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

La industria de servicios financieros es un espacio en el que la IA es una realidad desde hace mucho tiempo, en lugar de una quimera pasajera. Con la analítica y la ciencia de datos firmemente arraigadas en áreas como la detección de fraudes, la lucha contra el blanqueo de dinero y la gestión de riesgos, la industria está a punto de ser pionera en otra ola de capacidades impulsadas por la IA, impulsadas por tecnologías basadas en la IA generativa.

La industria está a punto de experimentar una revolución de la IA comparable a la adopción de Internet o la introducción del teléfono inteligente. Así como los dispositivos móviles generaron ecosistemas de aplicaciones y comportamientos de los consumidores totalmente nuevos, la IA y, en especial, los sistemas basados ​​en GenAI están a punto de reconfigurar radicalmente la forma en que trabajamos, interactuamos con los clientes y gestionamos el riesgo.

Las organizaciones que están listas para avanzar están preparadas para realizar cambios transformadores en materia de seguridad, productividad, eficiencia, experiencia del cliente y generación de ingresos. Dado que la mayoría de las violaciones de datos se deben a credenciales de usuario comprometidas, cualquier estrategia de seguridad de IA que se precie no solo se centra en incluir la educación del usuario final, sino que también se basa en el empoderamiento a nivel de dispositivo, que es posible gracias a una nueva clase de procesadores para PC. Veamos primero qué hizo de FSI un posible pionero.

Sector de IA

Irónicamente, a pesar de su reputación de conservadurismo, la industria financiera siempre ha estado a la vanguardia en la búsqueda de nuevas formas inteligentes de gestionar los datos, en particular los grandes volúmenes de datos. Esto se debe en parte a la necesidad: la enorme cantidad de datos generados en la industria financiera presenta un desafío permanente de volumen, variedad y velocidad, y el estricto entorno regulatorio constituye un argumento convincente para adoptar la IA con los brazos abiertos.

Equilibrando la innovación con el riesgo

Todos los sectores comprenderán la frustrante parálisis que se produce después de los proyectos de prueba de concepto de IA: hay muchos experimentos interesantes, pero ¿dónde está el retorno de la inversión? La implementación de la IA conlleva un mundo de preocupaciones, entre ellas:

• Saber por dónde empezar
• Falta de un enfoque estratégico (IA por el bien de la IA)
• Las siete V de los datos (volumen, veracidad, validez, valor, velocidad, variabilidad, volatilidad)
• Brechas de habilidades y escasez de talento
• Gestión de los riesgos cambiantes de la ciberseguridad
• Cumplimiento de leyes de cumplimiento cambiantes sobre IA y GenAI que difieren según países y áreas geográficas
• Dificultad para integrar datos simples o complejos de diversas fuentes, en particular con sistemas heredados (silos de datos) y alucinaciones.
• Garantizar la transparencia, la explicabilidad y la imparcialidad/falta de sesgo
• La confianza de los clientes en la privacidad de los datos y la resistencia de los empleados
• Pérdida de datos de clientes y estrategias comerciales confidenciales fuera de la empresa (por ejemplo, ChatGPT está prohibido en algunas instituciones grandes)
• Hardware y dispositivos de baja potencia
• Moneda de los datos
• Gobernanza
• Miedo al desplazamiento
• Equilibrio entre las nubes locales, híbridas y públicas

Inteligencia artificial basada en la seguridad

Si bien la industria tiene voluntad de adoptar IA, también tiene una preocupación primordial por la seguridad, en particular la ciberseguridad y la protección de datos, que la frenan.

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 cumplir con los Regulaciones de IA necesarias y diferentes en todo el mundo, como la Ley de IA de la UE, de la forma más Ley de resiliencia operativa digital (DORA) en la UE, el modelo descentralizado en Estados Unidos y el RGPD, Además de garantizar la privacidad de los datos y la seguridad de la información, a diferencia de los sistemas de TI tradicionales, las soluciones de IA deben construirse sobre una base de gobernanza sólida y medidas de seguridad sólidas para ser responsables, éticas y confiables.

Sin embargo, con la integración de la IA en FSI, esto presenta varios vectores de ataque nuevos, como ataques de ciberseguridad, envenenamiento de datos (manipulación de los datos de entrenamiento utilizados por los modelos de IA, lo que genera resultados inexactos o maliciosos), inversión del modelo (donde los atacantes infieren información confidencial de las respuestas del modelo de IA) y entradas maliciosas diseñadas para engañar a los modelos de IA y causar predicciones incorrectas.

