Los acontecimientos en la economía en rápida evolución durante las últimas semanas han ido pasando de las cuestiones minoristas y de infraestructura a un enfoque en los servicios financieros. Y ese enfoque ha dado lugar a nuevas ideas y casos de uso para el sector a medida que los bancos encuentran un lugar para la IA de los agentes en la ejecución de sus modelos de negocio, además de protegerlos.
Y uno de los mayores problemas está en la identificación de identidades no humanas, o como se las conoce mejor, bots. Security Boulevard sostiene que la IA agente está comenzando a remodelar los servicios financieros, pero sólo si las instituciones fortalecen los sistemas de seguridad que se encuentran debajo de ella. El artículo se centra en las «identidades no humanas» o credenciales digitales que permiten que aplicaciones, servidores y sistemas automatizados se comuniquen entre sí. Se dice que las identidades de estas máquinas se vuelven cada vez más importantes a medida que los bancos y las empresas financieras trasladan más operaciones a la nube y dependen más de herramientas automatizadas. En ese entorno, una mejor gestión de contraseñas, tokens y derechos de acceso puede ayudar a reducir el riesgo, mejorar el cumplimiento, brindar a los equipos de seguridad una mayor visibilidad y reducir los costos operativos.
El artículo también dice que la inteligencia artificial basada en agentes puede ayudar a las instituciones financieras a tomar decisiones más rápidas, mejorar la detección de fraude, agilizar las operaciones y respaldar nuevos productos y servicios. Pero Security Boulevard enfatiza que estos avances dependen de controles más estrictos sobre qué sistemas pueden acceder a datos confidenciales y cómo se comportan cuando lo hacen. Representa una cultura de seguridad, automatización y una coordinación más estrecha entre los equipos como partes esenciales de ese trabajo. La principal conclusión es que la IA de los agentes puede abrir nuevas oportunidades en los servicios financieros, pero las empresas necesitarán una gestión de identidad de las máquinas más sólida y una estrategia de ciberseguridad más unificada para utilizarla de forma segura.
Contenido
ToggleIngeniería de contexto
Esa seguridad está respaldada por un concepto interno del béisbol llamado ingeniería de contexto. La ingeniería de contexto es el trabajo de proporcionar a un sistema de IA la información, las reglas y los objetivos comerciales correctos para que pueda tomar decisiones útiles en el entorno adecuado. En la banca, esto significa basar las herramientas de IA en los propios datos, políticas y contexto del banco para que sus respuestas sean más relevantes, confiables y menos propensas a extraviarse.
La TI financiera dice que este paso es esencial si los bancos quieren que la IA autónoma pase de experimentos simples a un uso operativo real. El artículo dice que los bancos ya están utilizando estas herramientas para preparar materiales para los clientes, modelar escenarios financieros, acelerar el alcance y mejorar la detección de fraude. También afirma que la IA rica en contexto puede ayudar a reducir el trabajo manual, mejorar la productividad de los empleados y respaldar un servicio al cliente más rápido y personalizado.
Nos encantaría ser su fuente de noticias favorita.
Agréganos a tu lista de fuentes preferidas para que nuestras noticias, datos y entrevistas aparezcan en tu feed. ¡Gracias!
La TI financiera también dice que la próxima fase de la IA autónoma en la banca dependerá de la gobernanza, el cumplimiento y el poder de los datos subyacentes. El artículo señala ejemplos de bancos y empresas de pagos que utilizan inteligencia artificial para reducir los tiempos de incorporación, reducir los falsos positivos en los controles contra el lavado de dinero y fortalecer los controles de fraude agregando más contexto al análisis de transacciones. También dijo que los bancos podrían utilizar inteligencia artificial autónoma para proporcionar orientación financiera altamente personalizada y nuevos servicios bancarios integrados.
Anuncio: Desplácese para continuar
Pero el artículo enfatiza que estos avances sólo serán sostenibles si las empresas construyen sistemas que sean auditables, seguros y cumplan con reglas como la ley de IA de la UE. El mensaje principal es que la IA autónoma puede mejorar la velocidad, el servicio y la toma de decisiones en la banca, pero sólo cuando se basa en datos confiables y se implementa con una supervisión sólida.
Un mensaje a los CMO
Los CMO bancarios también están considerando la inteligencia artificial basada en agentes, que fue el tema de un artículo en el Wall Street Journal la semana pasada. El artículo sostiene que la IA de los agentes podría convertirse en una fuerza importante en la forma en que los bancos comercializan a los clientes, personalizan las ofertas y dan forma al crecimiento. Se dice que algunos bancos ya están utilizando estos sistemas para monitorear campañas, personalizar mensajes y crear un alcance personalizado basado en señales como depósitos de nómina o gastos de viaje.
El artículo también señala usos en la banca de inversión y la gestión patrimonial, donde la IA puede ayudar a producir comentarios de investigación e informes personalizados para los clientes más rápidamente. Su punto más amplio es que la IA agente está yendo más allá de la eficiencia administrativa y comenzando a influir en la forma en que los bancos toman decisiones comerciales.
La principal advertencia del artículo es que es posible que muchos CMO bancarios aún no tengan el control de las funciones más importantes en un entorno impulsado por la IA. El análisis de Deloitte de 28 de los bancos más grandes de EE. UU. encontró una influencia desigual de las CMO sobre los datos de los clientes, los análisis, la tecnología de marketing y la experiencia del cliente, mientras que la gestión de la privacidad y el consentimiento a menudo se encuentra en otra parte. Los autores dicen que si los líderes de marketing no ayudan a dar forma a los datos, las reglas y los incentivos detrás de los sistemas de IA, corren el riesgo de perder influencia estratégica. La conclusión es que los CMO deberían trabajar más estrechamente con la tecnología, el riesgo, las finanzas y la alta dirección para desempeñar un papel más importante en el impulso de la estrategia de IA y convertir los sistemas de agentes en una herramienta para el crecimiento bancario.
Para conocer toda la cobertura de PYMNTS AI, suscríbase al periódico Boletín de IA.
