Aprovechando la IA generativa para la innovación en los servicios financieros: Lo que necesitas saber

La transformación digital de los servicios financieros se ha disparado en los últimos años, abriendo nuevas vías para la innovación y la optimización. A 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 servicios financieros significará que las instituciones la adopten para diversas aplicaciones, desde la detección de fraudes hasta el servicio 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 al utilizar de forma inteligente grandes modelos lingüísticos entrenados con datos financieros históricos, impulsando la innovación en una variedad de casos de uso que requieren mucha mano de obra humana.

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

Esto es lo que aprenderá 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 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 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, inicialmente en forma de chatbots. Sin embargo, la IA generativa cobró 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 sencillos hasta las complejas redes neuronales 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 tales modelos 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 factor humano. Uno de ellos es el de la banca y los servicios financieros, donde una serie de actividades que van desde la atención al cliente personalizada hasta el análisis financiero, la elaboración de informes y la gestión de riesgos siguen requiriendo profesionales con formación específica.

Las entidades de servicios financieros que adopten la IA generativa pueden situarse 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? 

Vamos a descubrirlo.

Evaluación de modelos de IA generativa

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

1. Calidad: Las respuestas generadas deben ser de alta calidad. En el sector de los servicios financieros, el modelo tiene que ser lo más preciso posible, ya que las alucinaciones que parecen convincentes tendrían consecuencias dramáticas.

2. Diversidad: Un buen modelo generativo debe captar los patrones 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 diversas aplicaciones.

Aunque "IA generativa" se ha convertido en un término comodín, en realidad abarca diferentes enfoques tecnológicos. En la siguiente sección se ofrece una rápida visión general de los distintos tipos de modelos utilizados y lo que permiten hacer.

Tipos de modelos de IA generativa: una visión general

Comprender los diferentes tipos de modelos de IA generativa puede ayudarnos a asimilar 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 desruido (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 útiles para el cumplimiento normativo o determinados procesos de gestión de riesgos. 

Además, los modelos de difusión son óptimos para generar datos sintéticos, lo que resulta de gran utilidad para entrenar modelos de IA dedicados a la detección de fraudes. Sin embargo, requieren un gran esfuerzo computacional 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 generar imágenes o texto debido 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 de primeras 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 la detección rápida de anomalías a gran escala es esencial. 

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 generar resultados muy detallados y realistas, 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.

Entrenadas 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, la alta calidad de sus resultados las convierte 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 transformers como BERT de Google y GPT de OpenAI son eficaces en tareas de procesamiento de lenguaje natural (PLN) y resultan increíblemente versátiles. Los transformers se han adaptado a diversas aplicaciones de IA generativa gracias a su arquitectura altamente paralelizable y a su capacidad para gestionar secuencias de forma eficaz.

Los transformers 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 agilizar la toma de decisiones, algo crucial en aplicaciones en tiempo real.

Los transformers también impulsan asistentes virtuales, que pueden complementar la labor 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 transformers 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.

Descubra cómo utilizar el software más reciente de concesión de préstamos y prevención del fraude basado en IA para empresas fintech.

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 captar dependencias temporales, lo que las hace adecuadas 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 captar 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 la desaparición o explosión de gradientes, lo que las hace menos eficientes 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 riesgos y fraude 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 implantando las herramientas de IA adecuadas para cada tarea. 

He aquí algunas razones de peso para considerar el uso de la IA generativa en el ámbito 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 generando resúmenes de informes financieros para ayudar a los analistas o creando datos financieros sintéticos para entrenar algoritmos de aprendizaje automático en la gestión de riesgos.

Mejora en la toma de decisiones

Los modelos de IA generativa pueden simular varios escenarios, aportando información muy 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, proporcionando el contexto pertinente con un razonamiento comprensible para los humanos para detectar fraudes que, de otro modo, serian difíciles de identificar.

Obtenga 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 mayores retos del aprendizaje automático es la falta de datos suficientes y de calidad para entrenar los modelos. 