IA responsable

IA responsable Es fundamental al desarrollar e implementar una herramienta de IA. Al aprovechar la tecnología, es fundamental que la IA sea legal, ética, justa, que preserve la privacidad, segura y explicable. 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 respetar incluyen:

1. Diversidad e inclusión: garantiza que la IA respete diversas perspectivas y evite sesgos.
2. Privacidad y seguridad: protege los datos del usuario con sólidas medidas de seguridad y privacidad.
3. Responsabilidad y confiabilidad: responsabiliza a los sistemas y desarrolladores de IA por los resultados.
4. Explicabilidad: hace que las decisiones de IA sean comprensibles y accesibles para todos los usuarios.
5. Transparencia: proporciona una visión clara de los procesos de IA y la toma de decisiones.
6. Sostenibilidad: el impacto ambiental y social minimiza la huella ecológica de la IA y promueve el bien social.

Repensando el papel de las TI

En el mundo tradicional, la respuesta a estos desafíos se basaría en potenciar los sistemas de TI: procesamiento de transacciones, gestión de datos, soporte administrativo, capacidad de almacenamiento, etc. Pero a medida que la IA se infiltra más en el conjunto de tecnologías, las reglas del juego cambian. Al convertirse en algo más que software, la IA crea una forma de operar completamente nueva.

De este modo, sus equipos de TI se convierten no solo en "los guardianes de los datos", sino también en asesores digitales de su fuerza laboral, al automatizar tareas rutinarias, integrar soluciones impulsadas por IA y hacer que los datos trabajen para ellos, ayudándolos a mejorar su propia productividad y eficiencia, y brindándoles el poder de procesamiento personal que necesitan. Las soluciones impulsadas por IA en dispositivos inteligentes, como las PC con IA que funcionan con los últimos procesadores de alta velocidad, predicen las necesidades del usuario en función del comportamiento, al tiempo que mantienen la privacidad de los datos a menos que se compartan con la nube. Además, las PC con IA de hoy ofrecen funciones de procesamiento emergentes, como unidades de procesamiento neuronal (NPU), que aceleran aún más las tareas de IA y refuerzan la protección de la seguridad.

La IA en uso hoy en día

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

• Simulación y modelado:Simulaciones predictivas, aprendizaje profundo y aprendizaje de 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 IA para detectar anomalías, automatizar la detección de fraudes, mejorar la verificación de cumplimiento de conozca a su cliente (KYC) y fortalecer la seguridad.
• Sucursales inteligentes y edificios inteligentes transformación: Quioscos impulsados ​​por inteligencia artificial y análisis de borde para crear experiencias de cliente personalizadas (como traducciones simultáneas de múltiples idiomas); procesamiento LLM local para garantizar privacidad total y cámaras inteligentes que mejoran la seguridad de las sucursales.
• Automatización de procesos:La IA agiliza las tareas y los flujos de trabajo repetitivos, como los informes financieros, la conciliación de registros, el procesamiento de préstamos y la mejora de los servicios al cliente, al tiempo que garantiza el cumplimiento y la seguridad.
• Procesos reinventados: La IA ofrece una oportunidad para repensar fundamentalmente los procesos de negocio, yendo más allá de la simple digitalización para crear flujos de trabajo verdaderamente inteligentes.
• Operaciones de IA: Las tecnologías de IA pueden automatizar los flujos de trabajo de infraestructura para acelerar el aprovisionamiento y la resolución de problemas.
• Atención al Cliente:IA que permite a las organizaciones brindar soporte las 24 horas, los 7 días de la semana, respuestas instantáneas, experiencias personalizadas y una resolución de problemas más eficiente, incluidos asistentes virtuales.
• Acelerar la diligencia debida: Agilizar significativamente su proceso de diligencia debida, ya sea análisis de contratos o como parte de fusiones y adquisiciones, e identificar posibles sinergias y riesgos.
• Compliance: Automatizar los controles reglamentarios, garantizar la precisión, reducir los riesgos y mantener registros actualizados de manera eficiente.
• Gestión de patrimonios y asesores patrimoniales 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.
• Ahorros de energía: La optimización de la IA en centros de datos y la IA en el dispositivo con procesadores de alta eficiencia mejoran la gestión de energía y reducen el consumo de energía.
• Empleados digitales: La IA puede permitir la automatización de procesos y tareas con agentes supervisados ​​por empleados.

Trazando un camino a seguir

En 2025, el poder transformador de la IA no radica solo en lo que puede hacer, sino en cómo diseñamos su implementación. La creación de un ecosistema de IA escalable, seguro y sostenible exige la colaboración de los equipos de liderazgo, infraestructura, operaciones y desarrollo. A medida que las industrias adoptan la IA (desde simulaciones predictivas hasta detección de fraudes, automatización de procesos y experiencias personalizadas para el cliente), están reimaginando los flujos de trabajo, mejorando el cumplimiento normativo e impulsando la eficiencia energética. La IA ya no es una herramienta: es la piedra angular de la innovación inteligente y el crecimiento sostenible.