Si bien el revuelo sobre la GenAI (inteligencia artificial generativa) es real desde hace más de un año, no ha sido hasta ahora cuando ha empezado a generar resultados tangibles en el sector bancario y financiero. A continuación, algunos ejemplos interesantes de proyectos recientes para clientes.
La inteligencia artificial (IA) generativa tiene un gran potencial cuando se trata de mejorar la productividad, la innovación y cambios en la dinámica del mercado, en cualquier sector. Todos estamos de acuerdo de que seguramente también traerá cambios en la industria bancaria y financiera, pero hasta que no tengamos ejemplos tangibles y pruebas de concepto concretas no sabremos con precisión el alcance de su aplicación.
Esto es exactamente lo que está ocurriendo ahora.
Pilotos de GenAI prometedores
El aumento de las expectativas de los clientes está impulsando la transformación integral en la banca, constituyendo un argumento de peso para la adopción de las tecnologías GenAI. Como socio de empresas bancarias y de servicios financieros-actualmente trabajamos con 18 de las 20 principales compañías de este sector- estamos participado en varios proyectos piloto prometedores:
- Dirigimos una prueba de valor (Proof-Of-Value, sus siglas en inglés POV) durante seis meses para una compañía de inversión y seguros, en el que evaluamos el potencial de la GenAI para mejorar su chatbot. A medida que se implementó la IA, el ratio de precisión pasó del 91% al 97%, con mejoras en la eficiencias y menos errores como otros efectos secundarios positivos.
- Hace un par de meses lanzamos un piloto para un banco europeo, que generó un incremento de la productividad del 35% en la codificación al incluir compañeros de código en nuestra primera prueba. Eficiencias como esta tendrán un enorme impacto en el sector (y en Cognizant como empresa).
- Hicimos otro piloto interesante durante seis meses abordando la conversión de código Cobol en una gran empresa de seguros con sede en Reino Unido. Todos pensábamos que habría trabajo para los codificadores Cobol de por vida. Ahora vemos que la GenAI ofrece una alternativa más flexible y rápida de trabajar.
También vemos que las compañías están incrementado su interés en utilizar la IA generativa para objetivos de ESG. En el último estudio realizado por Cognizant y Oxfrod Deep Green report, el 80% de los encuestados sostiene que las tecnologías de IA/ML son eficaces o muy eficaces para mejorar la sostenibilidad ambiental.
¿Por dónde empezar?
La facilidad de acceso significa que la IA generativa democratiza la innovación, ya que todo el mundo puede utilizar las mismas herramientas. ¿Qué ocurre entonces con la competitividad?
Según Duncan Roberts, Thought Leader and Futurist at Cognizant Research, "dos cosas te diferenciarán: los datos -tu conjunto único de información que introduces en GenAI- y las personas de tu empresa que pueden aumentar los resultados de esta tecnología para mejorar el negocio".
Entonces ¿por dónde empezar? Una cosa está clara: sin los datos no vas a ningún lado. Duncan Roberts insta a las compañías a empezar por plantearse algunas cuestiones básicas para obtener el marco para el proyecto:
“¿Qué conseguimos? ¿Cuáles son las posibles repercusiones normativas? ¿Qué competencias necesitamos? ¿De qué datos disponemos y cuáles necesitamos? ¿Qué medidas de seguridad debemos adoptar? ¿Cómo transformará esto nuestros modelos empresariales y operativos? " Duncan afirma que "si se adopta un enfoque holístico, es más probable transformarse y adelantarse a la competencia".
Para más información vista nuestra página dedicada a soluciones tecnológicas para el sector bancario.
