Los bancos adoptan con cautela la inteligencia artificial (IA) para aplicaciones internas

Algunos de los mayores bancos de Norteamérica y Europa están generando ingresos y reduciendo costos mediante herramientas de IA que pueden asesorar a los equipos de ventas, automatizar las decisiones de crédito y generar código. Sin embargo, aún no han puesto esta tecnología a disposición de los clientes, y la mayoría de las implementaciones de IA generativa están a por lo menos un año de realizarse.

JP Morgan Chase (JPMC), HSBC, Deutsche Bank y Royal Bank of Canada (RBC) son algunas de las que están atrincherando software de IA para detectar patrones, comoicar el fraude con tarjetas de crédito, dar luz verde a las tarjetas de crédito y escribir código informático, según afirmaron ejecutivos en el Evident AI Symposium celebrado en Nueva York en noviembre de2023.

JPMC, que encabezó la última clasificación del investigador con sede en Londres de la madurez de la IA de los bancos globales, utiliza la IA para personalizar las ofertas a los clientes de tarjeta de crédito, hacer recomendaciones a las ventas de los equipos asignados a clientes corporativos y reducir el fraude. JPMC aún no está obteniendo ingresos de la IA generativa, el campo que utiliza grandes modelos lingüísticos entrenados en grandes cantidades de datos privados y de Internet para redactar textos, resumir documentos y planificar estrategias de inversión. Deutsche Bank implementa la IA para luchar contra el blanqueo de capitales, pero se reserva el despliegue de la tecnología en el software utilizado por el cliente.

Las aplicaciones de IA generativa que podrían responder a las consultas de los clientes sobre análisis de inversiones, resumir los beneficios de las empresas o preparar informes detallados para las reuniones con los clientes no se han lanzado y no lo harán hasta 2025 aproximadamente, según afirmaron ejecutivos de bancos y bolsas en la conferencia.

"La fruta que cuelga baja no está tan madura como creo que las personas querrían", dijo Teresa Heitsenrether, directora de datos y análisis de JPMC. El banco obtendrá más de $ 1,5 mil millones en valor este año al ejecutar herramientas de IA para agilizar las operaciones, detectar fraudes, detectar transacciones en busca de posibles violaciones de sanciones y tomar decisiones de crédito, dijo Heitsenrether. Los ingresos proceden de mejores ofertas de tarjetas o de la sugerencia de próximos pasos a los equipos de ventas. "Disponemos de grandes cantidades de datos y tenemos capacidad para invertir", afirmó.

Heitsenrether, un veterano de JPMC contratado este año para dirigir la adopción de la IA en toda la empresa, dijo que "todo ese valor hasta la fecha para la empresa se ha proporcionado a través de herramientas de inteligencia empresarial y métodos de IA más tradicionales, como el machine learning", que pueden encontrar patrones y hacer predicciones, todavía no a partir de la IA generativa. "No cabe duda de que vemos un enorme potencial", afirmó, citando los cientos de casos de uso en curso del JPMC.

El banco canadiense RBC, tercero en la clasificación de Evident, también está adoptando un enfoque prudente a la hora de poner la tecnología generativa al alcance de los clientes corporativos. "No esperamos ver a muchos clientes de banca interactuando con un chatbot para obtener asesoramiento financiero en 2024", dijo en la conferencia Foteini Agrafioti, directora de ciencia de RBC y responsable de su incubadora de IA Borealis.

Según Agrafioti, RBC no cree que la IA generativa esté "lista para el prime time", es decir, para las aplicaciones orientadas al cliente. En su lugar, está construyendo bancos de pruebas para determinar si los grandes modelos de lenguaje pueden permitir a los analistas de investigación y a los asociados compilar informes rápidamente, o si los modelos pueden reducir los costos de los centros de llamadas.

Un mercado enorme

Los bancos están probando sistemas de IA generativa para analizar resmas de documentos y otra información no estructurada que no reside en bases de datos para aplicaciones como resumir la investigación de los mercados de capitales, comprobar el riesgo y el reequilibrio de las carteras de inversión de los clientes e investigarlos.

