ODDO BHF & INDOSUEZ WEALTH MANAGEMENT en AI Finance» de Artefact AI la banca privada y los servicios financieros

La banca privada es un aspecto profundamente personal de los servicios financieros, y ambos bancos hablaron sobre su AI . Uno de ellos, que comenzó a trabajar con AI 2018, lanzó un fondo de inversión AI y utilizó algoritmos para la intermediación bursátil personalizada. El otro empezó con el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para resumir reports los gestores de activos y ahora está poniendo a prueba casos de uso de la IA generativa, como la traducción, la conversión de voz a texto y data .

Ambos bancos han explorado diversas AI de AI . Uno de los objetivos principales es dotar al personal de atención al público de las herramientas necesarias para optimizar las reuniones, gestionar las actividades de los clientes y proporcionar listas de tareas personalizadas. AI los empleados bancarios AI lidiar con procedimientos complejos, lo que les permite dedicar más tiempo a los clientes. Sin embargo, el reto radica en encontrar el equilibrio entre los casos de uso de gran impacto y la viabilidad operativa, garantizando un apoyo significativo al personal sin complicar en exceso los flujos de trabajo diarios.

La confianza y la personalización son fundamentales en la gestión patrimonial. En lugar de sustituir las interacciones humanas, AI para potenciar la capacidad de los banqueros de atender a los clientes de forma eficaz. Al comenzar con herramientas internas —como los chatbots integrados en los sistemas CRM—, los banqueros obtienen información útil sobre los clientes que les permite mejorar la toma de decisiones. Ambos bancos consideran AI una herramienta para potenciar, y no para sustituir, las relaciones personalizadas con los clientes, que son fundamentales en la banca privada.

Demostrar el retorno de la inversión en AI es complicado, pero ambos bancos hacen hincapié en la agilidad. La estrategia consiste en realizar inversiones pequeñas y rápidas con una validación ágil, minimizando el riesgo y generando confianza entre los patrocinadores. Uno de los bancos ha adoptado los «design sprints» para validar conceptos antes de realizar inversiones importantes, mientras que ambos están convencidos de que AI un impacto significativo en el sector. Sin embargo, evitan sacar conclusiones precipitadas y se centran en los beneficios a largo plazo.

La industrialización y la ampliación AI siguen planteando retos. Los sistemas heredados, la evolución de las pilas tecnológicas y los nuevos requisitos de competencias en data e AI obstáculos. Ambos bancos invierten en la contratación de personal especializado, como data y expertos en aprendizaje automático, al tiempo que mejoran las competencias de los empleados actuales para garantizar la continuidad. A pesar del respaldo de la dirección, demostrar que estas inversiones son acertadas es fundamental para conseguir un apoyo más amplio a las iniciativas AI.

Un banco fomenta la adopción creando entornos relajados en los que los empleados puedan explorar AI, comenzando por casos de uso generales antes de pasar a aplicaciones más específicas. El objetivo es ayudar a los empleados a apreciar el valor AI a su vida profesional. En la formación, se representan situaciones hipotéticas para mostrar cómo AI ayudar en la captación de clientes y otras tareas. El segundo banco hace hincapié en la implicación del equipo directivo, formando a la alta dirección en materia de AI, fomentando AI data AI , y organizando periódicamente eventos de sensibilización para compartir casos de éxito y facilitar el aprendizaje. Los bancos dan prioridad a diferentes niveles de formación —tanto de carácter general como centrados en expertos— para generar confianza y fomentar la adopción entre los empleados.