década de 1960, apareciendo inicialmente en los chatbots. Sin embargo, la IA generativa ganó un impulso significativo en 2014 con la introducción de las Redes Generativas Adversarias (GANs). Estas redes podían crear imágenes, videos y audios auténticamente convincentes de personas reales.
Desde entonces, la tecnología ha evolucionado rápidamente con transformadores y grandes modelos de lenguaje (LLMs) jugando un papel crítico en su adopción generalizada.
El viaje desde algoritmos simples hasta 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, incluyendo el aprendizaje no supervisado o semisupervisado para el entrenamiento. Esto permite a las organizaciones utilizar de manera fácil y rápida una gran cantidad de datos no etiquetados para crear modelos base.
Los modelos base pueden luego usarse como una base para sistemas de IA que pueden realizar múltiples tareas. Ejemplos de dichos modelos base incluyen GPT-4 y Stable Diffusion. Los algoritmos detrás de estos modelos son complejos pero increíblemente efectivos, a menudo imitando las vías neuronales del cerebro humano para generar resultados realistas y coherentes.
La promesa de esta nueva tecnología es que transformará industrias que todavía dependen en gran medida del toque humano. Un sector de este tipo es la banca y los servicios financieros, donde una variedad de actividades, desde la atención al cliente personalizada hasta el análisis financiero, la elaboración de informes y la gestión de riesgos, todavía requieren profesionales especialmente capacitados para funcionar.
Las instituciones de servicios financieros que adopten la IA generativa pueden estar, por tanto, a la vanguardia de esta transformación.
Para hacerlo, vale la pena comprender qué entendemos exactamente por IA generativa. ¿Cuáles son los modelos subyacentes y sus diferentes casos de uso, y cómo eliges el adecuado para el trabajo?
Vamos a profundizar.
Evaluación de modelos de IA generativa
Al evaluar un modelo de IA generativa, hay tres requisitos clave a considerar:
Calidad: Los resultados generados deben ser de alta calidad. Cuando se trata de la industria de servicios financieros, el modelo debe ser lo más preciso posible, ya que las alucinaciones seguras de sí mismas tendrían consecuencias dramáticas.
Diversidad: Un buen modelo generativo debe capturar los modos minoritarios en su distribución de datos sin sacrificar la calidad de la generación.
Rapidez: Muchas aplicaciones requieren generación rápida, como la edición de imágenes en tiempo real. Estos criterios son esenciales para evaluar la efectividad de un modelo generativo y asegurarse de que cumple con las necesidades específicas de varios aplicativos.
Si bien la IA generativa se ha convertido más en una frase paraguas, en realidad abarca diferentes enfoques tecnológicos. La siguiente sección proporcionará una breve descripción de los diferentes tipos de modelos en uso y lo que potencian.
Tipos de modelos de IA generativa: una visión general
Comprender los diferentes tipos de modelos de IA generativa puede ayudarnos a captar la versatilidad y el potencial de la tecnología.
Echemos un vistazo más de cerca a algunos de los modelos de IA generativa más destacados:
Modelos de difusión
Autoencoders Variacionales (VAEs)
Redes Generativas Adversarias (GANs)
Transformadores
Redes Neuronales Recurrentes (RNNs)
Modelos de Difusión
Los modelos de difusión, o modelos probabilísticos de difusión de denoising (DDPMs), son modelos generativos que utilizan un proceso de dos pasos de difusión hacia adelante y hacia atrás para crear resultados de alta calidad.
Estos modelos sobresalen en la identificación de patrones sutiles, haciéndolos valiosos para el cumplimiento o ciertos procesos de gestión de riesgos.
Además, los modelos de difusión son óptimos para la generación de datos sintéticos, lo cual es útil para entrenar modelos de IA para la detección de fraudes. Sin embargo, son computacionalmente intensivos y pueden no ser ideales para aplicaciones en tiempo real.
Autoencoders Variacionales (VAEs)
Los Autoencoders Variacionales (VAEs) 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.
Si bien los VAEs son particularmente útiles para la generación de imágenes o texto debido a sus capacidades de modelado generativo, dentro de la gestión de riesgos financieros sobresalen en tareas que requieren velocidad y eficiencia, como la detección de fraudes en tiempo real.
