Cómo los servicios financieros pueden aprovechar la IA generativa:una guía práctica para principiantes

La IA generativa se ha introducido silenciosamente en el corazón de los servicios financieros.

Hace un año, la mayoría de los bancos y fintechs todavía estaban experimentando con la IA. Ahora, se hacen preguntas más difíciles:¿dónde esto realmente agrega valor, cómo lo usamos de manera segura y cómo hacemos que valga la pena el esfuerzo?

Según un estudio reciente de MarketsandData, el mercado global de IA generativa en el sector de servicios financieros Se prevé que r alcance aproximadamente USD 12,63 mil millones para 2032 .

Las llamativas cifras subrayan la importancia de lograr que la IA de generación sea adecuada para desbloquear su tremendo valor.

Únase para explorar esta guía, donde le ofreceremos una instantánea nítida del mercado. Explore casos de uso con alto retorno de la inversión, beneficios vinculados a métricas, un plan de inicio paso a paso y controles de riesgo relevantes para los servicios financieros regulados.

Vamos a sumergirnos.

IA generativa en servicios financieros:perspectivas del mercado

Es esencial estar al tanto de lo que sucede en la industria, y aquí hay un vistazo:

• Inversión y adopción: La IA generativa atrajo alrededor de 33.900 millones de dólares en inversión privada global (2024) y la adopción general de IA en las empresas aumentó al 78 %, frente al 55 % en 2023. (Stanford HAI)
• Potencial de valor bancario: McKinsey proyecta un impacto anual de entre 200.000 y 340.000 millones de dólares en la banca si los casos de uso de IA generativa se amplían por completo. (McKinsey &Compañía)
• Uso ejecutivo: Más del 53% de los líderes de nivel C informaron haber utilizado IA generativa en el trabajo en 2024, lo que demuestra que ahora es algo común. (McKinsey &Compañía)
• Prueba a escala: Erica de Bank of America ha superado los 3.000 millones de interacciones con clientes (2025), lo que demuestra una adopción a escala en el mundo real. (Inmersión del Bank of America / CIO)
• Pista reglamentaria: La Ley de IA de la UE entró en vigor el 1 de agosto de 2024 y las obligaciones de la GPAI comienzan el 2 de agosto de 2025. En este contexto, se espera que se aplique plenamente para 2026, lo que constituye un hito clave para los servicios financieros en los mercados regulados. (Estrategia Digital)

👉 Conclusión: La IA generativa en los servicios financieros está teniendo un impacto real y no es de extrañar que importantes inversiones, uso ejecutivo y regulaciones claras lo respalden.

Cuáles son los mejores casos de uso de GenAI en servicios financieros

Como líderes empresariales y emprendedores, es fantástico estudiar y priorizar casos de uso que vienen con vías precisas de medición y cumplimiento.

Estos son algunos de los mejores casos de uso de GenAI en servicios financieros:

1. KYC / Onboarding y Automatización Documental

GenAI puede acelerar los procesos de incorporación y de Conozca a su cliente (KYC). La tecnología ayuda a resumir y extraer datos de los documentos de los clientes, incluidos documentos de identidad, extractos bancarios y declaraciones de impuestos.

Es muy útil con la tecnología, ya que puede extraer automáticamente datos clave, verificar si falta información y generar listas de verificación de cumplimiento para analistas.

Un ejemplo notable es HSBC, que utiliza herramientas de inteligencia artificial para validar documentos e incorporar clientes de manera más eficiente, reduciendo el tiempo de revisión manual en casi un 40 %.

Prueba de que está cumpliendo: tiempo de respuesta y horas de analista ahorradas.

2. Servicio al cliente (banca minorista/comercial)

Tradicionalmente, los agentes del centro de llamadas resuelven las consultas rutinarias de los clientes y la naturaleza de esta tarea añade mucha presión.

Con chatbots y asistentes de voz con tecnología de inteligencia artificial, tareas como consultar saldos, explicar tarifas o resolver disputas no solo se pueden delegar, sino que también se pueden manejar de manera eficiente y casi las 24 horas, los 7 días de la semana.