La tecnología podría crear un valor anual adicional de 200 mil millones a 340 mil millones de dólares en todo el sector, estima la consultora McKinsey & Company, si los bancos maximizan su uso para el cumplimiento normativo, el servicio al cliente, la codificación y la gestión de riesgos. Sin embargo, muchos bancos se han mostrado reticentes a implementar IA generativa de cara al 2024, y sus proyectos comerciales debutarán probablemente en 2025, con un impacto en beneficios, según la CEO de Evident Alexandra Mousavizadeh.

Entre los proyectos de IA generativa que los bancos y exchanges tienen en marcha se encuentran la mejora de sus capacidades de búsqueda empresarial, la compilación de libros informativos para las reuniones entre altos ejecutivos bancarios y sus clientes, la sustitución de informes compilados manualmente en hojas de cálculo y paneles de inteligencia empresarial, y la posibilidad de que los clientes consulten organismos de investigación de los mercados de capitales. "Vamos a tener que ser capaz de utilizar las máquinas en esa manera para competir", dijo George Lee, codirector de las oficinas de innovación aplicada de Goldman Sachs.

Un factor limitante: los bancos todavía tienen que ver qué casos normativos claros tienen que ver primero los casos normativos de IA generativa, dijo Stefan Simon, miembro del consejo de administración y responsable de América del Deutsche Bank. "Muchos bancos no tienen tantas ganas de ser los primeros", afirma. "El panorama normativo añade un ángulo único a esa competencia".

Competir por el talento en IA

Evident publica dos veces al año un índice que clasifica 50 de los mayores bancos norteamericanos, europeos y asiáticos en función de sus capacidades de IA utilizando cuatro criterios: liderazgo descendente, talento, innovación y transparencia. JP Morgan Chase encabeza el índice de noviembre —que mide más de 100 criterios, entre ellos investigación, patentes, retención de talento, empresas y asociaciones— seguidos de Capital One, RBC, Wells Fargo y UBS.

Los bancos están contratando montones de científicos de datos, ingenieros, desarrolladores de software y otros expertos de IA, incluso cuando están recortando en otras áreas. Las instituciones clasificadas en el estudio de Evident aumentaron su número de puestos de IA en un 10 % entre mayo y septiembre de 2023, mientras que redujeron la plantilla global en un 2,5 %.

Entre los ejecutivos de datos, análisis e IA, la remuneración está aumentando. La remuneración media (PDF) de estos ejecutivos, incluidas las subvenciones a acciones, fue de $901 000 dólares en Estados Unidos y de 676 000 dólares en Europa en 2021, según la empresa de reclutamiento Heidrick & Struggles. Los ejecutivos europeos de IA y análisis de datos en servicios financieros se llevaron a casa una media de 961 000 dólares, superando a todos los campos.

Atención a los costos

Aun así, los bancos no pierden de vista los costos. Los modelos generativos de IA son extremadamente caros de entrenar y calibrar. La mayoría de los bancos están recurriendo a grandes modelos de lenguaje comerciales que se ejecutan en nubes públicas en lugar de construir y entrenar ellos mismos los modelos.

"En primer lugar, no vas a construir estas cosas tú mismo, al menos no este año", dijo Jeff McMillan, director de análisis y datos de Morgan Stanley. "Se puede trabajar con cualquiera de los principales proveedores y, siempre que se tengan claras las cuestiones legales, de cumplimiento y de riesgo, se puede cambiar el mundo con lo que hay ahora".

Oracle, Meta, IBM y otras empresas tecnológicas, así como universidades y organizaciones de investigación, lanzaron AI Alliance en diciembre de2023 para crear herramientas, explicaciones de modelo, referencias y estándares de software que puedan compartir las organizaciones, ofreciendo una alternativa a las empresas de comprar modelos de IA cuyo funcionamiento puede resultar más cerrado para organizaciones ajenas al sector tecnológico.

Los bancos comprenden el riesgo de concentrar demasiado negocio en manos de un único proveedor en IA generativa, McMillan y Heitsenrether de JPMC. "El nombre del juego es diversificación", dijo. "Somos una tienda multinube y seremos una tienda multimodelo".

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