"Con un programa de esta envergadura, podemos esperar un aumento del 10-15% en los resultados. El uso de tecnologías de AI generativa ha sido especialmente importante porque nos ha ayudado con nuestros usuarios y patrocinadores, no solo para explicar las cosas, sino también para su adopción."
Adrien Vesteghem, Director del Centro de Excelencia de AI y del Programa de AI para la Eficiencia en BNP Paribas

El BCEF (Banque Commerciale En France) es una entidad del Grupo BNP Paribas que es una institución financiera global líder, que ofrece una amplia gama de servicios bancarios, de inversión y financieros, reconocida por su fuerte presencia internacional y su compromiso con soluciones bancarias sostenibles e innovadoras.

Para lanzar su programa de aceleración de AI , BNP Paribas recurrió a Artefactpara ayudarles a construir una AI Factory. "La AI Factory es una respuesta a nuestro deseo de ir más allá de las fases de concepto y PoC y ser capaces de generar valor de forma rápida, segura y fiable mediante la integración con nuestro sistema de información", afirma Anne-Sophie Bourdet, Data & AI Leader - AI Factory Director en BNP Paribas.

Reto: Cumplir los objetivos del programa de aceleración de BNP Paribas AI

Desde su creación en 2000, con la fusión de bancos anclados en la economía europea y mundial durante más de dos siglos, el Grupo BNP Par ibas ha sido un líder europeo global y un actor esencial al servicio de la economía, de sus clientes y del mundo en que vivimos. BNP Paribas invierte plenamente en tecnología e innovación para optimizar continuamente la experiencia de sus clientes y empleados. Moviliza lo mejor de la tecnología para ofrecerles una experiencia fluida, personalizada y segura.

Según Adrien Vesteghem, "hay cuatro razones principales para lanzar este programa de aceleración de AI :

  • "El primero es el valor de AI. Con un programa de esta envergadura, podemos esperar un aumento del 10-15% en la cuenta de resultados".
  • "A continuación, las ventajas de las soluciones de AI de código abierto: seguridad, eficiencia y, lo más importante, valor empresarial".
  • "Luego está el uso de la AI generativa. Esto es especialmente importante porque nos ayuda con nuestros usuarios y patrocinadores, no solo para explicar las cosas, sino también para su adopción."
  • "Y por último, dado que BNP Paribas ya está unos pasos por delante de sus competidores, este es el momento adecuado para consolidar, o incluso aumentar, nuestra ventaja competitiva", concluye.

Solución: Movilizar las competencias para construir una AI Factory e industrializar casos de uso viables de GenAI.

Uno de los principales retos de BNP Paribas era enriquecer su equipo con competencias especializadas. "Nuestro reto son las competencias... científicos de data , ingenieros de ML, ingenieros de data , nuevos perfiles que reforzarán nuestros equipos informáticos, que seguiremos integrando en los próximos años para hacer frente a nuestras ambiciones", explica Anne-Sophie Bourdet.

Y añade : "Tenemos que ser capaces de ofrecer entornos robustos y seguros para industrializar las soluciones desarrolladas por nuestros científicos de data .
Se trata de nuevos requisitos en términos de infraestructura (GPU) y cimientos, que nos permitan alcanzar el nivel adecuado de industrialización de extremo a extremo, manteniendo nuestros costes bajo control."

Joffrey Martínez, socio y responsable global de servicios financieros de Artefact, señala: "Para industrializar los temas en torno a GenAI, hay que abordar tres temas principales:

  • Optimización de la arquitectura para controlar los costes, la experiencia del cliente y la calidad;
  • Dirección de valores para la priorización de diferentes casos de uso;
  • Organización para garantizar la difusión sostenible de estos proyectos de transformación dentro de la Compañia.

El enfoque adoptado para gestionar los aproximadamente 70 nuevos casos de uso en el banco consistió en utilizar un roadshow para recopilar un gran número de casos de uso de las distintas unidades de negocio del banco. Jérémie Cornet-Vuckovic, Director de Consultoría Data - Estrategia y Proyectos de AI en Artefact, describe el proceso en tres pasos:

  • "El primer paso es la ideación. Trabajamos con las empresas en el caso de uso del mañana que podría ser muy valioso para ellas."
  • "El segundo paso es la cualificación, tanto en términos de viabilidad técnica con la AI Factory como en términos del valor creado por cada caso de uso, ya sea en PNB, es decir, ingresos adicionales, o eficiencia operativa, o en términos de NPS. Cada caso de uso se estudia a fondo".
  • "El tercer paso es ir a la Fábrica de AI con el Centro de Excelencia de AI para definir hojas de ruta de producción con ejes principales, ya sea AI generativa, procesamiento de documentos, interacciones con clientes, marketing o fraude. Cada eje se gestiona industrialmente entre las empresas, la Fábrica y el Centro de Excelencia de AI ."

Despliegue de los primeros casos de uso de Gen AI con avances significativos en la detección del fraude y la mejora de la experiencia del cliente.

Como para todos los grandes bancos, un reto crucial es el fraude por suplantación de identidad, concretamente la detección de transferencias fraudulentas realizadas por los clientes en aplicaciones y sitios web. Jérôme Lhuillery, Data Science Lead - AI Center of Excellence en BNP Paribas, señala: "Esta detección se realiza ahora en tiempo real gracias al aprendizaje automático. Es la primera vez que implementamos un mecanismo de aprendizaje automático además de nuestros mecanismos existentes, lo que nos permite lograr importantes mejoras de rendimiento.
También estamos utilizando mucho GenAI para experimentar con LLMs para ofrecer respuestas más eficaces a los clientes y ayudar a nuestros asesores a trabajar mejor cada día."

Los equipos de BNP Paribas aprecian Artefact por su doble experiencia en ciencia de data y metodología, especialmente por su competencia en ingeniería ML, que optimiza y mejora todos los pipelines y la ingeniería estadística en AI y TI para desplegarlos en producción. "Para nosotros, se trata realmente de una situación beneficiosa para todos que nos permite hacer frente a retos técnicos y tecnológicos muy elevados", asegura Jérôme Lhuillery.

Adrien Vesteghem añade: "Elegimos Artefact por la calidad de su oferta, la claridad de su visión y la profundidad de las habilidades que nos proporcionan en estos programas de aceleración de AI ."

"El tren está circulando por la vía industrial y ética... El siguiente paso es validar todos estos elementos y ya hemos visto algunos resultados bastante espectaculares con el uso de Gen AI".
Adrien Vesteghem, Director del Centro de Excelencia de AI y del Programa de AI para la Eficiencia de BNP Paribas.