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A medida que las instituciones financieras continúan adoptando la transformación digital, la integración de herramientas de IA generativa puede revolucionar las operaciones, mejorar las experiencias de los clientes e impulsar el crecimiento empresarial.
Con base en una reciente entrevista en panel con expertos de Microsoft, VeriPark y GFT Technologies, compartimos una lista de consideraciones privilegiadas que cualquier organización que esté planeando o considerando implementar herramientas de IA dentro de su institución financiera.
1. ¿Cuál es el problema del cliente que estás intentando resolver?
Kerim Alain Bertrand, vicepresidente sénior de Crecimiento en Europa Occidental en VeriPark , destaca la importancia de comprender el problema del cliente que se intenta resolver con la IA. Ya sea la detección de fraudes, la evaluación de riesgos, la automatización del servicio al cliente o el marketing personalizado, la IA puede aportar un valor considerable tanto a los clientes como a los empleados. La IA no es una "poción mágica", por lo que debemos poder articular claramente el valor y el beneficio.
2. Evaluar la disponibilidad y calidad de los datos existentes:
El éxito de la implementación de la IA depende de la calidad de los datos. Se requiere un esfuerzo significativo para entrenar a la IA con datos del mundo real que sean completos, relevantes y adecuadamente estructurados para obtener resultados óptimos. Piense en un aprendiz ambicioso sin formación: ¿quién es responsable de entrenarlo?
3. Privacidad, seguridad y cumplimiento de datos:
La seguridad es primordial en el sector financiero. Es esencial contar con medidas de seguridad sólidas y políticas de gobernanza de datos perfeccionadas para proteger la información confidencial de los clientes y garantizar un uso ético y responsable de las tecnologías de inteligencia artificial, especialmente en cumplimiento de normativas como la Ley Europea de Inteligencia Artificial.
4. Construya un equipo de IA capacitado:
Richard Kalas, director de soluciones para clientes de GFT Technologies , destaca la necesidad de contar con un equipo capacitado compuesto por científicos de datos, ingenieros de IA, expertos en el dominio y funcionarios de cumplimiento para implementar con éxito la IA generativa en la industria financiera.
A pesar de las interfaces aparentemente fáciles de usar disponibles, para crear y construir una herramienta práctica y sólida, necesitará un equipo de personas que comprendan tanto los aspectos técnicos de la IA como los requisitos específicos de la industria financiera.
5. Evalúe su infraestructura existente y su escalabilidad:
La IA es un factor increíble que permite acelerar la transición a la nube para las operaciones bancarias. Considérelo como una oportunidad para hacer la transición. Muchas preocupaciones de seguridad se pueden mitigar con la transición a la nube. Asociarse con Mambu puede facilitar una transición sin inconvenientes, lo que permite la escalabilidad y la integración con los sistemas existentes para un proceso de adopción de IA más eficiente. Obtenga más información sobre cómo podemos ayudar.
6. Desarrollar prácticas y directrices de IA responsables:
Las prácticas de IA responsables deben priorizar el papel de los humanos en la supervisión y la guía de los sistemas de IA para garantizar la equidad, la transparencia y la rendición de cuentas. Annette Harris, directora general y responsable de servicios financieros de Microsoft en los Países Bajos, destaca la importancia de trazar límites claros para el uso de la IA a fin de mitigar los sesgos y garantizar el bienestar de la sociedad y el cumplimiento de las normas regulatorias. La IA es intrínsecamente discriminatoria, por lo que la evaluación y auditoría periódicas de los modelos de IA para garantizar el cumplimiento son cruciales para las prácticas éticas de IA.
Las herramientas de IA generativa ofrecen oportunidades importantes para las instituciones financieras. Cuando su empresa esté lista para embarcarse en este viaje transformador, Mambu estará aquí para brindarle apoyo con soluciones escalables, capacidades basadas en API y un sólido soporte para el procesamiento de datos, el entrenamiento de modelos y la implementación durante toda la implementación de IA.
Obtenga más información sobre cómo Mambu puede respaldar esta transición con nuestra plataforma de banca en la nube, diseñada específicamente para la agilidad, la innovación y un mercado cambiante.