La IA generativa puede crear datos sintéticos que complementen los conjuntos de datos existentes, mejorando así el proceso de entrenamiento y el rendimiento posterior del modelo. El análisis de la opinión pública también resulta más sencillo a la hora de predecir las tendencias futuras de 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 transacciones financieras. Las herramientas de IA pueden analizar enormes 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 la atención al cliente, reduciendo así el esfuerzo manual y aumentando la eficacia operativa. Los asistentes virtuales pueden ayudar a los operadores humanos en su trabajo diario, ya sea para analizar datos financieros, crear 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 resulta especialmente útil en entornos que evolucionan con rapidez, 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 se compliquen.

Personalización en su máxima expresión

En el campo de la personalización, la IA generativa brilla al ofrecer experiencias a medida y generación de contenidos dinámicos. Esto mejora la interacción con el usuario e impulsa el rendimiento empresarial al ofrecer experiencias de usuario personalizadas y atractivas, lo que puede traducirse en una mayor satisfacción y fidelidad de los clientes.

En el sector fintech, la clave de todo es la "siguiente mejor acción", que consiste en 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 justo.

Recomendaciones conscientes del 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 la actualidad. La información contextual puede combinarse con el análisis habitual de grupos de usuarios y datos históricos para determinar automáticamente qué resultaría más atractivo para un usuario concreto mientras navega por su sitio web o aplicación.

Estrechamente entrelazados con la personalización, los sistemas de recomendación conscientes del contexto (CARS) son la próxima evolución de los motores de recomendación y desempeñarán un papel importante en la mejora de la experiencia del usuario y de las tasas de conversión.

Simulaciones y modelados 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 considerablemente 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 reconfigurando diversos sectores y enriqueciendo nuestras vidas de múltiples formas. A medida que seguimos 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 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 actividades potencialmente fraudulentas.

• Operaciones algorítmicas:  Los algoritmos generativos pueden simular las condiciones de mercado y optimizar las estrategias de negociación generando modelos predictivos para los movimientos de los precios de las acciones.

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

• Evaluación de solvencia y análisis de riesgos: Los modelos generativos pueden analizar diversas fuentes de datos para generar calificaciones crediticias 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 de PLN generativos 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 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 prensa y otros datos de texto para calibrar el sentimiento del mercado, ayudando a los operadores a tomar decisiones informadas.

• Suscripción de riesgos de crédito: 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 con precisión los riesgos de crédito.

• 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 informática: Los requisitos informáticos para entrenar modelos generativos son significativos, lo que requiere una inversión de capital y conocimientos técnicos sustanciales.

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

• Calidad de los datos y licencias: Para entrenar modelos generativos es esencial disponer de datos de alta calidad y sin sesgos. Además, obtener licencias comerciales para los conjuntos de datos existentes puede resultar complicado.

• Consideraciones éticas: El auge de la IA generativa también ha planteado diversas dudas éticas, como la posibilidad de un uso indebido y abusivo, como la generación de noticias falsas o la suplantación de identidad para ataques de ingeniería social. Los resultados pueden ser a veces 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 la supervisión humana para comprobar el resultado antes de publicarlo o utilizarlo. Las consideraciones éticas no son algo secundario, sino un elemento fundamental para el desarrollo y despliegue responsable de estas tecnologías.

IA generativa y servicios financieros: impulsando la innovación

Con el avance de la tecnología 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 del sector financiero del futuro. 

Incluso en sus inicios, estamos viendo aplicaciones prometedoras de las herramientas de IA en las finanzas, ya sea complementando a los agentes humanos, impulsando la próxima generación de plataformas de toma de decisiones de riesgo o bien ofreciendo experiencias personalizadas a los clientes. 

Cada vez que se produce un avance tecnológico, se abre una oportunidad para que tanto los actores consolidados como los nuevos aprovechen la innovación y redefinan el significado mismo de la industria en la que operan. En Oscilar, trabajamos para crear la plataforma de toma de decisiones sobre riesgos de próxima generación para ayudar a las empresas líderes del mañana.

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