Esto mejora la velocidad de respuesta y alivia la presión del centro de llamadas.

Ejemplo: "Erica", la asistente virtual de Bank of America, que ha gestionado más de 1.500 millones de interacciones con clientes, reduciendo significativamente los tiempos de espera promedio.

Prueba de que está cumpliendo: Tiempo promedio de atención (AHT), Satisfacción del cliente (CSAT), Tasa de contención (consultas resueltas sin ayuda humana).

3. Operaciones de Crédito y Suscripción

El análisis crediticio, incluida la redacción de notas de crédito, la extracción de detalles de las cláusulas y la confirmación del cumplimiento de la política crediticia, consume mucho tiempo. GenAI gestiona eficientemente estos componentes.

Ejemplo: Bancos como ING y Goldman Sachs están experimentando con copilotos de IA para ayudar a los suscriptores a crear evaluaciones crediticias detalladas de manera más eficiente.

Prueba de que está cumpliendo: Existe una diferencia tangible en el tiempo de respuesta de los memorandos y en la tasa de cumplimiento de las políticas.

4. Investigación, ganancias e inteligencia de cartera

La IA lee extensas transcripciones de llamadas de ganancias, artículos de noticias e informes de investigación para destilar conocimientos, evaluar el sentimiento y generar fundamentos de inversión, citando fuentes.

Ejemplo: El "Asistente de conocimientos" de IA de Morgan Stanley ayuda a los asesores financieros a extraer y resumir rápidamente información de los informes de investigación de mercado.

Prueba de que está cumpliendo: Se encuentra una diferencia visible en el tiempo de preparación de los analistas, la precisión de los conocimientos y el tiempo de respuesta a las consultas de los clientes.

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5. Informes de riesgo y cumplimiento

Los documentos regulatorios y de riesgo son complejos, especialmente cuando se trata de redactar documentos, incluidos el ICAAP (Proceso de evaluación de la adecuación del capital interno) y el ILAA (Evaluación de la adecuación de la liquidez individual).

Ahora, con GenAI, redactar documentos tan complejos es fácil y se basa en recopilar datos, vincular evidencia y mantener el control de versiones.

Ejemplo: UBS utiliza IA internamente para generar los primeros borradores de informes regulatorios, ahorrando varias horas por informe.

Prueba de que está cumpliendo: Hay una diferencia visible en el tiempo de respuesta de los informes y en la compatibilidad con la integridad de la documentación.

6. Colecciones y mantenimiento

GenAI personaliza la comunicación con los clientes atrasados, genera recordatorios de pago empáticos y sugiere las mejores acciones o planes de pago, todo ello basado en el sentimiento y el historial del cliente.

Ejemplo: Capital One utiliza pilotos de IA para recomendar mensajes de pago con el tono adecuado, mejorando la participación del cliente.

Prueba de que está cumpliendo: Una diferencia notable en la tasa de promesa de pago, Net Promoter Score (NPS) y eficiencia de los agentes.

7. Operaciones de fraude y delitos financieros

Los equipos de cumplimiento dedican mucho tiempo a revisar alertas, resumir historiales de transacciones o redactar informes de actividades sospechosas (SAR). GenAI puede respaldar estas tareas, reduciendo el trabajo manual y ayudando a los analistas a centrarse en amenazas reales.

Ejemplo: JPMorgan Chase utiliza GenAI para ayudar a los investigadores a analizar transacciones y detectar anomalías más rápido.

Prueba de que está cumpliendo: Diferencia notable en el tiempo del ciclo de casos, la reducción de falsos positivos y la proporción de alertas por caso.

🖋️ Cofundador de Imagination, Pete Peranzo enfatizó algunos de los casos de uso del mundo real más convincentes para la IA generativa en servicios bancarios y financieros.

Pete señaló que GenAI está automatizando la creación y el resumen de documentos, asumiendo tareas que antes consumían mucho tiempo, como la creación y revisión de políticas.

