La IA generativa, y cada vez más los agentes de IA, están rápidamente ocupando un lugar central financiero servicios.
Lo que antes se limitaba a la experimentación ha evolucionado desde entonces hasta convertirse en sistemas capaces de analizar datos, actuar en la vida real y tomar decisiones a gran escala.
Responsable de Servicios Financieros EMEA y Clientes Estratégicos en Databricks.
Muchos negocio ya están sintiendo los efectos de esta transformación; Según una investigación de KPMG, más de la mitad (51%) del sector financiero dice que la IA está remodelando su negocio. Por otro lado, casi tres cuartas partes (72%) están preocupadas por la calidad de los datos.
Aquí es donde surge el riesgo estratégico, resultante de datos fragmentados o mal gobernados, lo que en última instancia retrasa la transición del piloto a la producción.
Las instituciones financieras deben cambiar su enfoque si quieren ver el verdadero valor de la IA. Con bases de datos sólidas respaldadas por soluciones robustas infraestructura y una gobernanza unificada, estarán en mejores condiciones para implementar la IA de forma segura y exitosa.
El verdadero desafío ahora no es qué puede lograr la IA, sino más bien cómo las empresas pueden tomar las medidas adecuadas para permitirle operar a nivel empresarial.
Sentando las bases para la IA a escala empresarial
La mayoría de los pilotos de IA fracasan porque los datos que contienen están fragmentados, son de baja calidad o están encerrados en silos, y porque sus agentes de IA no se centran en medir y mejorar la calidad y la precisión. Para implementar IA con éxito, la infraestructura debe configurarse correctamente para aprovechar los resultados.
Para que los líderes de la industria financiera cierren la brecha en la adopción de la IA, debe existir una hoja de ruta estructurada que permita a sus empresas pasar de la experimentación al impacto a escala.
El primer paso es unificar los silos de datos en una única plataforma para eliminar la duplicación, reducir las ineficiencias y crear modelos confiables a partir de una única fuente de información.
A partir de ahí, se debe incorporar la gobernanza para gestionar los registros de linaje, acceso y auditoría. Para los agentes de IA, la gobernanza es mucho más que un mero ejercicio de cumplimiento. Un modelo de gobernanza unificado trata a los agentes con el mismo rigor que al personal humano, aplicando controles de acceso sólidos y seguridad medidas.
Dar prioridad a la explicabilidad es igualmente crucial. En un mercado altamente regulado, las empresas necesitan modelos accesibles y transparentes que demuestren cómo se producen los resultados.
Además, la adopción de una estrategia de “comenzar poco a poco, escalar rápidamente” demuestra un impacto temprano, promueve la confianza interna y establece un modelo replicable para escalar la IA de manera segura y responsable en toda la empresa.
Cerrando la brecha entre la visión y la ejecución de la IA
Los líderes de la industria financiera ya no se preguntan dónde funciona la IA, sino dónde puede tener el mayor impacto. El potencial es enorme, pero la brecha entre la ambición y la ejecución tarda en cerrarse.
Actualmente, la exageración está superando la realidad. Una encuesta reciente de Gartner muestra que la adopción de la IA financiera saltó del 37% en 2023 al 58% el año pasado, pero el impulso ahora se está desacelerando, lo que muestra la brecha entre la experimentación y la escala empresarial.
A pesar de los diferentes entornos regulatorios, las empresas bancarias, pagosLos mercados de capitales y la gestión de activos se alinean con los mismos objetivos estratégicos que impulsan la adopción de la IA.
Las empresas deben reconocer que para hacer realidad estas ambiciones de manera consistente y a escala, el desafío no está en la visión, sino en reunir activos de datos fragmentados e infraestructuras heredadas.
Cómo la IA genera un crecimiento sostenible
La industria financiera reconoce el valor que la tecnología de inteligencia artificial puede ofrecer para aumentar la eficiencia e impulsar el crecimiento; podemos verlo en la mayor adopción de la tecnología.
Más inteligente cliente La segmentación y la hiperpersonalización permiten a las empresas diferenciar su marca y mejorar la experiencia del cliente, creando una ventaja significativa sobre sus competidores.
En pagos e hipotecas, por ejemplo, las innovaciones de productos impulsadas por la IA, como la prevención del fraude en tiempo real y los modelos de valoración de propiedades, están transformando los caminos y remodelando la forma en que las instituciones prestan sus servicios.
Sin embargo, implementar casos de uso individuales no es suficiente para traducir estas habilidades en un desarrollo de ingresos a largo plazo; También se necesita una estrategia empresarial clara.
Las organizaciones financieras deben priorizar los casos de uso con un retorno de la inversión cuantificable, alinear las operaciones de IA con objetivos comerciales específicos y garantizar que las bases de datos permitan que los modelos se refinen constantemente.
Cómo los agentes de IA están redefiniendo la gestión de riesgos
En los servicios financieros, los riesgos pueden aparecer en minutos, desde amenazas cibernéticas hasta interrupciones por fraude. La velocidad, la complejidad y el gran volumen de estos problemas son demasiado para los métodos manuales tradicionales.
Los agentes de IA se están convirtiendo rápidamente en la nueva frontera competitiva para mejorar la calidad y la precisión. A diferencia de los modelos estáticos, estos sistemas pueden actuar casi como sistemas virtuales. empleados que realizan acciones de forma autónoma.
En áreas de misión crítica como la detección de fraude, la lucha contra el lavado de dinero (AML) y la ciberseguridad, los agentes monitorean, organizan y realizan verificaciones con mucha mayor velocidad y confiabilidad que los equipos manuales.
Al operar en una de las industrias regulatorias más estrictas, los agentes de IA brindan un medio para que las organizaciones se anticipen a los riesgos y al mismo tiempo preserven la integridad de las operaciones principales. En lugar de reemplazar el juicio humano, los agentes de IA lo mejoran; permitiendo a los equipos reaccionar con mayor seguridad.
Reimaginar las operaciones con IA
Avanzado Herramientas de IA están cambiando el juego en los servicios financieros, impulsando la innovación y la agilidad. Los agentes de IA pueden automatizar procesos comerciales repetitivos, lo que permite a las instituciones “hacer más con menos” al reducir las cargas de trabajo, lo que permite a los equipos centrarse en trabajos de mayor valor y orientados al cliente.
Los asistentes de atención al cliente impulsados por IA también están generando un impacto mensurable. Capacitados en base a los datos de las propias empresas, pueden responder preguntas con precisión y automatizar gran parte del proceso de selección. Los resultados son menos cuellos de botella manuales, mejores experiencias para los clientes y un modelo operativo más resiliente.
Construyendo el futuro de los servicios financieros
La mayoría de las organizaciones financieras entienden cómo y por qué la IA les afectará en el futuro. Sin embargo, intentar ponerlo en práctica de forma fiable, compatible y duradera resulta menos evidente. La arquitectura y la gobernanza de datos deben considerarse fundamentales para que la estrategia de datos e inteligencia artificial de una empresa logre una ventaja competitiva.
Para que los agentes de IA operen de forma segura dentro de límites estrictos, los sistemas deben construirse con controles y continuidad establecidos. escucha. El éxito de la IA favorecerá a las instituciones que adopten un enfoque disciplinado y crezcan con confianza.
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