Descubre como los bancos están innovando con la inteligencia artificial en su negocio

Los bancos minoristas han comenzado a invertir en inteligencia artificial (IA) como una forma de atraer clientes, reducir las pérdidas relacionadas con el fraude y ofrecer datos diferenciados e información como servicio a los clientes corporativos.

Si bien los bancos se centraron inicialmente en asistentes virtuales y herramientas de gestión de finanzas personales, ahora están haciendo apuestas en una amplia variedad de casos de uso, incluida la inteligencia de propiedades, las herramientas de desarrollo de IA y la automatización de integración continua / entrega continua (CI / CD). Esto indica que la IA podría beneficiar a una serie de funciones bancarias.

Sin embargo, solo 3 de los 50 bancos han adquirido una startup de IA hasta ahora, y solo 8 han solicitado patentes relacionadas con la IA en los Estados Unidos. La innovación de IA en la banca también está limitada por la escasez de talento de IA. En este momento, los bancos más grandes están compitiendo por un grupo limitado de los mejores investigadores de IA.

En este análisis, identificamos los bancos minoristas líderes en IA y observamos cómo están construyendo y utilizando la tecnología.

INICIATIVAS DE IA EN CAPITAL ONE

Capital One ha implementado un conjunto diverso de proyectos de IA, centrándose en todo, desde mejorar la experiencia de la aplicación móvil para los consumidores hasta crear herramientas de desarrollo internas para los ingenieros del banco.

• Antifraude y seguridad: Capital One se asoció con la startup Signifyd para la  «optimización de la tasa de autorización», utilizando IA para minimizar el número de transacciones legítimas con tarjeta de crédito rechazadas por sospecha de actividad fraudulenta. Por separado, el banco se está asociando con la startup Securonix para desarrollar soluciones de ciberseguridad nativas de la nube. Capital One Ventures también ha participado en 2 de las rondas de financiación de Securonix.
• Aprobación de préstamos para automóviles: Auto Navigator de Capital One, una aplicación basada en ML que precalifica a los usuarios para el financiamiento de automóviles y puede «suscribir todos los automóviles en Estados Unidos y para cualquier consumidor en una fracción del segundo», es uno de sus primeros lanzamientos de productos basados en ML. Más recientemente, el banco puso a prueba funciones de realidad aumentada que permiten a los usuarios escanear un automóvil que ven y obtener información sobre su marca, modelo y opciones de financiamiento.
• Pagos web: El banco utiliza el aprendizaje automático en el borde (en el dispositivo del consumidor) para identificar las páginas de pago y los campos de pago en los sitios web. Esto es parte de la función de generación de números de tarjeta virtual de Capital One, que permite a los usuarios crear un número de tarjeta de crédito virtual único para cada comerciante con el que realizan transacciones en línea y limitar su exposición a posibles violaciones de seguridad.
• Diagnóstico y solución de problemas de aplicaciones móviles: el banco creó una herramienta interna de ML para sus ingenieros de DevOps para ayudar a identificar problemas de aplicaciones móviles y responder a fallas de aplicaciones en tiempo real. Para evitar el tiempo de inactividad de la aplicación para los clientes, Capital One indicó que buscaría mover los algoritmos más allá de la detección de fallas a la prevención proactiva en futuras iteraciones.
• Herramienta de desarrollo de IA de código abierto: Capital One lanzó una herramienta de código abierto llamada rubicon-ml en 2021 para admitir el control de versiones y el seguimiento de experimentos durante el proceso de desarrollo de IA.

INICIATIVAS DE IA EN JPM

La división de investigación de IA del banco se centra en una amplia gama de funciones, como la lucha contra el fraude, la experiencia del cliente y el cumplimiento de las políticas.

• Antifraude: A partir de 2021, JPM había gastado alrededor de $ 100 millones en el desarrollo de sistemas antifraude para pagos de consumidores. Según los informes, la inversión redujo las pérdidas anuales por fraude del banco en un 14% de 2017 a 2021. Actualmente ofrece Safetech Fraud, una solución antifraude para comerciantes de comercio electrónico que utiliza IA para identificar comportamientos fraudulentos como las pruebas de tarjetas.
• Conjuntos de datos financieros sintéticos: estos conjuntos de datos se utilizan para aplicaciones donde los datos del mundo real son escasos o los problemas de privacidad restringen el intercambio de datos. Por ejemplo, pueden representar el comportamiento contra el lavado de dinero y los flujos de viaje del cliente. El banco ha solicitado patentes relacionadas con la generación de estos conjuntos de datos de una manera que proteja la privacidad del usuario.
• Inteligencia de propiedad: El banco se asoció con Reonomy, que utiliza el aprendizaje automático para reunir datos de propiedades de fuentes públicas y privadas, para proporcionar información detallada sobre propiedades a sus clientes de bienes raíces comerciales.
• Análisis deportivo: JPM adquirió una participación minoritaria en la empresa de análisis deportivo KAGR. El Wall Street Journal lo consideró una «asociación inusual», lo que subraya la oportunidad única del banco de utilizar datos y análisis deportivos para apoyar a sus clientes ricos que poseen o buscan comprar equipos deportivos. Durante la pandemia, KAGR utilizó el aprendizaje automático para predecir la disposición de los fanáticos a regresar a las instalaciones deportivas en vivo en 30 mercados de EE. Aprovechó datos demográficos, datos de Covid-19 específicos de la ubicación y datos históricos de venta de boletos, entre otros conjuntos de datos.
• Infraestructura de IA: JPM creó Omni, una plataforma de datos interna para sus ingenieros y desarrolladores, para acelerar y estandarizar el desarrollo de IA en todo el banco.

INICIATIVAS DE IA EN ROYAL BANK OF CANADA (RBC)

En 2017 RBC anunció el lanzamiento inicial de NOMI, su asistente de bienestar financiero impulsado por IA. Desde entonces, los proyectos de IA en el banco han escalado y ahora cubren todo, desde hardware personalizado hasta codificación automatizada.

• Servidores GPU personalizados: estos servidores funcionan con GPU NVIDIA y se han implementado localmente en el banco, lo que, según se informa, reduce el tiempo que lleva ejecutar análisis de IA en los datos del cliente de días a minutos.
• Comercio electrónico: RBC construyó Aiden, una plataforma de comercio electrónico basada en IA que utiliza el aprendizaje de refuerzo profundo para realizar 32 millones de cálculos por orden y se adapta a las condiciones cambiantes del mercado. Su algoritmo de IA está diseñado para ayudar a reducir el deslizamiento (la diferencia entre los precios comerciales esperados y reales).
• Inteligencia de propiedad: RBC Ventures ha invertido en múltiples rondas de financiación para la startup de inteligencia inmobiliaria Ojo Labs. Las dos organizaciones también establecieron una asociación para conectar a los compradores y vendedores de viviendas de Ojo en Canadá con profesionales hipotecarios en RBC.
• Gestión de carteras: El banco invirtió en (y es cliente de) ai, una startup que desarrolla herramientas de aprendizaje automático sin código que pueden ajustar automáticamente las posiciones en las selecciones de acciones de los administradores de fondos.
• Codificación impulsada por IA: Borealis AI lanzó Turing text-to-SQL, una herramienta que convierte consultas de lenguaje natural en código SQL, lo que permite a los usuarios no técnicos trabajar con bases de datos relacionales.
• Ética y transparencia de la IA: Borealis dirige Respect AI, un centro en línea con herramientas de código abierto y recursos educativos centrados en la equidad, la explicabilidad, la privacidad de los datos y la gobernanza de la IA.

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