Además, incluyó que en el análisis del servicio al cliente, las aplicaciones de inteligencia artificial ahora procesan conversaciones e interacciones de audio para medir el comportamiento de los agentes, mejorar la experiencia del cliente y señalar áreas problemáticas tempranas.

Pete añadió que, en el contexto de la evaluación de riesgos y el cumplimiento, la IA puede probar y realizar automáticamente auditorías internas, garantizando que las instituciones sigan cumpliendo con las regulaciones cambiantes.

GenAI también puede revolucionar la gestión de carteras y las decisiones de inversión al replicar los procesos de pensamiento de los principales inversores, permitiendo a los clientes minoristas tomar decisiones basadas en hechos.

A continuación, en el contexto de la previsión y el comercio del mercado, Pete comparte cómo se están desarrollando robots impulsados por IA que pueden superar a los puntos de referencia como el S&P 500, lo que sugiere oportunidades y posibles disrupciones.

Cuando se trata de análisis de retorno de la inversión y conocimientos de los clientes, la tecnología se puede mejorar mediante evaluaciones rápidas impulsadas por IA de métricas de rendimiento, valor de vida útil y ventas, que permiten decisiones estratégicas más rápidas y precisas.

Añadió además que, al liberar el talento humano para trabajos creativos, estratégicos y de mayor nivel, se están automatizando tareas repetitivas como la creación de informes y el análisis de datos.

Conclusión: Con la infinidad de casos de uso, se puede ver claramente cómo la IA generativa está transformando la eficiencia, la toma de decisiones y la experiencia del cliente en toda la industria de servicios financieros.

Beneficios de GenAI en servicios financieros

Antes de considerar la adopción de cualquier tecnología, una buena pregunta es:"¿Cuáles son los beneficios" (también conocido como "qué beneficios obtiene mi organización o unidad de negocio)? .

A continuación se presentan algunos beneficios que pueden ayudar a comprender el alcance y la gama de GenAI en los servicios financieros.

1. Eficiencia operativa

Los analistas y gerentes de relaciones a menudo realizan tareas que requieren mucho tiempo, como redacción, investigación y documentación. Una forma de resolver esto es adoptar GenAI, que automatiza todas esas tareas, liberando a los ejecutivos para centrarse en trabajos de mayor valor.

Resultado: Se puede ver claramente que los costos y el tiempo de respuesta disminuyen.

Evidencia de la industria: Deloitte ha experimentado ganancias de eficiencia mensurables con aplicaciones GenAI escalables en todas las operaciones bancarias.

2. Decisiones más rápidas y mejor experiencia del cliente

Se puede experimentar una velocidad tremenda al recibir información y respuestas en solo unos segundos con herramientas de inteligencia artificial. La extraordinaria velocidad de entrega también permite soporte 24 horas al día, 7 días a la semana e interacciones digitales fluidas.

Resultado: Existen diferencias visibles con ciclos de decisión más cortos y una mayor participación del cliente.

Ejemplo: "Erica" de Bank of America muestra una adopción sostenida, manejando más de 1,5 mil millones de interacciones, lo que demuestra un compromiso digital constante.

3. Crecimiento de ingresos

Otro aspecto interesante de GenAI es la capacidad de personalizar los conocimientos al ofrecer las mejores acciones. Los conocimientos ayudan a mejorar aún más las oportunidades de ventas cruzadas y adicionales en todos los segmentos de clientes.

Resultado: Un aumento tangible en los ingresos por cliente y una mejor penetración del producto.

Parámetro de referencia: El análisis de McKinsey &Company muestra que la GenAI puede generar un valor sustancial para todo el banco cuando se aplica a escala.

4. Calidad de riesgo y cumplimiento

GenAI ayuda a producir borradores regulatorios con citas y pistas de auditoría, lo que reduce los errores manuales y garantiza la trazabilidad.

Resultado: Mayor precisión en el cumplimiento y mejor preparación para las auditorías.

Contexto: El Consejo de Estabilidad Financiera enfatiza la explicabilidad y la supervisión, aspectos que los sistemas GenAI pueden mejorar.

