Autor: Marcelo Hector Gonzalez , CISA, CRISC – ARGENTINA –

En el mundo de la tecnología en rápida evolución, una innovación destaca por su potencial transformador está siendo la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI). Esta poderosa tecnología, impulsada por algoritmos de aprendizaje profundo y redes neuronales avanzadas, está revolucionando industrias en todo el mundo. Entre ellas, el sector financiero y bancario se destaca como un beneficiario principal de esta revolución tecnológica.

El sector financiero siempre ha estado a la vanguardia de la adopción tecnológica. Desde la aparición de las plataformas de negociación electrónica hasta el auge de la negociación algorítmica, la tecnología ha moldeado continuamente la forma en que entendemos e interactuamos con las finanzas. Hoy, mientras nos encontramos al borde de la revolución de la IA, estamos presenciando otro cambio de paradigma en el panorama financiero.

La GenAI, con su capacidad para crear nuevas instancias de datos y predecir tendencias futuras, está desbloqueando oportunidades sin precedentes en el sector financiero. Está automatizando tareas rutinarias, mejorando los procesos de toma de decisiones y proporcionando información con un nivel de profundidad y precisión que antes era inimaginable. Desde la predicción de tendencias del mercado hasta la personalización de las experiencias del cliente, GenAI no es solo una mejora incremental sobre los métodos tradicionales; es un cambio de juego que está redefiniendo las reglas.

Sin embargo, como cualquier tecnología poderosa, GenAI también trae consigo una serie de desafíos. Los problemas de sesgo, privacidad, transparencia y robustez son solo algunos de los muchos obstáculos que las instituciones financieras deben superar para aprovechar eficazmente el poder de GenAI. Además, a medida que GenAI se integra más en nuestros sistemas financieros, también introduce nuevos riesgos sistémicos que deben ser gestionados cuidadosamente.

Este articulo tiene como objetivo profundizar en estos desafíos y explorar cómo las instituciones financieras pueden navegar estratégicamente este complejo panorama. Examinaremos los posibles inconvenientes al implementar GenAI en finanzas y discutiremos estrategias para mitigar estos riesgos. Además, destacaremos el inmenso potencial de GenAI y cómo se puede aprovechar para obtener una ventaja competitiva en el sector de las finanzas.

A medida que nos embarcamos en este viaje, es importante recordar que el objetivo no es solo adoptar GenAI, sino hacerlo de manera responsable. El futuro de las finanzas no solo está en manos de aquellos que pueden aprovechar el poder de GenAI, sino también en manos de aquellos que pueden hacerlo mientras mantienen los principios de equidad, transparencia y prácticas éticas. A medida que nos adentramos en este nuevo mundo, nos debemos esforzar por asegurar que el auge de GenAI en finanzas conduzca a un futuro que no solo sea más eficiente y rentable, sino también más equitativo y justo.

Desafíos de implementar GenAI en finanzas

Sesgo y equidad

Los modelos de GenAI se entrenan en datos históricos, que a menudo contienen sesgos inherentes. Estos sesgos pueden perpetuar inadvertidamente la discriminación, influyendo en las decisiones de préstamos, la puntuación crediticia y las interacciones con los clientes. Es responsabilidad de las instituciones financieras abordar activamente el sesgo y garantizar la equidad en sus sistemas de IA. La transparencia es clave en este sentido.

No es suficiente simplemente implementar IA; las instituciones deben comprender cómo se están tomando las decisiones y asegurarse de que sean justas e imparciales. Esto requiere pruebas y validación rigurosas de los modelos de IA, así como la implementación de métricas de equidad y técnicas de mitigación de sesgos.

Por ejemplo, en 2022, un banco líder implementó una herramienta de equidad de IA que ayudó a identificar y mitigar el sesgo en su proceso de aprobación de préstamos. Esta herramienta mejoró significativamente la equidad de sus decisiones de préstamos, demostrando la importancia de abordar el sesgo en los sistemas de IA.

Preocupaciones de privacidad

GenAI procesa grandes cantidades de datos personales, lo que plantea preocupaciones significativas de privacidad. Encontrar el equilibrio adecuado entre la utilización de datos y la privacidad individual es como caminar por una cuerda floja. La anonimización robusta de datos, la gestión del consentimiento y el cumplimiento de las regulaciones de privacidad son esenciales.

Las instituciones financieras deben priorizar la privacidad y garantizar que los datos de los clientes estén protegidos a toda costa. Esto implica implementar marcos sólidos de gobernanza de datos, invertir en tecnologías seguras de almacenamiento y transmisión de datos, y educar a los empleados y clientes sobre la privacidad de los datos.

Opacidad de los resultados

El proceso de toma de decisiones de GenAI a menudo puede ser opaco, lo que lleva a lo que comúnmente se conoce como el problema de la “caja negra”. Los reguladores y las partes interesadas exigen transparencia en los sistemas de IA. Las instituciones financieras deben invertir en técnicas de interpretabilidad para desmitificar la caja negra de GenAI y generar confianza entre los usuarios.

Entender cómo GenAI toma decisiones es crucial para mantener la responsabilidad y garantizar prácticas éticas. Esto implica invertir en investigación y desarrollo de técnicas de IA explicables, así como la adopción de estándares y directrices para la transparencia de la IA.

