En un contexto en el que la innovación tecnológica está redefiniendo los estándares de rendimiento y eficiencia, el programaAI Efficiency» de BNP Paribas, desarrollado en colaboración con Artefact, destaca como un modelo ambicioso para transformar la banca comercial mediante Inteligencia Artificial.

Este proyecto demuestra cómo un enfoque estructurado y orientado al valor no solo permite optimizar los procesos, sino también hacer frente a los retos de un sector en constante evolución.

La transformación de la banca comercial: AI la eficiencia

El programaAI Efficiency» de BNP Paribas, desarrollado en colaboración con Artefact, tiene como objetivo transformar la banca comercial mediante AI. Al centrarse en el rendimiento, la eficiencia y la creación de valor, este proyecto encarna una visión ambiciosa y estructurada de AI en los procesos bancarios.

Estructura del programa: un enfoque integral y pragmático

Lanzada en seis meses, la iniciativaAI la eficiencia» se sustenta en tres pilares fundamentales: valor, industrialización y gestión de riesgos. Estas áreas prioritarias garantizan un uso adecuado de AI se respetan las normativas y se genera un impacto positivo duradero. Una «fábrica» encargada de la industrialización garantiza la sostenibilidad de las innovaciones, mientras que un centro de excelencia impulsa el programa a través de cuatro áreas clave: experiencia, valor, exploración y cobertura. Estas áreas fomentan la innovación al tiempo que mantienen la coherencia entre la investigación aplicada, la gestión de riesgos y la adaptación tecnológica.

Casos de uso: ejemplos concretos del AI

El programa incluye varias ramas AI :

  • Fraude: Los algoritmos de aprendizaje automático analizan el comportamiento de los clientes para detectar anomalías y prevenir diversos tipos de fraude, como las transferencias sospechosas.

  • Procesamiento de documentos: El OCR (reconocimiento óptico de caracteres) y el PLN aceleran el procesamiento de los expedientes de los clientes, mejorando la rapidez y la calidad del servicio, especialmente en el caso de los préstamos hipotecarios.

  • Asistentes generativos: Estas herramientas ofrecen soluciones de búsqueda de información en lenguaje natural tanto para clientes como para empleados, lo que facilita las interacciones y la toma de decisiones.

  • Marketing e interacciones: Los modelos predictivos optimizan las campañas de marketing y la eficacia de la respuesta a las consultas de los clientes, garantizando un servicio más personalizado y relevante.

«Lideramos el proyecto porque genera valor, tal y como lo han estimado y respaldado las unidades de negocio y los departamentos, y tal y como lo han validado AI ».
Jérémie CORNET VUCKOVIC, director de consultoría de Artefact

Factores clave para el éxito: valor, industrialización y responsabilidad

  • 1. Enfoque en el valor: Cada proyecto se evalúa en función de su impacto directo en el banco y en sus clientes. Esto garantiza una asignación estratégica de los recursos y la adopción de soluciones óptimas.

  • 2. Industrialización: La creación de una «Factory» garantiza que las soluciones desarrolladas superen la fase de demostración y se integren de forma sostenible en los procesos bancarios.

Retos y próximos pasos: lo que está en juego en la transformación sostenible

  • La rápida evolución tecnológica: AI generativa AI los modelos multimodales ofrecen perspectivas prometedoras, pero requieren una supervisión constante para mantenerse a la vanguardia

  • Huella de carbono y costes energéticos: Reducir el impacto medioambiental de AI es una prioridad, especialmente mediante colaboraciones con empresas como Mistral.

  • Desarrollo de competencias: La formación y la retención del talento son fundamentales para mantener altos niveles de especialización e innovación.

  • Gestión de riesgos: Se presta especial atención a la equidad, la transparencia y el cumplimiento normativo en las soluciones implementadas.

«Para que esta iniciativa perdure durante los próximos dos años, debe industrializarse. Es necesario que se integre plenamente en los procesos del banco o Compañia».
Adrien VESTEGHEM, director AI de BNP Paribas