Si bien pueden no producir resultados tan detallados como los modelos de difusión, sus tiempos de procesamiento más rápidos los convierten en una opción práctica para escenarios donde la detección rápida de anomalías a escala es esencial.
Los VAEs ofrecen un equilibrio entre la calidad y la eficiencia computacional, lo que los convierte en una herramienta versátil en el panorama de la IA generativa.
Redes Generativas Adversarias (GANs)
Las Redes Generativas Adversarias (GANs) 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 las dos redes se entrenan juntas para mejorar su rendimiento.
Las GANs han ganado prominencia por su capacidad para producir resultados altamente realistas y detallados, lo que las convierte en una opción fuerte para tareas complejas de detección de fraudes en el sector bancario. Su capacidad para generar datos que imitan de cerca las transacciones del mundo real permite sistemas de detección de fraudes más precisos y robustos que los enfoques tradicionales basados en reglas.
Entrenadas con datos históricos, pueden contar con precisión transacciones legítimas mientras sobresalen en la detección de anomalías para predecir si una transacción es fraudulenta o no.
Sin embargo, las GANs pueden ser computacionalmente intensivas y pueden requerir recursos significativos para el entrenamiento y la implementación. A pesar de estos desafíos, 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.
Transformadores
Aunque no son modelos generativos tradicionales, los transformadores como BERT de Google y GPT de OpenAI son efectivos en tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y son increíblemente versátiles. Los transformadores se han adaptado para diversas aplicaciones en IA generativa, gracias a su arquitectura altamente paralelizable y su capacidad para manejar secuencias de manera efectiva.
Los transformadores se han vuelto cada vez más populares en fintech por su versatilidad y eficiencia. Pueden codificar no solo texto, sino también datos transaccionales, haciéndolos altamente efectivos tanto para detección de fraudes como para evaluación de riesgos. Además, sus capacidades de procesamiento paralelo permiten una toma de decisiones rápida, lo cual es crucial en aplicaciones en tiempo real.
Los transformadores también potencian asistentes virtuales, que pueden aumentar la capacidad de los analistas de riesgos, ayudar a los agentes de servicio al cliente, o actuar como chatbots orientados al cliente.
Aunque entrenar modelos de IA generativa como transformadores puede requerir recursos computacionales sustanciales, su velocidad y adaptabilidad los convierten en activos valiosos para las organizaciones que buscan fortalecer sus sistemas de gestión de riesgos.
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Redes Neuronales Recurrentes (RNNs)
Las Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) son una clase de redes neuronales diseñadas para manejar datos secuenciales manteniendo una forma de memoria interna. Esto les permite capturar dependencias temporales, lo que las hace adecuadas para tareas que involucran datos de series temporales.
Las RNNs a menudo se emplean para la detección de fraudes en transacciones sensibles al tiempo y para evaluar el riesgo en tendencias del mercado financiero. Su capacidad para capturar patrones secuenciales les permite identificar irregularidades a lo largo de un período, proporcionando un enfoque dinámico para la detección de fraudes.
Sin embargo, las RNNs pueden ser propensas a problemas como gradientes que se desvanecen o explotan, haciéndolas menos eficientes para secuencias largas. A pesar de estas limitaciones, su competencia en el manejo de datos de series temporales las convierte en una herramienta útil para escenarios específicos de evaluación de fraudes y riesgos en fintech.
¿Por qué usar la IA generativa para servicios financieros?
La IA generativa ofrece un conjunto único de capacidades que la convierten en una tecnología transformadora en toda la industria bancaria, tanto para los incumbentes como para los desafiadores. Las tareas financieras, la gestión de riesgos e incluso las llamadas al servicio al cliente pueden mejorarse desplegando las herramientas de IA adecuadas para el trabajo.
Aquí hay algunas razones convincentes para considerar el uso de IA generativa en el espacio de servicios financieros:
Versatilidad en Aplicaciones
La IA generativa puede producir una amplia gama de resultados, desde textos e imágenes hasta estructuras de datos más complejas. Esta versatilidad la hace aplicable en diversos dominios, ya sea generando resúmenes de informes financieros para ayudar a los analistas o creando datos financieros sintéticos para entrenar algoritmos de aprendizaje automático en gestión de riesgos.