Robustez del rendimiento

Los mercados financieros son inherentemente dinámicos. Los modelos de GenAI deben rendir de manera consistente en varios escenarios: mercados alcistas, mercados bajistas y todo lo demás. Las pruebas de estrés y el análisis de escenarios son fundamentales para garantizar la robustez.

Las instituciones financieras deben asegurarse de que sus sistemas de IA sean adaptables y resilientes, capaces de navegar el paisaje financiero en constante cambio. Esto implica el monitoreo y la actualización continuos de los modelos de IA, así como la implementación de marcos sólidos de validación y prueba de modelos.

Ciberamenazas

Los sistemas de GenAI son vulnerables a ciberamenazas como ataques adversarios, envenenamiento de datos e inversión de modelos. Las entidades financieras deben fortalecer sus defensas de ciberseguridad. Una violación podría tener consecuencias catastróficas, y reentrenar a GenAI después de un ataque de envenenamiento puede ser muy costoso.

A medida que nos volvemos más dependientes de la IA, es crucial invertir en medidas de ciberseguridad robustas para protegerse contra posibles amenazas. Esto implica implementar tecnologías avanzadas de ciberseguridad, realizar auditorías de seguridad regulares y capacitar a los empleados en las mejores prácticas de ciberseguridad.

Riesgos sistémicos

La adopción generalizada de GenAI introduce nuevos riesgos sistémicos. Los reguladores deben monitorear la interconexión, el riesgo de concentración y las consecuencias no deseadas. Un colapso del mercado impulsado por GenAI podría tener implicancias globales.

Es crucial que los reguladores se mantengan por delante de la curva y anticipen los posibles riesgos que plantea la adopción generalizada de GenAI. Esto implica desarrollar nuevos marcos regulatorios para la IA, realizar vigilancia regular del mercado y promover la cooperación y el intercambio de información entre las instituciones financieras.

Imperativos estratégicos: Aprovechando GenAI para la creación de valor

Optimización de la cartera

GenAI analiza datos históricos, tendencias del mercado y factores de riesgo para optimizar las carteras de inversión. Identifica las asignaciones óptimas de activos, se protege contra los riesgos y se adapta a las condiciones cambiantes del mercado. Las instituciones financieras pueden maximizar los rendimientos mientras minimizan la exposición al riesgo.

Con GenAI, la gestión de carteras se convierte en un proceso más preciso y eficiente. Esto implica aprovechar algoritmos avanzados de aprendizaje automático, incorporar diversas fuentes de datos y monitorear y ajustar continuamente las estrategias de cartera en función de la dinámica del mercado.

Procesos sólidos de gestión financiera e informes.

GenAI agiliza la preparación de documentos, la investigación y las tareas contables. Los analistas pueden centrarse en percepciones de mayor valor, mientras que GenAI ayuda con la agregación de datos, la generación de informes y los archivos de cumplimiento. Las ganancias de eficiencia son sustanciales.

Al automatizar tareas rutinarias, GenAI permite a los profesionales financieros centrarse en la toma de decisiones estratégicas y el análisis. Esto implica integrar la IA en los flujos de trabajo existentes, capacitar a los empleados sobre cómo aprovechar las herramientas de IA y mejorar y actualizar continuamente los modelos de IA en función de los comentarios y el rendimiento.

Planificación estratégica

GenAI aumenta el juicio humano. Proporciona percepciones impulsadas por datos más rápidas para decisiones estratégicas. Ya sea para estrategias de entrada al mercado, evaluaciones de fusiones y adquisiciones o asignación de capital, GenAI mejora las capacidades de los profesionales.

Con GenAI, las instituciones financieras pueden tomar decisiones más informadas, respaldadas por datos y análisis avanzados. Esto implica aprovechar la IA para el modelado predictivo, el análisis de escenarios y la optimización de decisiones, así como integrar las percepciones de la IA en los procesos de planificación estratégica.

Gestión de riesgos

GenAI identifica riesgos emergentes al analizar grandes conjuntos de datos: riesgo de crédito, riesgo de mercado, riesgo operacional y más. Permite la mitigación proactiva de riesgos y mejora los rendimientos ajustados al riesgo. GenAI proporciona una visión más completa del riesgo, permitiendo a las instituciones financieras anticipar y mitigar amenazas potenciales antes de que se materialicen.

Conclusión

El futuro de las finanzas se encuentra en la intersección de la innovación y la adopción responsable. Las instituciones financieras deben adoptar GenAI mientras abordan sus desafíos. Los reguladores juegan un papel fundamental en la configuración del panorama de GenAI. Al adentrarnos en este nuevo mundo valiente, recordemos que GenAI no es una bala de plata, es una herramienta poderosa que exige sabiduría, ética y supervisión.

A medida que navegamos por las complejidades de GenAI, es crucial recordar que nuestro objetivo no es solo innovar, sino hacerlo de manera responsable. El futuro de las finanzas depende de nuestra capacidad para aprovechar el poder de GenAI mientras mantenemos nuestro compromiso con la equidad, la transparencia y las prácticas éticas. A medida que continuamos explorando el potencial de GenAI, también debemos continuar cuestionando, aprendiendo y esforzándonos por un futuro en el que la IA sirva las necesidades de todos los interesados en el ecosistema financiero.

Enlace al artículo original en idioma inglés