IBM identifica el impacto de la IA en la banca y los servicios financieros

El reciente informe de IBM ‘Global Outlook for Banking and Financial Markets 2024’, basado en una encuesta realizada a 600 ejecutivos, destaca las áreas clave impactadas por la Inteligencia Artificial Generativa. El riesgo, los informes de cumplimiento y el compromiso con los clientes, lideran el potencial de la IA. 

De acuerdo con el estudio, los principales usos de la IA Generativa que traen más valor en las instituciones bancarias y financieras de América Latina son las actividades de interacción con clientes (31%), seguido por las operaciones de riesgo, cumplimiento y seguridad (25%), recursos humanos, marketing y operaciones de compras (25%) y el ciclo de vida del desarrollo de TI (19%).

“La transformación de la banca es constante y Perú es uno de los países de la región con más innovación en el sector financiero. La clave está en entregar servicios y productos personalizados. Con la evolución de tecnologías como la IA Generativa, la banca no solo debe ser usuaria de la IA, sino que debe crear valor con la IA”, indicó Juan Francisco Herrera, Líder de Banca para IBM Consulting en el norte de Suramérica.

Por su parte, Cindy Sandoval, Líder de IA y Software para IBM Perú, Ecuador y Bolivia aseguró que “estamos viviendo una nueva era de la banca y los servicios financieros, gracias a tecnologías como IA, automatización, ciberseguridad e, incluso, computación cuántica. Se están transformando no solo las interacciones con clientes sino los procesos al interior de las organizaciones”.

El informe también proporciona 10 acciones clave que deben seguir las instituciones bancarias y financieras en tres ejes, para ayudar a gestionar la implementación de la IA Generativa:

Explorar las prioridades de IA en la institución bancaria o financiera:

1. Definir la gobernanza de la IA y el perfil de riesgo.

2. Priorizar los casos de uso seleccionados.

3. Formalizar la estrategia de IA.

Integrar los datos y la IA en las operaciones principales:

4. Establecer la base de datos en una estructura de datos.

5. Elegir la plataforma de IA y diseñar una gobernanza adecuada.

6. Elegir los modelos de IA más adecuados para que coincidan con los usos seleccionados.

7. Infundir IA Generativa en el ciclo de vida del desarrollo de software.

8. Implementar y aprender de los primeros casos de uso.

Escalar la IA:

9. Integrar la estrategia de IA con un enfoque progresivo.

10. Organizar una «fábrica de IA» para implementar la confianza de la IA a escala.

Les estaremos informando con mucho más detalle, en el marco del informe especial: “Desarrollo de software: empresarial, corporativo y técnico para la competitividad, BPM (Business Process Modelling), Gestión de Procesos de Negocios (CRM, ERP y CSP…) Data Science, Criptografía, NFT (Non Fungible Token) y Blockchain. Ciberseguridad, VR (Realidad Virtual) y AR (Realidad aumentada), Automatización, Programmability. Drones: aplicabilidad productiva y comercial, Generative AI, SaaS (Software as a service) en el marco de la transformación digital. Software para Comunicaciones Unificadas: para equipos de trabajo, centrales virtuales, tele impresión y Buenas prácticas corporativas”, que estamos preparando para nuestra edición 215 y publicaremos en el mes de septiembre.

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