CREDIT AGRICOLE en AI Finance» de Artefact AI el centro de la estrategia del grupo

El debate pone de relieve la trayectoria del banco en el ámbito de AI, centrándose en su estructura descentralizada y en cómo se está abordando AI en las distintas entidades. Si bien la llegada de ChatGPT en noviembre de 2022 supuso un punto de inflexión en la percepción pública, Crédit Agricole ya llevaba AI trabajando con AI a principios de 2023 intensificó su apuesta por esta tecnología. En abril de 2023 se definió una estrategia que hacía hincapié en la pedagogía, data tanto para el banco como para sus clientes, y la experimentación para comprender las aplicaciones prácticas AIen un ecosistema descentralizado.

El enfoque de Crédit Agricole en materia de experimentación consiste en establecer normas que garanticen una implementación segura y eficiente, así como en evaluar la relevancia empresarial y el rendimiento de AI . El banco ha tenido en cuenta el impacto tecnológico de AI, incluida la vigilancia frente a la dependencia tecnológica. La fase de experimentación, con entre 150 y 200 proyectos en curso, no es un fin en sí misma, sino un camino hacia aplicaciones más amplias y escalables. Esto condujo a la estrategia del banco de escalar AI nivel de grupo, pasando rápidamente de la creación de prototipos a casos de uso a escala industrial.

La estrategia, conocida como «implementación a gran escala», tiene como objetivo acelerar AI , desde la fase experimental hasta la industrialización. El objetivo principal sigue siendo el mismo: aprovechar data AI reforzar las relaciones humanas, una característica distintiva del modelo de atención al cliente de Crédit Agricole. Esto implica simplificar los procesos, ahorrar tiempo y centrarse en las interacciones con los clientes de mayor impacto. Mediante el establecimiento de marcos colaborativos para los casos de uso, el banco busca avanzar hacia altos estándares industriales, con la participación de su comité ejecutivo (Comex), que supervisa 36 casos AI específicos AI , cada uno de ellos patrocinado por la alta dirección.

Estos casos de uso se clasifican en categorías que se ajustan a las prioridades estratégicas de Crédit Agricole, tales como la mejora de las herramientas de colaboración dentro del banco, la mejora de la atención al cliente con supervisión humana, la creación de contenidos para marketing y comunicación, y la asistencia a funciones de middle y back-office como la verificación de clientes (KYC) y el cumplimiento de los criterios ambientales, sociales y de gobernanza (ESG). Además, AI las funciones de control mejorando los procesos normativos centrados en el cliente y se utiliza ampliamente en el desarrollo de TI, especialmente porque la programación es un lenguaje en el que AI ayudar de manera eficiente.

Para hacer frente a retos como la adquisición de nuevas competencias, la gestión de costes y la implantación de nuevas tecnologías, Crédit Agricole hace hincapié en la colaboración multidisciplinar y la adaptación continua en todos los niveles. El banco también da prioridad a la creación de una base tecnológica que se adapte a AI rápidos AI , al tiempo que mantiene los estándares de seguridad y gestión de riesgos.

Con AI generativa, el banco pretende potenciar las capacidades humanas al tiempo que garantiza la responsabilidad medioambiental, teniendo en cuenta no solo la rentabilidad, sino también el consumo energético y la asignación de recursos. A medida que AI generativa AI , el enfoque podría pasar de potenciar la capacidad de los modelos a simplificar las interacciones con los usuarios y lograr resultados coherentes y fiables. El futuro de AI Crédit Agricole podría centrarse en los contextos conversacionales, manteniendo al mismo tiempo un enfoque equilibrado respecto al papel AIen la gestión de la información y las operaciones diarias.