Según datos de Stocklytics.com, el gasto mundial en sistemas centrados en inteligencia artificial (IA) alcanzó una cifra estimada de 154.000 millones de dólares, con el sector bancario a la cabeza con inversiones por un total de 20.600 millones de dólares. En concreto, destacan que la banca minorista destinó 19.700 millones de dólares al desarrollo e implantación de la IA.
Según Edith Reads, experta financiera de Stocklytics, invertir en IA ofrece a los bancos una gran oportunidad para reforzar su ventaja competitiva y destacar en el mercado. “Varios bancos están integrando tecnologías de IA para mejorar la eficiencia de sus operaciones y repercutir en áreas como la evaluación de créditos. Estos avances pueden beneficiar estratégicamente a los bancos en términos de crecimiento del negocio, rendimiento financiero y gestión del riesgo a largo plazo», afirma.
En este sentido, sostiene que dada la considerable capacidad de inversión de los bancos, su amplia gestión de datos propios y sus modelos de negocio adaptables, no es de extrañar que se hayan erigido en ávidos pioneros de la inteligencia artificial. Según esta experta, un claro ejemplo es JP Morgan Chase, quien destaca como líder en el aprovechamiento de la IA en el sector bancario. El banco lidera notablemente la investigación en IA, lo que demuestra su papel en el impulso de la innovación en IA dentro del sector financiero. Además, el banco está comprometido con la transparencia y hace hincapié en las prácticas en sus iniciativas de IA.
Además, apunta a otros nombres como, por ejemplo, Capital One y el Royal Bank of Canada (RBC), que siguen de cerca a JPMorgan Chase, ocupando el segundo y tercer puesto en términos de madurez de IA. Según Reads, estas instituciones destacan sistemáticamente en patentes de IA, actividades de investigación y asociaciones. Otros bancos con buenos resultados son Wells Fargo, UBS y CommBank. Además, la mayoría de los bancos tienen su sede en Norteamérica, lo que indica la presencia de la innovación en IA en el sector bancario de este continente.
Preocupaciones de la IA en la banca
Algunos de los retos relacionados con la adopción de la IA en la banca incluyen la preocupación por explicar el contenido generado y abordar los sesgos inherentes a los datos. En particular, el sesgo de selección podría agravar los problemas de elaboración de perfiles basados en el sexo, la raza o el origen étnico en procesos bancarios como la calificación crediticia y la discriminación de los clientes. Además, el consumo de energía en el entrenamiento de los modelos de IA plantea problemas medioambientales, lo que suscita debates sobre prácticas sostenibles. «A la luz de la cambiante normativa, es crucial abordar estas cuestiones para promover el uso equitativo de la IA en el sector bancario», apunta Reads.