La inteligencia artificial (IA) es muy prometedora para los bancos, ya que las tareas cotidianas se gestionan de forma más eficiente. Con esta herramienta también es más fácil y rápido realizar análisis complejos y modelar riesgos.
Según Business Insider , la IA ha revolucionado Wall Street desde hace muchos años, ya que la mayoría de las transacciones se han realizado y se siguen realizando mediante algoritmos. Al procesar la información recibida, analizarla y tomar decisiones de compra o venta, los algoritmos ayudan a realizar entre el 60 y el 75% de las transacciones diarias en Wall Street, el centro financiero de la ciudad de Nueva York (EE.UU.). Sin embargo, la pregunta ahora es si esta tasa puede ser mayor y si la IA reemplazará completamente los trabajos humanos en la búsqueda de ganancias.
Carrera de aplicaciones de IA
Wall Street espera que la IA tenga un impacto dramático en las transacciones financieras. Según una encuesta de JPMorgan, una de las empresas de servicios financieros más antiguas del mundo con sede en Nueva York, hasta el 53% de los comerciantes creen que la IA o el aprendizaje automático será la tecnología más influyente en las transacciones en los próximos 3 años (en comparación con el 25% en 2022).
Según nuevos datos de Evident Consulting (EE.UU.), en los bancos más desarrollados, alrededor del 40% de los puestos de reclutamiento están relacionados con la IA, como ingenieros de datos y cuantitativos, administradores...
Eigen Technologies, una empresa de tecnología global con sede en Nueva York que brinda servicios de IA a bancos como Goldman Sachs e ING, dijo que las solicitudes de IA de los bancos se quintuplicaron en el primer trimestre de 2023 en comparación con el mismo período del año pasado.
La Sra. Alexandra Mousavizadeh, directora ejecutiva y cofundadora de Evident, dijo que el lanzamiento de ChatGPT por la empresa estadounidense Open AI en noviembre de 2022 ha hecho que los líderes bancarios sean más conscientes de que la IA es un cambio de juego en el sector bancario porque trae muchas perspectivas. “El coste del talento en IA está aumentando drásticamente. Ha comenzado una carrera por la IA”, enfatizó la Sra. Mousavizadeh.
Cada vez más bancos de Wall Street están adoptando tecnología de IA
Un ejemplo típico del uso de IA en el sector bancario y financiero es el desarrollo de un producto por parte del mayor grupo bancario privado de Alemania, Deutsche Bank, que puede analizar si las inversiones de sus clientes están en riesgo. Los bancos también utilizan esta herramienta para buscar fondos, acciones y bonos que se ajusten a las necesidades y deseos de cada cliente.
Kirsten Anne Bremke, directora global de soluciones de datos de Deutsche Bank, se muestra entusiasmada con la combinación de inteligencia artificial e inteligencia humana.
El grupo multinacional holandés de banca y servicios financieros ING está utilizando inteligencia artificial para detectar posibles morosos. Mientras tanto, Morgan Stanley está en la carrera para utilizar IA probando nuevas tecnologías de IA, utilizando el Modelo de Lenguaje Grande (LLM). Morgan Stanley posee actualmente una patente para un modelo que utiliza IA y aprendizaje automático para identificar información de la Reserva Federal de Estados Unidos (Fed) que muestra políticas estrictas o moderadas, ayudándoles así a pronosticar medidas de política monetaria.
JPMorgan tiene planes similares. En una presentación de patente en mayo, el banco dijo que había creado un producto como ChatGPT que podría ayudar a los inversores a elegir las acciones adecuadas. JPMorgan anunció 3.651 puestos relacionados con IA a nivel mundial entre febrero y abril, casi el doble que sus rivales Citigroup y Deutsche Bank, según muestran los datos de Evident.
Comerciantes en la Bolsa de Valores de Nueva York
Los bancos están utilizando IA para ofrecer soluciones de cobertura más personalizadas, a través de herramientas como swaps de tasas de interés y derivados de acciones, lo que les permite ofrecer mejores precios a los clientes, afirma Steven Burrows, director de la firma de abogados multinacional Fieldfisher. Mientras tanto, el Sr. Yuriy Nevmyvaka, jefe de investigación de aprendizaje automático en Morgan Stanley Bank (EE. UU.), dijo: "Todas las empresas, departamentos comerciales y grupos de inversión están tratando de comprender profundamente la IA".