A medida que las instituciones financieras continúan adoptando la transformación digital, la integración de herramientas de IA generativa puede revolucionar las operaciones, mejorar las experiencias de los clientes e impulsar el crecimiento empresarial.
Con base en una reciente entrevista en panel con expertos de Microsoft, VeriPark y GFT Technologies, compartimos una lista de consideraciones privilegiadas que cualquier organización que esté planeando o considerando implementar herramientas de IA dentro de su institución financiera.
1. ¿Cuál es el problema del cliente que estás intentando resolver?
Kerim Alain Bertrand, vicepresidente sénior de Crecimiento en Europa Occidental en VeriPark , destaca la importancia de comprender el problema del cliente que se intenta resolver con la IA. Ya sea la detección de fraudes, la evaluación de riesgos, la automatización del servicio al cliente o el marketing personalizado, la IA puede aportar un valor considerable tanto a los clientes como a los empleados. La IA no es una "poción mágica", por lo que debemos poder articular claramente el valor y el beneficio.
2. Evaluar la disponibilidad y calidad de los datos existentes:
El éxito de la implementación de la IA depende de la calidad de los datos. Se requiere un esfuerzo significativo para entrenar a la IA con datos del mundo real que sean completos, relevantes y adecuadamente estructurados para obtener resultados óptimos. Piense en un aprendiz ambicioso sin formación: ¿quién es responsable de entrenarlo?
3. Privacidad, seguridad y cumplimiento de datos:
La seguridad es primordial en el sector financiero. Es esencial contar con medidas de seguridad sólidas y políticas de gobernanza de datos perfeccionadas para proteger la información confidencial de los clientes y garantizar un uso ético y responsable de las tecnologías de inteligencia artificial, especialmente en cumplimiento de normativas como la Ley Europea de Inteligencia Artificial.
4. Construya un equipo de IA capacitado:
Richard Kalas, director de soluciones para clientes de GFT Technologies , destaca la necesidad de contar con un equipo capacitado compuesto por científicos de datos, ingenieros de IA, expertos en el dominio y funcionarios de cumplimiento para implementar con éxito la IA generativa en la industria financiera.
A pesar de las interfaces aparentemente fáciles de usar disponibles, para crear y construir una herramienta práctica y sólida, necesitará un equipo de personas que comprendan tanto los aspectos técnicos de la IA como los requisitos específicos de la industria financiera.
5. Evalúe su infraestructura existente y su escalabilidad:
La IA es un factor increíble que permite acelerar la transición a la nube para las operaciones bancarias. Considérelo como una oportunidad para hacer la transición. Muchas preocupaciones de seguridad se pueden mitigar con la transición a la nube. Asociarse con Mambu puede facilitar una transición sin inconvenientes, lo que permite la escalabilidad y la integración con los sistemas existentes para un proceso de adopción de IA más eficiente. Obtenga más información sobre cómo podemos ayudar.
6. Desarrollar prácticas y directrices de IA responsables:
Las prácticas de IA responsables deben priorizar el papel de los humanos en la supervisión y la guía de los sistemas de IA para garantizar la equidad, la transparencia y la rendición de cuentas. Annette Harris, directora general y responsable de servicios financieros de Microsoft en los Países Bajos, destaca la importancia de trazar límites claros para el uso de la IA a fin de mitigar los sesgos y garantizar el bienestar de la sociedad y el cumplimiento de las normas regulatorias. La IA es intrínsecamente discriminatoria, por lo que la evaluación y auditoría periódicas de los modelos de IA para garantizar el cumplimiento son cruciales para las prácticas éticas de IA.
Las herramientas de IA generativa ofrecen oportunidades importantes para las instituciones financieras. Cuando su empresa esté lista para embarcarse en este viaje transformador, Mambu estará aquí para brindarle apoyo con soluciones escalables, capacidades basadas en API y un sólido soporte para el procesamiento de datos, el entrenamiento de modelos y la implementación durante toda la implementación de IA.
