La inteligencia artificial (IA) ofrece muchas perspectivas prometedoras para los bancos, ya que hace que las tareas diarias sean más eficientes. Gracias a esta herramienta, también se realizan análisis complejos y modelos de riesgo de forma más sencilla y rápida.
Según Business Insider , la IA lleva años revolucionando Wall Street, y la mayoría de las transacciones ahora se ejecutan mediante algoritmos. Al procesar la información recibida, analizarla y tomar decisiones de compra o venta, los algoritmos ayudan a ejecutar entre el 60 % y el 75 % de las transacciones diarias en Wall Street, el centro financiero de Nueva York. Sin embargo, la pregunta ahora es si este porcentaje podría ser mayor y si la IA acabará reemplazando por completo los puestos de trabajo humanos en la generación de beneficios.
La carrera por aplicar la IA
Wall Street prevé un impacto significativo de la IA en las operaciones financieras. Según una encuesta realizada por JPMorgan, una de las firmas de servicios financieros más antiguas del mundo, con sede en Nueva York, el 53% de los operadores cree que la IA o el aprendizaje automático serán la tecnología más influyente en las operaciones durante los próximos tres años (frente al 25% en 2022).
Según nuevos datos de la consultora estadounidense Evident, en los bancos más desarrollados, aproximadamente el 40% de las ofertas de empleo están relacionadas con la IA, como ingenieros de datos y cuantitativos, administradores, etc.
Eigen Technologies, una empresa tecnológica global con sede en Nueva York que proporciona servicios de IA a bancos como Goldman Sachs e ING, afirmó que las solicitudes de IA por parte de los bancos se quintuplicaron en el primer trimestre de 2023 en comparación con el mismo período del año anterior.
Alexandra Mousavizadeh, CEO y cofundadora de Evident, afirmó que el lanzamiento de ChatGPT por parte de OpenAI (EE. UU.) en noviembre de 2022 hizo que los líderes bancarios tomaran mayor conciencia de que la IA representa un cambio radical en el sector bancario debido a sus múltiples perspectivas. Mousavizadeh enfatizó: "El costo del talento en IA ha aumentado significativamente. Ha comenzado una carrera por la IA".
Cada vez son más los bancos de Wall Street que están adoptando la tecnología de inteligencia artificial.
Un ejemplo destacado del uso de la IA en el sector financiero y bancario es el desarrollo, por parte de Deutsche Bank, el mayor grupo de banca privada de Alemania, de un producto capaz de analizar si las inversiones de sus clientes están en riesgo. El banco también utiliza esta herramienta para encontrar fondos, acciones y bonos que se ajusten a las necesidades y preferencias de cada cliente.
Kirsten Anne Bremke, directora de Soluciones de Datos Globales en Deutsche Bank, es una firme defensora de la integración de la inteligencia artificial y la inteligencia humana.
El grupo multinacional de banca y servicios financieros ING (Países Bajos) utiliza inteligencia artificial (IA) para detectar posibles impagos. Mientras tanto, Morgan Stanley compite por implementar IA, experimentando con nuevas tecnologías mediante modelos de lenguaje a gran escala (LLM). Actualmente, Morgan Stanley posee una patente para un modelo que utiliza IA y aprendizaje automático para determinar si la información de la Reserva Federal de EE. UU. (Fed) indica una política monetaria expansiva o restrictiva, lo que les permite predecir las acciones de política monetaria.
JPMorgan también tiene planes similares. En una solicitud de patente presentada en mayo, el banco afirmó haber creado un producto como ChatGPT, capaz de ayudar a los inversores a seleccionar acciones adecuadas. Datos concretos demuestran que, mediante publicidad global, JPMorgan contrató a 3651 personas para puestos relacionados con la IA entre febrero y abril, casi el doble que sus rivales Citigroup y Deutsche Bank.
Operadores en la Bolsa de Nueva York
Steven Burrows, director del bufete multinacional Fieldfisher, afirmó que los bancos están utilizando la IA para ofrecer soluciones de cobertura de riesgos más adecuadas mediante herramientas como los swaps de tipos de interés y los derivados de renta variable, lo que les permite ofrecer mejores precios a sus clientes. Por su parte, Yuriy Nevmyvaka, jefe de investigación en aprendizaje automático de Morgan Stanley, declaró: «Todas las empresas, departamentos de negociación y equipos de inversión están intentando comprender a fondo la IA».