🖋️ Pete compartió un ejemplo específico de cómo la IA generativa mejoró la eficiencia en los servicios financieros:la automatización de la creación de PDF por parte de una empresa de tecnología financiera, que anteriormente requería un equipo de ingenieros y personal para producir archivos PDF con regularidad.

La implementación de un agente de IA automatizó este proceso, ahorrando mucho tiempo y recursos y reemplazando efectivamente el esfuerzo manual. A través de este ejemplo, Pete ilustra cómo la IA generativa puede ahorrar tiempo al automatizar tareas rutinarias de documentación, lo que lleva a operaciones más eficientes y libera recursos humanos para actividades más complejas.

Conclusión: GenAI claramente está teniendo un impacto mensurable en los servicios financieros mientras trabaja para reducir costos, acelerar la toma de decisiones, mejorar el cumplimiento y liberar a las personas para realizar trabajos de mayor valor.

Cómo empezar con la IA generativa en los servicios financieros

🖋️ Pete enfatiza que las organizaciones deben comenzar por informarse sobre la tecnología de IA para comprender dónde y por qué implementarla.

Después de esto, el siguiente paso crítico es contactar y colaborar con expertos o especialistas en IA que puedan brindar orientación personalizada y ayudar a alinear las iniciativas de IA con los objetivos de la organización.

Este enfoque garantiza un comienzo estratégico e informado para integrar la IA generativa en sus procesos.

Este es un plan de inicio pragmático y centrado en el cumplimiento:

1. Defina un KPI empresarial claro

El primer paso puede ser elegir un objetivo tangible y mensurable que ofrezca valor comercial real. Por ejemplo:

• Reduzca el tiempo de procesamiento de casos KYC en un 25 % para mejorar la velocidad de incorporación.
• Desvía el 20 % de los chats de clientes de nivel 1, lo que puede liberar a los agentes para consultas complejas.
• Reduzca el tiempo de redacción de las notas de crédito en un 40 % para acelerar las operaciones financieras.

Por lo tanto, concéntrese en un único KPI para su primer piloto para mantener las cosas simples y mensurables.

2. Preparar datos y acceder

Primero es necesario preparar sus datos y protegerlos antes de ejecutar cualquier solución de IA.

• A continuación, considere mapear fuentes autorizadas y requisitos de retención; no te pierdas los requisitos para el manejo de PII.
• Utilice la generación de recuperación aumentada (RAG) en lugar de realizar ajustes finos para el texto regulado, ya que tiene menos riesgo, es menos complicado de administrar y tiene sentido.

Siempre es fantástico trabajar con datos bien preparados, lo cual es clave para el éxito de un piloto de IA compatible.

3. Elija un caso de uso piloto

Elija un flujo de trabajo pequeño y contenido con un volumen mensurable. Es bueno empezar poco a poco, lo que reduce el riesgo y hace que el impacto sea fácil de rastrear. A continuación se muestran algunos ejemplos:

• Redacción de documentos KYC, que ayuda a acelerar los controles de cumplimiento.
• Generación de informes de resultados, que automatiza los informes de rutina con precisión.
• Las respuestas del chat de nivel 1 desvían las preguntas repetitivas de los agentes humanos.

La clave del flujo de trabajo es que debe ser mensurable, manejable y de bajo riesgo.

4. Configurar arquitectura y barandillas

Puede diseñar el entorno de IA teniendo en cuenta la seguridad y el cumplimiento. Algunos consejos se encuentran a continuación:

• Utilice aislamiento (VPC), gestión de secretos, filtrado de mensajes/contenido y verifique las citas de fuentes.
• La combinación de la solución antes de la implementación puede ayudar a descubrir vulnerabilidades.
• No elimine la validación humana; resérvelo para resultados orientados al cliente o sensibles al riesgo.
• Las barreras ayudan a que su IA aporte valor sin introducir nuevos riesgos.

