Artículo publicado el 30 de enero de 2025 en Choiseul Magazine - Joffrey Martinez, Socio y Director de Servicios Financieros Globales.
Los recortes de los tipos de interés en Europa, las incertidumbres geopolíticas y el aumento del coste del riesgo crediticio... Los bancos minoristas europeos se enfrentan a grandes retos.
Los bancos minoristas europeos buscan nuevas palancas de eficiencia para hacer frente a la creciente presión de los costes. En este contexto, la IA, en particular la IA generativa, ofrece oportunidades concretas de ahorro de tiempo y reducción de costes. Sin embargo, para hacer realidad realmente estas promesas de ganancias es necesario superar varios retos.
Elegir (y a veces renunciar).
Los casos de uso de la IA en los bancos son innumerables: automatización de procesos para el cumplimiento de la normativa, modelos de fraude, análisis de expedientes de crédito y mucho más. El reto no reside en la proliferación de estas oportunidades, sino en su selección. Cada caso de uso debe evaluarse en función de su potencial de ganancia. Una hoja de ruta de la IA para los próximos 2-3 años, alineada con la estrategia general y revisada cada 6 meses, junto con un sistema de seguimiento del valor durante la ejecución, son esenciales para priorizar y gestionar los proyectos de alto valor.
Transformarse para ganar.
La IA no puede limitarse a superponer soluciones a los procesos existentes. Para lograr un ROI significativo, la IA debe integrarse profundamente en los procesos remodelándolos por completo y redefiniendo las tareas y las funciones. Esta transformación requiere un enfoque multiagente para orquestar la realización de tareas completas en lugar de generar una suma de ganancias difusas.
La medición y el control son fundamentales.
El número de casos de uso de IA/GenAI en producción dentro de los bancos está a punto de explotar. Para mantener los costes de TI bajo control, es importante capacitar a los equipos para que asuman parte del mantenimiento de las aplicaciones de estas soluciones. La creciente autonomía de las soluciones de IA, en particular de los agentes, requiere una gobernanza reforzada para garantizar tanto la confianza como la eficacia, basada en tres pilares:
- Observación: Los servicios informáticos analizan las interacciones para detectar problemas.
- Evaluación: Perfeccione los modelos basándose en los comentarios de los científicos del data.
- Supervisión: Identifique los problemas recurrentes e implante soluciones.
Aquí, la medición y el control desempeñan un papel crucial, que supera incluso al del propio modelo.
Implicación y apoyo.
La formación de los equipos y la adaptación de sus competencias son esenciales. La adopción sin problemas de estas tecnologías dependerá en última instancia de su aceptación por parte de los trabajadores y de su alineación con los objetivos empresariales.
La IA proporciona a los bancos una poderosa palanca para afrontar los retos actuales y convertir las limitaciones en oportunidades. Sin embargo, es esencial activar las palancas adecuadas para combinar innovación y eficiencia
Por Joffrey Martinez
