No son espectaculares ni se asemejan a experiencias de ciencia ficción, pero resuelven problemas enquistados. Exactamente lo que busca el sector financiero en los casos de uso nacientes de la IA generativa. La banca española, los seguros y otros segmentos de los servicios financieros, han sido desde hace décadas adalides de la introducción de las tecnologías de la información, por lo que no puede extrañar que sea este el sector menos indicado para ignorar las oportunidades que le ofrece la versión actual de la IA. De esto se ha hablado con fundamento en una mesa redonda organizada en Madrid por Google Cloud. Se trataba de centrar el tiro, de explorar la realidad digerible por los usuarios.
No son espectaculares ni se asemejan a experiencias de ciencia ficción, pero resuelven problemas enquistados. Exactamente lo que busca el sector financiero en los casos de uso nacientes de la IA generativa. La banca española, los seguros y otros segmentos de los servicios financieros han sido desde hace décadas adalides de la introducción de las tecnologías de la información, por lo que no puede extrañar que sea este el sector menos indicado para ignorar las oportunidades que le ofrece la versión actual de la IA. De esto se ha hablado con fundamento en una mesa redonda organizada en Madrid por Google Cloud. Se trataba de centrar el tiro, de explorar la realidad digerible por los usuarios.
En este contexto se presentó como introducción una encuesta a escala global, patrocinada por la compañía anfitriona, según la cual el 63% del sector financiero ya tiene proyectos en producción. Que este sector, altamente regulado, maneja dato críticos de los usuarios es un elemento que favorece el uso de la IA generativa con ejemplos como los citados en la mesa redonda.
Isaac Hernández, country manager de Google Cloud Iberia, abrió la jornada exponiendo las tendencias tecnológicas de mayor impacto en los servicios financieros para el 2025. Según dijo, la encuesta revela que en un 90% de los casos se obtiene un retorno de la inversión de al menos un 6%.
Hernández enumeró una serie de ejemplos de uso, entre ellos la automatización de documentos y la extracción de información, antes de destacar la ayuda que la IA generativa representa cuando se trata de actualizar el enorme volumen del legado de código en los sistemas de los bancos. Programaciones de hace cuarenta años en las que la novísima tecnología de hoy se zambulle para identificar los fragmentos que son susceptibles de poner al día.
Tras ello, la IA sugiere fórmulas que ahorran un buceo tedioso a los desarrolladores. En este plano, explicó Hernández, Google Cloud trabaja con el Banco Santander en una iniciativa Dual Run, que permite migrar estructuras mainframe para ejecutar en paralelo el código antiguo y el moderno para mayores garantías. En un entorno en el que se va eclipsando la experiencia humana con los lenguajes clásicos de programación. Y Google, claro está, canta presente .
Por su lado, Juan Manuel Sánchez-Quinzá, director de Transformación y PMO de Abanca, relató haber identificado 42 casos de uso de la IA, de los que 25 se habrán implementado este año, ya con cierta escala. “Uno de los bloques que exploramos – dijo – es el poder que tiene la IA generativa para optimizar y mejorar la experiencia del cliente, un punto crucial para los bancos: en el 30% de los procesos críticos con la clientela ya incorporamos esta tecnología”.
Con herramientas apoyadas en la IA, Abanca está consiguiendo mejoras calculadas en un 35% en la productividad en los equipos de operaciones: “lo estamos implantando – dijo su ponente – en procesos como el alta de clientes, reclamaciones o procesos de financiación”.
Como es lógico, las estrategias de implantación de la IA se basan en la identificación de áreas donde la tecnología puede aportar más valor, la evaluación de los costes y la viabilidad de hacer un despliegue a escala. Pero, para el correcto aprovechamiento de la IA generativa, siempre es decisivo un buen gobierno del dato. Esto trae como consecuencia una garantía de que la información resultante será la correcta. Porque en la banca, como en otros sectores de actividad, una preocupación es el control de las llamadas alucinaciones.
Destacó Sánchez-Quinzá la necesidad de identificar cuándo puede haber una incidencia en el proceso, de manera que sea eliminada esa posibilidad. “Un chatbot de cara al público, por ejemplo, debe tener instrucciones claras para extraer respuestas únicamente de una base de conocimiento acotada que haya sido definida por la entidad”. Además de dictar reglas para evitar que la IA conteste más de lo que se necesita de ella. Obviamente, el objetivo en este caso es evitar que se exceda con respuestas fuera de contexto, incluidas aquellas que – dijo – estén relacionadas con asuntos sensibles y podrían viralizarse con un simple pantallazo.
Jaime Pérez-Maura, global head of business transformation en Allfunds Bank – firma especialista del soporte al trading y la gestión de activos – coincidió con la visión de proporcionar unos railes a la IA generativa para que se comporte correctamente, sin esos despistes que afean su utilidad.