Wells Fargo, un banco estadounidense, utiliza modelos de lenguaje avanzados para determinar qué información deben comunicar sus clientes a los reguladores, al tiempo que les ayuda a optimizar sus procesos de negocio. Por su parte, BNP Paribas, un banco francés, emplea chatbots para responder a las consultas de sus clientes y utiliza inteligencia artificial para detectar y prevenir el fraude y el blanqueo de capitales. De forma similar, Cast, la herramienta de monitorización y análisis con IA de Société Générale (Francia), utiliza su capacidad de procesamiento para detectar posibles irregularidades en los mercados de capitales.
Los gobiernos de todo el mundo compiten por encontrar formas de regular las herramientas de inteligencia artificial.
Transparencia y eficiencia
Si bien la creciente aplicación de la IA en los sectores financiero y bancario trae consigo cambios positivos, también plantea importantes desafíos para el mercado financiero: desde el riesgo de pérdida de empleos hasta la transparencia y la eficiencia de esta tecnología.
En primer lugar, el riesgo de futuras pérdidas de empleo aumentará significativamente. Los analistas de Goldman Sachs temen que 300 millones de empleos a tiempo completo en todo el mundo puedan ser automatizados por la IA. Esta cifra podría incluir el 35% del sector empresarial y financiero en Estados Unidos.
El multimillonario Warren Buffett, presidente de Berkshire Hathaway Inc., expresó su preocupación en la junta anual de accionistas de la compañía el 6 de mayo, declarando: "Cuando algo puede realizar todo tipo de tareas, me preocupa un poco. Porque sé que no podemos revertir esta tendencia". Compartiendo esta opinión, Brian Moynihan, director ejecutivo de Bank of America, opinó que la IA podría aportar enormes beneficios y reducir muchas tareas, pero es fundamental comprender cómo funciona el flujo de trabajo y el proceso de toma de decisiones.
Si bien la aplicación de la IA tiene impactos positivos, también conlleva desafíos.
En segundo lugar, la transparencia es un aspecto crucial al expandir el uso de la IA en el sector bancario y financiero. Los bancos están obligados a realizar transacciones y tomar decisiones basadas en información verificada. Según la experta Anne Beaumont, socia del bufete Friedman Kaplan Seiler Adelman & Robbins LLP (EE. UU.), una vez que la IA se generalice, será muy difícil explicar a clientes y reguladores en qué datos se basó el banco para tomar decisiones y si el uso de esos datos estaba justificado.
Además, según el profesor Alan Blackwell, catedrático de informática y tecnología de la Universidad de Cambridge (Reino Unido), los bancos necesitan utilizar macrodatos de diversas fuentes para "entrenar" las herramientas de IA, y de ello surgirán muchos problemas.
En tercer lugar, el costo de desarrollar y operar herramientas de IA es muy elevado. Lewis Z. Liu, fundador y director ejecutivo de Eigen Technologies, afirmó que el costo estimado de usar modelos de lenguaje a gran escala para responder preguntas de clientes ronda los 14 dólares por pregunta, mientras que el costo para los abogados es de tan solo unos 6 dólares por pregunta.
Si bien el papel de la IA en las operaciones de Wall Street no es nuevo, muchos analistas hablan de un futuro en el que la IA podría reemplazar por completo a los humanos en las transacciones financieras y generar beneficios, especialmente dada la creciente y generalizada aplicación de la IA. Hoy en día, los bancos compiten con entusiasmo por desarrollar y aplicar la IA para aumentar la eficiencia empresarial, impulsando así rápidos cambios en el sector bancario y financiero en un futuro próximo. Sin embargo, las consultoras coinciden en que los bancos deben identificar claramente en qué áreas la IA generará un valor superior para desarrollar una estrategia de aplicación de IA bien definida. Además, deben centrarse en la formación de los empleados, la contratación de más expertos y el establecimiento de un nuevo marco de gestión de riesgos para abordar los problemas relacionados con la IA, el entorno normativo poco claro para su aplicación y los problemas relacionados con la precisión de los datos.
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