ChatGPT y otras herramientas digitales, vienen impactando y transformando la industria financiera, automatizando tareas, mejorando el servicio al cliente y tomando decisiones más informadas. Sin embargo, también presentan desafíos que las instituciones financieras deben abordar para garantizar la seguridad y el cumplimiento y mitigar los riesgos.
Según expertos en Riesgos y Ciberseguridad de WTW, se prevé que las pérdidas globales por ciberataques alcancen hasta US$24 trillones para 2027. A nivel local, en Perú, se registraron 15 mil millones de intentos de ciberataques en 2022, representando un aumento del 35% en comparación con 2021, según el informe semestral de FortiGuard Labs sobre amenazas globales.
En este sentido, Jaime Mourão, gerente general Stefanini Perú, destaca que las instituciones financieras pueden confiar en estas herramientas como ChatGPT para áreas como servicio al cliente, marketing y recursos humanos, donde estos modelos han demostrado éxito. Sin embargo, advierte que las capacidades numéricas y estadísticas de estas nuevas herramientas aún no están lo suficientemente desarrolladas para su uso en detección de fraude o previsión financiera.
“En los últimos 12 años, a través de Woopi Stefanini, se ha liderado en Inteligencia Artificial con Sophie, una asistente virtual. A pesar de la llegada de modelos como Chat GPT, la experiencia en IA, permitió adaptar y aplicar la tecnología en diversas áreas. Se visualiza un gran potencial en industria, ciberseguridad y marketing, por todo esto, se puede decir que El ChatGPT es valioso en finanzas, pero enfrenta desafíos regulatorios y de seguridad, que abordarse cuidadosamente».
El experto en ciberseguridad, expone varios casos de uso en finanzas y banca y los desafíos asociados al uso de ChatGPT a fin de usarlos de manera segura:
Resumir conocimientos complejos. Utilizar herramientas digitales para resumir análisis críticos en un lenguaje sencillo.
Obligación de cuidar. Necesidad de cumplir con las regulaciones financieras y de asesoramiento.
Agilizar los procesos de suscripción. Incorporar datos específicos para facilitar la suscripción de hipotecas y préstamos.
Información falsa. Garantizar la precisión en los resultados generados por LLM.
Mejorar el servicio al cliente. Complementar chatbots con procesamiento semántico y conversaciones naturales.
Seguridad y privacidad de datos. Proteger la información confidencial del cliente.
Automatizar el cumplimiento. Reducir costos en la verificación de regulaciones.
Comprensión contextual. Mejorar la comprensión del contexto financiero.
Evaluación y gestión de riesgos. Identificar patrones y tendencias para decisiones crediticias.
Nuevos modelos de costes. Inversión en hardware y servicios especializados.
Mejorar la personalización. Ajustar el contenido de interacciones digitales a las necesidades del cliente.
Automatizar el procesamiento de documentos. Acelerar el procesamiento de documentos financieros.
Transparencia y explicabilidad. Necesidad de explicar el razonamiento de los modelos.
Traducir la jerga legal a lenguaje sencillo. Ayudar a comprender documentos legales. Generar informes ejecutivos. Facilitar la creación de informes financieros.