Decisiones Mejoradas
Los modelos de IA generativa pueden simular varios escenarios, proporcionando valiosos conocimientos para los procesos de toma de decisiones. Por ejemplo, en fintech, como la IA generativa tendría acceso a todos los datos relevantes en el sistema, puede conectarse rápidamente y recomendar acciones a los analistas, proporcionando el contexto relevante con razonamientos legibles por humanos para detectar fraudes que de otro modo serían difíciles de detectar.
Obtén más información sobre los motores de decisiones y cómo se utilizan en los servicios financieros, aquí: Cómo los motores de decisiones transforman los negocios digitales.
Mejora de Datos
Uno de los desafíos significativos en el aprendizaje automático es la falta de datos suficientes y de alta calidad para entrenar modelos.
La IA generativa puede crear datos sintéticos que aumentan los conjuntos de datos existentes, mejorando así el proceso de entrenamiento y el desempeño posterior del modelo. El análisis de sentimiento público también se facilita cuando se trata de predecir 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 toma de decisiones inmediata, como la detección de fraudes en tiempo real en transacciones financieras. Las herramientas de IA pueden analizar grandes cantidades de información del cliente, 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 anteriores.
Automatización y Eficiencia
La IA generativa puede automatizar varias tareas, desde la creación de contenido hasta el servicio 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, tanto si se trata de analizar datos financieros, crear informes o comunicarse con clientes, aumentan la experiencia humana al tiempo que reducen los costos operativos.
De hecho, un estudio anterior de esta primavera que monitoreó a 5,179 agentes de soporte al cliente encontró que los asistentes de IA aumentaron la productividad en un promedio del 14%.
Adaptabilidad
Los modelos generativos pueden entrenarse para adaptarse rápidamente a nuevos patrones y escenarios. Esto es particularmente útil en campos de rápida evolución como la gestión de riesgos, donde surgen nuevos tipos de amenazas con frecuencia. Entrenados con datos propietarios, la IA generativa sobresale en la detección de anomalías, lo que significa que pueden predecir transacciones fraudulentas antes de que se vuelvan agrías.
Personalización Óptima
En personalización, la IA Generativa brilla ofreciendo experiencias personalizadas y generación de contenido dinámico. Esto mejora el compromiso del usuario y mejora el desempeño empresarial al ofrecer experiencias de usuario personalizadas y atractivas, lo que potencialmente lleva a una mayor satisfacción y retención del cliente.
En el ámbito de fintech, el nombre del juego es “la próxima mejor acción”, lo que significa usar herramientas avanzadas de IA para analizar el comportamiento y el historial transaccional, como los hábitos de gasto de un cliente, ofreciéndoles servicios o ofertas personalizados en el momento justo.
Recomendaciones Contextuales
Los modelos generativos pueden incorporar varios factores contextuales en sus algoritmos, como la ubicación, la hora del día, el análisis de sentimientos e incluso eventos actuales. La información contextual puede combinarse con el análisis habitual de grupos de usuarios y datos históricos para determinar automáticamente qué sería lo más atractivo para un usuario determinado mientras navega por su sitio web o aplicación.
Herméticamente entrelazados con la personalización, los sistemas de recomendación conscientes del contexto (CARS) son la próxima evolución de los motores de recomendación y jugarán un papel importante en la mejora de las experiencias del usuario así como en las tasas de conversión.
Simulaciones y Modelado Realistas
La IA generativa tiene la habilidad de crear simulaciones altamente realistas para diversas aplicaciones, como la generación de datos transaccionales sintéticos. Estas simulaciones pueden aumentar considerablemente la eficiencia de los algoritmos de detección de fraudes al mejorar los conjuntos de entrenamiento.
La IA generativa no es solo un avance tecnológico; es una fuerza transformadora que está remodelando varias industrias y enriqueciendo nuestras vidas de numerosas maneras. A medida que continuamos explorando sus capacidades, promete inaugurar un futuro donde la IA trabaje junto a los humanos para crear, innovar y resolver problemas complejos, marcando un paso significativo en la inteligencia artificial.
