La irrupción de ChatGPT ha puesto en la palestra el término inteligencia artificial (IA, en adelante) y todo lo que ello implica. ChatGPT es un modelo de IA que fue lanzado por OpenAI hace tan sólo tres años. Un modelo de inteligencia artificial que está diseñado para satisfacer una necesidad, en este caso, ser un chatbot que resuelve preguntas planteadas por el usuario.
No obstante, hay muchos más servicios de IA disponibles. Por poner ejemplos, podemos citar otros como Bard de Google o Midjourney o Dall-E como servicios de imágenes. Lo que es destacable en este campo es la rápida expansión de la oferta de servicios de este tipo en un corto espacio de tiempo. En palabras de Bill Gates, la IA es “el avance tecnológico más importante desde la introducción de la interfaz gráfica de usuario”1.
Según Gates, la IA supondrá un avance significativo no sólo para la mejora de la productividad, sino también en campos como la salud o la educación. Sin embargo, otra área en la que la IA ya está impactando y lo hará aún más en el futuro será en los servicios financieros, puesto que la propia naturaleza de esta tecnología, que combina algoritmos con capacidades de aprendizaje automático, se presta a resolver con facilidad problemas que tienen que ver con la automatización de tareas, la mejora de la toma de decisiones y la oferta de servicios más personalizados, todos presentes en la industria financiera en la actualidad.
La industria financiera, por tanto, va a seguir sometida a un proceso de innovación que le llevará a tener que proponer nuevas formas de resolución de tareas en distintas áreas como las que se citan a continuación:
- Servicio al cliente: el auge de la digitalización hace que cada vez más los clientes se relacionen con sus entidades financieras por canales digitales. Dentro de estas relaciones, los chatbots son una pieza fundamental que previsiblemente se seguirá perfeccionando para poder dar respuestas automáticas lo más certeras posibles a las cuestiones que se le plantean. En la actualidad, estos chatbots ya son capaces de resolver consultas sencillas como son las consultas de saldo, de transacciones, de productos, etc. En el futuro, se espera que, debido al avance de la IA, los chatbots puedan, por ejemplo, realizar recomendaciones de productos financieros basadas en parámetros del cliente (robo-advice), o realizar transacciones más complejas como la gestión de carteras de inversión.
- Gestión de riesgos: la IA es capaz de gestionar y analizar multitud de datos económicos y financieros, noticias, informes de mercado e información de todo tipo, que puede servir para una mejora en la gestión de riesgos financieros. Por ejemplo, la IA puede ayudar a evaluar la exposición financiera de una institución financiera a riesgos crediticios y de otros tipos.
- Análisis de datos: como se ha dicho anteriormente, una ventaja de esta tecnología es que puede analizar grandes volúmenes de datos de todo tipo, ya sean datos actuales de mercado, datos históricos, información económica, etc. Si a toda esta información se le aplican algoritmos avanzados de aprendizaje automático, las aplicaciones pueden ser muchas, siendo una de ellas la identificación de tendencias y patrones, por ejemplo, en los mercados de valores, facilitando y perfeccionando operativas como el trading de alta frecuencia.
- Prevención de fraudes: el paulatino abandono del uso del efectivo hace que las transacciones que se hacen con tarjetas vayan en aumento, lo que significa que los fraudes relacionados con las mismas también estén subiendo. La IA puede ayudar a detectar más fácilmente patrones sospechosos y anomalías en dichas transacciones.
- Automatización de procesos: como en cualquier otra industria, la automatización de procesos quizás sea la aplicación de la IA que más fácilmente se puede identificar. En la industria bancaria esto se traduce en la automatización del procesamiento de solicitudes de préstamos, apertura de cuentas, etc., lo que redundará en una mayor eficiencia.
- Asesoramiento financiero: quizás este apartado sea más problemático por las implicaciones de tipo legal que podría tener implementar IA en las labores de elaborar recomendaciones y planes de asesoramiento financiero a clientes. No obstante, también puede ser posible en base a datos básicos del cliente como sus ingresos, ahorro, objetivos, tolerancia al riesgo, etc.
En resumen, como ha podido comprobarse en este artículo, la industria financiera seguirá sometida a las poderosas fuerzas de cambio que introducen la tecnología y la innovación digital, aunque también es preciso señalar que hasta ahora esta industria se ha ido adaptando con éxito a todos los retos que han supuesto las distintas tecnologías que ya conocemos (el ordenador personal, Internet, los smartphones, etc.).
Esta nueva tecnología de la IA plantea cuantiosos retos, aunque quizás el que se atisba de un mayor calado sea el de cómo entrenar estos modelos para que estén al servicio de los usuarios y no al contrario2.
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[1] Gates, B. (2023): “The age of AI has begun”, GatesNotes, The Blog of Bill Gates.
[2] De ahí la carta abierta firmada entre otros por Elon Musk y más de 1.000 líderes vinculados con la tecnología en la que se pide una moratoria en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial. Más información: “Elon Musk and other call for pause on A.I., citing ‘profound risks to society’”, Wall Street Journal. Enlace: https://www.nytimes.com/2023/03/29/technology/ai-artificial-intelligence-musk-risks.html