El banco estadounidense Wells Fargo está utilizando grandes modelos de lenguaje para ayudar a determinar qué información necesitan sus clientes reportar a los reguladores, ayudándoles al mismo tiempo a mejorar sus procesos comerciales. Mientras tanto, el banco francés BNP Paribas está utilizando chatbots para responder a los clientes y utilizando inteligencia artificial para detectar y prevenir el fraude y el lavado de dinero. De manera similar, Cast, la herramienta de monitoreo y análisis de inteligencia artificial del banco francés Société Générale, utiliza su poder computacional para detectar posibles conductas indebidas en los mercados de capitales.
Los gobiernos compiten por regular las herramientas de IA
Transparencia y eficiencia
La promoción de la aplicación de la IA en los sectores financiero y bancario, si bien trae cambios positivos, también plantea desafíos importantes para el mercado financiero: desde el riesgo de pérdida de empleos hasta la transparencia y eficiencia de esta tecnología.
En primer lugar, aumentará el riesgo de futuras pérdidas de empleos. Los analistas de Goldman Sachs temen que 300 millones de empleos a tiempo completo en todo el mundo podrían ser automatizados por IA. Esa cifra podría incluir el 35% del sector empresarial y financiero de Estados Unidos.
El multimillonario Warren Buffett, presidente de Berkshire Hathaway Inc. "Cuando algo puede hacer tantas cosas, me pongo un poco nervioso. Porque sé que no tenemos la capacidad de revertir esto", dijo en la junta general anual de la compañía el 6 de mayo. Brian Moynihan, director ejecutivo de Bank of America, coincidió y dijo que la IA podría traer enormes beneficios y ayudar a reducir mucho trabajo, pero es importante entender cómo se realizan el flujo de trabajo y la toma de decisiones.
Si bien la aplicación de IA tiene impactos positivos, también conlleva desafíos.
En segundo lugar, la transparencia es una cuestión que requiere especial atención a la hora de ampliar el uso de la IA en el sector bancario y financiero. Los bancos están obligados a realizar transacciones y tomar decisiones comerciales basadas en información auténtica. Según la experta Anne Beaumont, socia del despacho de abogados Friedman Kaplan Seiler Adelman & Robbins LLP (EE.UU.), una vez que se amplíe el uso de la IA, será difícil explicar a los clientes y directivos en qué datos ha basado el banco sus decisiones y si el uso de esos datos es adecuado.
Además, según Alan Blackwell, profesor de informática y tecnología de la Universidad de Cambridge (Reino Unido), los bancos necesitan utilizar big data de muchas fuentes diferentes para "entrenar" herramientas de IA y de ahí también surgirán muchos problemas.
En tercer lugar, el coste de desarrollar y operar herramientas de IA es muy elevado. El fundador y director ejecutivo de Eigen Technologies, Lewis Z. Liu, dijo que el costo estimado de utilizar un modelo de lenguaje grande para responder las preguntas de los clientes es de aproximadamente 14 dólares por pregunta, mientras que el costo de que un abogado responda es de solo 6 dólares por pregunta.
Si bien el papel de la IA en las transacciones de Wall Street no es nuevo, muchos analistas hablan de un futuro en el que la IA puede reemplazar completamente a los humanos en las transacciones financieras y generar ganancias, especialmente en el contexto de una IA en explosión y una aplicación generalizada. Hoy en día, los bancos están en una carrera “emocionante” para desarrollar y aplicar IA para aumentar la eficiencia empresarial, promoviendo así cambios rápidos en la industria bancaria y financiera en el futuro cercano. Sin embargo, todas las organizaciones consultoras creen que los bancos necesitan identificar claramente en qué áreas la IA creará un valor excepcional para tener una estrategia clara de aplicación de la IA. Además, es necesario centrarse en la capacitación de los empleados, reclutar más expertos y tener un nuevo marco de gestión de riesgos para abordar los problemas relacionados con la IA, el entorno de políticas poco claro en la aplicación de la IA, así como los problemas relacionados con la precisión de los datos.
[anuncio_2]
Enlace de origen
Kommentar (0)