“Sabemos que la IA da resultados, pero ¿cómo hacemos para que funcione en tu compañía?” se preguntó retóricamente Pérez-Maura. La fórmula consiste en ir paso a paso, con casos de uso que sean fáciles. Resulta fundamental que el usuario se sienta partícipe y por ello es preferible empezar por lo sencillo, con problemas reales conocidos. “Uno de los problemas que presenta la IA es que la gente tiende a centrarse en problemas que no existen”.
Citó el directivo de Allfunds las tareas documentales entre las más automatizables en primera instancia. Esta compañía, con sedes en Londres y Madrid, ha puesto a la IA generativa a la tarea de buscar información y a organizar la que contienen las fichas de los fondos de inversión. El proyecto se encuentra aún en su fase inicial – aclaró – por lo que requiere supervisión humana, lo que no obsta para que Pérez-Maura se dijera confiado en que los agentes de IA podrán automatizar completamente tareas engorrosas.
La mesa redonda también sirvió para anticipar un estudio de Funcas a colación del empleo de la inteligencia artificial en las entidades financieras. Sobre una muestra de 2.000 usuarios de banca en España, se ha detectado que sólo el 28% afirma haber utilizado servicios de IA al tratar con su banco, mientras que el 42% cree que la entidad sí usa estas tecnologías. Los porcentajes sugieren que la percepción general está por debajo de la realidad.
Pero la imagen panorámica resulta más reveladora para calibrar el potencial de la inteligencia artificial. El 72% de los encuestados para el estudio dijo estar “altamente satisfecho” con sus respectivas entidades y la experiencia digital fue mencionada como factor clave por el 76% de los usuarios. Es fácil colegir que la IA generativa supondrá un valor diferencial en los próximos años.
La hiperpersonalización (sic) es otra de las tendencias que influirán en el sector financiero el año entrante. La IA generativa se perfila como un factor clave, destinado a convertir la relación colectiva con los clientes en un vínculo individual. Otro participante en la mesa redonda, Pedro Díaz Yuste, CEO de Savia – Salud Digital de Mapfre, ilustró así esta transición: “las coberturas aseguradoras que tiene un cliente dependen del producto que haya contratado, lo que en muchas ocasiones es algo muy personalizado. Los servicios que utiliza habitualmente, los conoce, pero hay otros que utiliza poco y ahí se pierde”.
Díaz Yuste aportó un ejemplo, las coberturas de salud que el usuario tiene en el extranjero. Sabe que tiene alguna cobertura media, pero no sabe el detalle porque no ha tenido ocasión de usarla. “Nosotros – dio – hemos introducido un servicio de IA para ayudar a nuestros clientes a saber cuáles son los servicios que están incluidos en su póliza, dependiendo del país al que vayan”.
Volviendo a Sánchez-Quinzá, de Abanca, la IA generativa mejora la interacción con los clientes, que muchas veces no saben qué problemas tienen. Es la propia entidad la encargada de identificar quién puede ayudar a cada cliente y en esto la IA ha traído resultados positivos. En general, la resolución de las llamadas ha mejorado en un 46% con respecto a la situación anterior, según manifiestan los propios clientes de Abanca.
Por analogía y en lo que concierne al sector asegurador, Pedro Díaz Juste explicó cómo los procesos de reembolso son ahora más eficientes. La IA generativa le dice al usuario qué documentos tiene que subir a la plataforma para obtener la devolución por una cobertura médica.
Más allá de la hiperpersonalización señalada, otra de las tendencias que se destacaron fue la centralización del conocimiento, de manera que los empleados puedan lanzar preguntas a un solo espacio. Los bancos y otras empresas del sector financiero trabajan con el objetivo de acabar con los silos y unificar los datos, modernizar la gestión y obtener información en tiempo real. Jaime Pérez-Maura, de Allfunds, sostuvo que las páginas web se van a transformar. Aun hoy, presentan un índice de contenidos que sirve al usuario para buscar la información, pero más adelante incorporarán un asistente virtual dotado con todo el conocimiento que conlleva el sitio web – de nuevo aquí es importante el concepto de los railes que guiarán al LLM designado – quien actúe como herramienta de búsqueda.
Google Cloud, aparte de su función introductoria, destacó en la mesa redonda el empleo de la IA generativa en materia de ciberseguridad. El 61% de las entidades financieras que la usan para protegerse de las amenazas, afirman haber obtenido mejoras significativas. La nueva tecnología permite un enfoque más proactivo en la detección y la contención de riesgos . Al respecto, Isaac Hernández recalcó la identificación y prevención de los delitos financieros, un área – dijo – en la que abundan los falsos positivos, un fenómeno que la Ia contribuye a paliar.
[informe de Pablo G. Bejeranio]