Globant Impulsa la GenAI para mejoras en la industria financiera y de seguros

Ciudad de México, julio 2024; Globant, empresa multinacional nativa digital enfocada en reinventar negocios a través de soluciones tecnológicas innovadoras, continúa trabajando en explorar el profundo impacto de la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) en la industria financiera y de seguros, destacando su potencial para remodelar la dinámica empresarial fundamental, que promete revolucionar la participación del cliente y la eficiencia operativa, fomentando organizaciones ágiles y centradas en datos. 

De acuerdo con Globant, la industria financiera y de seguros se enfrenta a la creciente competencia de las Fintechs y a las cambiantes expectativas de los clientes, pero pueden obtener mejoras relevantes con la ayuda de la IA generativa. Esta tecnología avanzada amplía los usos anteriores de la IA, particularmente en el aprendizaje automático y profundo, utilizando arquitecturas de redes neuronales para comprender contextos de contenidos extensos.

De manera que modifica radicalmente la forma en que operan los bancos y las aseguradoras, y en consecuencia; provoca una operación muy superior a los métodos tradicionales de análisis de datos.

Estos modelos optimizan los canales de interacción con el cliente a través de interfaces de servicio avanzadas como asistentes virtuales, que brindan respuestas en tiempo real y contextualmente relevantes. También ayudan a organizar y sintetizar la información, mejorando la gestión y el acceso al conocimiento. 

Por lo tanto, optimiza el uso de la información interna y enriquece las experiencias de los clientes, al recopilar conocimientos profundos para la toma de decisiones informadas y la mejora continua en los procesos y resultados comerciales.

La GenAI maneja información no estructurada como texto e imágenes, un dominio donde las instituciones financieras tienen abundantes datos, incluidas transcripciones de servicio al cliente, registros de transacciones, solicitudes de crédito, documentación de reclamaciones e informes financieros. Estos datos son ideales para entrenar o ajustar modelos de lenguaje grandes para tareas que requieren automatización.

Sin embargo, la implementación de este tipo de soluciones presenta desafíos. La mayoría de las instituciones comienzan con proyectos pequeños y manejables que apuntan a resultados rápidos y luego amplían su escala.

Establecer objetivos claros y medibles que se alinean con los puntos débiles de los procesos, puede ayudar a impulsar la transformación potenciada por la IA de manera más efectiva.

Por lo anterior, Globant recomienda que para adoptar con éxito una estrategia GenAI que mejore los procesos de negocio y cree un impulso organizacional para el cambio, requiere un enfoque personalizado: las organizaciones deben definir el enfoque de la solución (creación de contenido, análisis de datos), recopilar y preparar los datos, elegir una arquitectura de IA y un conjunto de modelos adecuados, y sólo entonces desarrollar las soluciones (internas o con socios).

Además, para una implementación exitosa, muchas empresas necesitan reestructurar sus procesos comerciales para aprovechar al máximo la tecnología de IA. Por esto, Globant da a conocer algunas de sus recomendaciones clave para lograr una implementación exitosa:

• Comunicar una visión clara a las partes interesadas sobre el papel de GenAl en la mejora del servicio al cliente, la gestión de riesgos y la eficiencia operativa. 
• Identificar procesos comerciales específicos (como préstamos, procesamiento o gestión de reclamaciones) que pueden beneficiarse de GenAl. Aprovechar tanto las bases de datos como los datos no estructurados de fuentes internas y externas.
• Diseñar y construir sistemas de lA para que los resultados sean rastreables y claros. Por ejemplo, JPMorgan ha creado un centro de excelencia para desarrollar técnicas, herramientas y marcos para respaldar el modelo de IA. 
• Crear un centro de lA en la organización, fusionando experiencia financiera con nuevos talentos tecnológicos para adaptar los sistemas de lA a aspectos específicos de banca y seguros. 
• Establecer objetivos alcanzables (por ejemplo, satisfacción del cliente, reducción de la deserción, eficiencia de los procesos) y adoptar un enfoque de implementación por etapas sistematizando antes de automatizar y lanzando proyectos piloto en áreas de bajo riesgo antes de ampliarlos.
• Garantizar una implementación fluida, asegurando datos de calidad dentro de los marcos legales, que proporcione suficientes recursos informáticos y priorice la seguridad y la privacidad. 
• Incluir GenAl con otras tecnologías para provocar mejoras integrales en los procesos financieros. 
• Elegir entre desarrollar modelos propietarios o utilizar modelos externos basados en la unicidad de los datos y consideraciones de costos. 
• ConcentraseConcéntrese en utilizar GenAl para aumentar las capacidades de sus empleados.
• Por último, es importante garantizar un funcionamiento fluido, las instituciones financieras deben desarrollar marcos de gobernanza de GenAI, que describan políticas apropiadas para desarrollar, implementar y utilizar GenAl de manera sustentable para el futuro.

Al adoptar estas estrategias detalladas y estructuras de gobernanza, las instituciones financieras pueden implementar GenAl, lo que lleva a procesos precisos, experiencias memorables para el cliente y una mejora general del desempeño organizacional.

Antoni Vidiella, jefe del estudio de Finanzas de Globant, mencionó que la gobernanza adecuada es la clave del éxito en la implementación: “La IA generativa tiene el potencial de transformar los procesos. Sin embargo, hacer operativa dicha inteligencia dentro de su proceso, requiere herramientas de vanguardia y una combinación de gobernanza reflexiva, amplia experiencia y un enfoque iterativo”.