Obtenga más información sobre cómo Mambu puede respaldar esta transición con nuestra plataforma de banca en la nube, diseñada específicamente para la agilidad, la innovación y un mercado cambiante.
A medida que las instituciones financieras continúan adoptando la transformación digital, la integración de herramientas de IA generativa puede revolucionar las operaciones, mejorar las experiencias de los clientes e impulsar el crecimiento empresarial.
Con base en una reciente entrevista en panel con expertos de Microsoft, VeriPark y GFT Technologies, compartimos una lista de consideraciones privilegiadas que cualquier organización que esté planeando o considerando implementar herramientas de IA dentro de su institución financiera.
1. ¿Cuál es el problema del cliente que estás intentando resolver?
Kerim Alain Bertrand, vicepresidente sénior de Crecimiento en Europa Occidental en VeriPark , destaca la importancia de comprender el problema del cliente que se intenta resolver con la IA. Ya sea la detección de fraudes, la evaluación de riesgos, la automatización del servicio al cliente o el marketing personalizado, la IA puede aportar un valor considerable tanto a los clientes como a los empleados. La IA no es una "poción mágica", por lo que debemos poder articular claramente el valor y el beneficio.
2. Evaluar la disponibilidad y calidad de los datos existentes:
El éxito de la implementación de la IA depende de la calidad de los datos. Se requiere un esfuerzo significativo para entrenar a la IA con datos del mundo real que sean completos, relevantes y adecuadamente estructurados para obtener resultados óptimos. Piense en un aprendiz ambicioso sin formación: ¿quién es responsable de entrenarlo?
3. Privacidad, seguridad y cumplimiento de datos:
La seguridad es primordial en el sector financiero. Es esencial contar con medidas de seguridad sólidas y políticas de gobernanza de datos perfeccionadas para proteger la información confidencial de los clientes y garantizar un uso ético y responsable de las tecnologías de inteligencia artificial, especialmente en cumplimiento de normativas como la Ley Europea de Inteligencia Artificial.
4. Construya un equipo de IA capacitado:
Richard Kalas, director de soluciones para clientes de GFT Technologies , destaca la necesidad de contar con un equipo capacitado compuesto por científicos de datos, ingenieros de IA, expertos en el dominio y funcionarios de cumplimiento para implementar con éxito la IA generativa en la industria financiera.
A pesar de las interfaces aparentemente fáciles de usar disponibles, para crear y construir una herramienta práctica y sólida, necesitará un equipo de personas que comprendan tanto los aspectos técnicos de la IA como los requisitos específicos de la industria financiera.
5. Evalúe su infraestructura existente y su escalabilidad:
La IA es un factor increíble que permite acelerar la transición a la nube para las operaciones bancarias. Considérelo como una oportunidad para hacer la transición. Muchas preocupaciones de seguridad se pueden mitigar con la transición a la nube. Asociarse con Mambu puede facilitar una transición sin inconvenientes, lo que permite la escalabilidad y la integración con los sistemas existentes para un proceso de adopción de IA más eficiente. Obtenga más información sobre cómo podemos ayudar.
6. Desarrollar prácticas y directrices de IA responsables:
Las prácticas de IA responsables deben priorizar el papel de los humanos en la supervisión y la guía de los sistemas de IA para garantizar la equidad, la transparencia y la rendición de cuentas. Annette Harris, directora general y responsable de servicios financieros de Microsoft en los Países Bajos, destaca la importancia de trazar límites claros para el uso de la IA a fin de mitigar los sesgos y garantizar el bienestar de la sociedad y el cumplimiento de las normas regulatorias. La IA es intrínsecamente discriminatoria, por lo que la evaluación y auditoría periódicas de los modelos de IA para garantizar el cumplimiento son cruciales para las prácticas éticas de IA.
Las herramientas de IA generativa ofrecen oportunidades importantes para las instituciones financieras. Cuando su empresa esté lista para embarcarse en este viaje transformador, Mambu estará aquí para brindarle apoyo con soluciones escalables, capacidades basadas en API y un sólido soporte para el procesamiento de datos, el entrenamiento de modelos y la implementación durante toda la implementación de IA.
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