5. Implementar controles de riesgo y cumplimiento

Alinee su piloto con los estándares internos y regulatorios:

• Es bueno cumplir con los plazos de la Ley de IA de la UE (si corresponde), las directrices NIST AI RMF y las regulaciones internas de gestión de riesgos de modelos.
• Tener pistas de auditoría para todos los resultados de la IA para demostrar el cumplimiento.
• El cumplimiento desde el primer día evita sorpresas y genera confianza en toda la organización.

6. Piloto y Escala

Comience con una prueba piloto breve y controlada y amplíela una vez que tenga confianza:

• Ejecute una prueba piloto de 6 a 10 semanas utilizando métricas de referencia para medir el impacto.
• Reforzar la solución con supervisión, detección de derivas, políticas de retención, revisiones de acceso y guías.
• Amplíe a un segundo caso de uso una vez que haya demostrado su éxito.

Un enfoque por fases le ayuda a escalar de forma segura mientras aprende de resultados reales.

🖋️ Pete resume que una organización financiera interesada en comenzar con la IA debería centrarse inicialmente en estudiar y comprender la tecnología para identificar casos de uso y aplicaciones relevantes.

Después de adquirir este conocimiento, el siguiente paso es contratar expertos o especialistas en IA que puedan brindar orientación, desarrollar soluciones personalizadas y ayudar con la implementación.

Este enfoque estratégico ayuda a garantizar que la integración de la IA sea eficaz y esté alineada con los objetivos de la organización.

Conclusión: Comience con una victoria mensurable, desarrolle el cumplimiento y escale con confianza.

Desafíos clave antes de comenzar

Veamos algunos desafíos clave que puede enfrentar.

1. Exposición regulatoria y explicabilidad

Los sistemas de IA tienden a funcionar como una "caja negra" y también son conocidos por tomar decisiones difíciles de explicar o fundamentar. A menudo, proporcionan respuestas incorrectas o dependen de proveedores externos.

Como resultado, autoridades como el FSB y el BIS deben estar atentos y exigir que las organizaciones mantengan registros transparentes, supervisen cómo se aplica la IA y se aseguren de que pueden justificar cada resultado.

2. Modelo de riesgo y pastoreo

La dependencia de modelos y datos estándar puede crear un comportamiento correlacionado y un riesgo sistémico, una cuestión fundamental destacada por numerosos bancos centrales y medios financieros.

3. Calidad de los datos y derechos de acceso

A veces, los resultados no son confiables porque se basan en prácticas débiles de documentación y gobernanza de datos.

Por lo tanto, será necesario tener especial cuidado en proteger la PII y otra información confidencial y, al mismo tiempo, garantizar el control de acceso y la auditabilidad.

4. Talento y modelo operativo

Es vital monitorear la etapa de implementación porque requiere que las funciones trabajen juntas.

Entre ellas se incluyen entidades que necesitan compartir responsabilidades, como el tiempo de incorporación de ingenieros, gestores de conocimientos, socios de riesgo y propietarios de productos.

5. Entorno de amenazas

La IA generativa puede intensificar las amenazas cibernéticas y de fraude, desde deepfakes hasta identidades sintéticas.

En tales situaciones, los controles internos mejorados y la comunicación abierta con los clientes son mitigaciones clave.

Conclusión: Antes de adoptar la IA, las organizaciones deben tener en cuenta cuestiones de confianza, transparencia, integridad de los datos, colaboración cualificada y seguridad, y abordarlas de forma eficaz.

Conclusión

Para todos aquellos que deseen iniciar un proyecto GenAI en servicios financieros, comience con un caso de uso específico y mensurable.

A continuación, puede incorporar controles y cumplimiento desde el primer día y escalar solo cuando haya evidencia de un impacto real. Para las organizaciones que buscan un socio confiable para iniciar un piloto de GenAI compatible, pueden comunicarse con Imaginovation.

Estamos aquí para ayudar; Nuestro equipo de expertos puede brindar asistencia desde la selección de casos de uso y la configuración de RAG hasta la gobernanza, los paneles y los manuales de implementación.

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