Casos de uso de IA generativa en servicios financieros
Gestión de Riesgos y Detección y Prevención de Fraudes: Los modelos generativos pueden analizar patrones de transacciones normales y generar algoritmos de detección de anomalías para identificar actividades potencialmente fraudulentas.
Trading Algorítmico: Los algoritmos generativos pueden simular condiciones de mercado y optimizar estrategias de trading generando modelos predictivos para movimientos de precios de acciones.
Chatbots de Servicio al Cliente: Los asistentes virtuales pueden entender y responder a consultas de clientes, ofreciendo soporte en tiempo real para consultas relacionadas con cuentas o problemas de transacciones.
Puntuación de Crédito 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 los datos alternativos para una evaluación de riesgos completa.
Asesoramiento Financiero Personalizado: La IA generativa en servicios financieros puede analizar datos financieros del usuario, preferencias y tendencias del mercado para generar consejos de inversión personalizados y recomendaciones de planificación financiera.
Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para Cumplimiento Regulador: Los modelos generativos de NLP pueden ayudar a analizar e interpretar documentos regulatorios complejos para asegurar el cumplimiento con las normativas financieras.
Optimización de Gestión de Carteras: Los algoritmos generativos pueden analizar datos históricos de mercado, condiciones económicas actuales y preferencias del usuario para generar carteras de inversión optimizadas.
Análisis de Sentimiento del Mercado: Los modelos generativos pueden analizar redes sociales, artículos de noticias y otros datos textuales para evaluar el sentimiento del mercado, ayudando a los traders a tomar decisiones informadas.
Underwriting de Crédito: Las herramientas de inteligencia artificial pueden ayudar en los procesos de underwriting analizando una amplia gama de datos, desde factores de riesgo tradicionales hasta tendencias emergentes, para evaluar riesgos de crédito con precisión.
Analítica Predictiva del Cliente: Los modelos generativos pueden analizar datos de comportamiento del cliente para predecir necesidades financieras futuras y preferencias, permitiendo a los bancos ofrecer productos y servicios específicos.
Desafíos y direcciones futuras
A pesar de su inmenso potencial, la IA generativa no está exenta de desafíos:
Escala de Infraestructura de Cómputo: Los requisitos computacionales para entrenar modelos generativos son significativos, lo que requiere una inversión de capital considerable y experiencia técnica.
Velocidad de Muestreo: El tiempo que lleva generar una instancia puede introducir latencia, especialmente en aplicaciones interactivas como chatbots.
Calidad de Datos y Licencias: Datos de alta calidad e imparciales son esenciales para entrenar modelos generativos. Además, obtener licencias comerciales para conjuntos de datos existentes puede ser un desafío.
Preocupaciones Éticas: El auge de la IA generativa también ha planteado varias preocupaciones éticas, incluido el potencial para el uso indebido y abuso, como generar noticias falsas o hacerse pasar por personas para ataques de ingeniería social. A veces, los resultados pueden ser inexactos o sesgados. Las organizaciones que dependen de modelos de IA generativa deben tener en cuenta los riesgos reputacionales y legales involucrados al publicar involuntariamente contenido sesgado, ofensivo o con 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 bucle para verificar el resultado antes de que se publique o utilice. Las consideraciones éticas no son solo una reflexión; son parte integral del desarrollo responsable y despliegue de estas tecnologías.
La IA generativa y los servicios financieros: impulsando la innovación
Con los avances en tecnología y una mejor comprensión de sus aplicaciones y limitaciones, las aplicaciones de IA generativa, agentes autónomos y asistentes inteligentes están a punto de convertirse en una parte integral de los servicios financieros en el futuro.
Incluso en su infancia, estamos viendo aplicaciones prometedoras de herramientas de IA en finanzas, ya sea que aumenten a los agentes humanos, impulsen la próxima generación de plataformas de decisiones de riesgo, u ofrezcan experiencias personalizadas al cliente.
Siempre que hay un avance tecnológico, hay una oportunidad para que tanto los jugadores establecidos como los recién llegados aprovechen la innovación y redefinan el significado de la industria en la que operan. En Oscilar, estamos ocupados construyendo la próxima generación de plataforma de decisiones de riesgo para ayudar a los campeones del mañana.
Próximos Pasos: Cómo empezar con la decisión de riesgo de IA generativa para tu negocio
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