Ryt Bank de Malasia reemplaza los menús con inteligencia artificial

El verano pasado, Ryt Bank implementó un sistema de inteligencia artificial conversacional aprobado por el regulador con la capacidad de realizar transacciones bancarias clave. Los clientes utilizan el asistente Ryt AI del banco para transferir fondos, pagar facturas y consultar saldos a través de solicitudes en lenguaje natural que se envían directamente a los sistemas de pago del banco.

El asistente reemplaza la interfaz tradicional de banca móvil. En lugar de navegar por menús y múltiples pantallas dentro de la aplicación, los clientes se comunican con el banco a través del chat. Ryt AI interpreta la solicitud, prepara la transacción y la presenta para su aprobación antes de que se muevan los fondos.

Flujo de conversación con confirmación humana.

Ryt AI convierte las conversaciones de los clientes en acciones bancarias a través de un proceso estructurado que interpreta las solicitudes manteniendo las salvaguardias regulatorias.

Los investigadores que describen el sistema dicen que el flujo de trabajo se basa en varios componentes de inteligencia artificial que trabajan en secuencia para evaluar solicitudes y procesar transacciones.

El sistema primero verifica los mensajes entrantes en busca de consultas sospechosas o inapropiadas. Luego determina la intención del usuario, como transferir fondos o pagar una factura. Una vez comprendida la solicitud, el sistema prepara la transacción y la presenta al cliente para su revisión.

Los clientes deben aprobar cada transacción antes de que se realice. El sistema muestra los detalles del pago o la transferencia y requiere confirmación antes de enviar instrucciones a la infraestructura de pago del banco. Ese paso ayuda al banco a cumplir con los requisitos reglamentarios para la verificación de transacciones y reduce el riesgo de acciones inadvertidas.

Ryt Bank construyó el sistema de inteligencia artificial internamente en lugar de depender de un modelo externo. El banco desarrolló su propio modelo de lenguaje grande, llamado ILMU, a través de YTL AI Labs, según ComputerWeekly.

Una de las razones fue el idioma. Las conversaciones en Malasia a menudo combinan inglés, malayo y chino en la misma oración, lo que dificulta la adaptación de modelos comerciales de IA sin sacrificar el rendimiento. La creación de su propio sistema permitió al banco entrenar el modelo específicamente para los patrones de conversación de Malasia.

La regulación también influyó en la decisión. El desarrollo interno permite al banco mantener el control sobre los datos de capacitación, las actualizaciones del sistema y el comportamiento del modelo, brindando a los reguladores una mayor transparencia sobre cómo funciona la IA.

El banco evaluó ILMU utilizando alrededor de 2000 escenarios de conversación, incluidas interacciones de varios pasos junto con solicitudes de transacciones. Según el artículo de investigación, el modelo registró tasas de alucinaciones inferiores al 1,5 por ciento en general y menos del 0,5 por ciento en flujos de trabajo financieros de alto riesgo.

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Limitaciones de infraestructura, escala e industria

La infraestructura que respalda a Ryt AI se ejecuta en Alibaba Cloud, que alberga los sistemas y el entorno informático del banco digital. Ryt Bank lanzó su plataforma bancaria central en aproximadamente seis meses utilizando la infraestructura y el marco de seguridad del proveedor de la nube, según TechNode.

El sistema ahora atiende a más de 50.000 usuarios y procesa aproximadamente 80.000 transacciones por mes, según ComputerWeekly. El banco afirma que los clientes que utilizan funciones basadas en chat tienden a permanecer más activos que aquellos que dependen únicamente de los canales digitales tradicionales.

Aun así, el enfoque puede resultar difícil de replicar para las grandes instituciones financieras.

Muchos bancos ya están utilizando asistentes de inteligencia artificial, incluidos Eric de Bank of America y Eno de Capital One. Pero estas herramientas generalmente brindan información o soporte al cliente, en lugar de ejecutar transacciones financieras directamente.

Los grandes bancos también operan en múltiples jurisdicciones regulatorias. Cualquier regulador exige una supervisión clara de los sistemas financieros automatizados, incluidos registros de auditoría y controles que detengan transacciones no deseadas. La aplicación de IA conversacional que pueda activar pagos probablemente requeriría aprobaciones y marcos de riesgo adicionales.

La seguridad es otra preocupación. Las aplicaciones bancarias tradicionales se basan en flujos de trabajo estructurados y menús fijos. Las plataformas de chatbot adoptan un lenguaje abierto, que puede crear nuevas oportunidades para la ingeniería o manipulación social.

Según PYMNTS, el riesgo operativo es una de las razones por las que más empresas no le han dado a la IA más control sobre el flujo de caja. Si bien el 52% de los directores financieros encuestados para un informe reciente de PYMNTS coincidieron en que la IA hace sugerencias sobre liquidez y calendario de pagos, sólo el 23% de todos los directores financieros encuestados le permitirían coordinar los flujos de trabajo financieros.

Los investigadores que estudian los sistemas de IA han identificado riesgos como la inyección rápida, en la que entradas maliciosas intentan influir en la forma en que la IA interpreta las instrucciones y ataques de suplantación de voz.

Ryt Bank aborda algunos de estos riesgos al exigir confirmación antes de que se mueva el dinero y verificar las solicitudes entrantes antes de procesarlas. Aun así, quedan preguntas más amplias sobre cómo las instituciones financieras verifican no sólo la identidad de un cliente, sino también la intención detrás de una solicitud conversacional.