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Inteligencia Artificial y tecnologías cognitivas en el sector bancario @gft_es


Por Antoni Munar
Los últimos avances y creciente uso generalizado de la Inteligencia Artificial (IA) y de las tecnologías cognitivas suponen una disrupción tecnológica de gran impacto en todos los ámbitos de los servicios financieros. ¿Cómo y en qué aspectos se materializará?

En un sector donde el tratamiento de la información, la eficiencia operativa y la relación con el cliente son fundamentales, el resurgimiento de la IA y de las tecnologías cognitivas que permiten automatizar y escalar exponencialmente procesos antes ejecutados exclusivamente mediante habilidades intelectuales humanas, suponen una disrupción tecnológica en todas las áreas del negocio financiero.

Sin embargo, para los bancos es una oportunidad todavía mayor. La gran cantidad de datos y el detallado conocimiento que las entidades financieras acumulan sobre sus clientes, les permitirá suministrar nuevos servicios a sus clientes, mejorar la eficiencia operativa, o explotar la información todavía escondida en esos mismos datos.

¿En qué consiste realmente? La IA es el conjunto de tecnologías que permitirían a una máquina realizar cualquier actividad intelectual de forma indistinguible a como lo haría un ser humano: percepción y comprensión del entorno, comunicación escrita, oral y visual, razonamiento, planificación y comportamiento “inteligente” (es decir, orientado a la consecución de objetivos). Es lo que se denomina IA fuerte. Estamos aún muy lejos de alcanzar este grado de desarrollo. No ocurre lo mismo con lo que se denomina IA débil, donde, para determinados campos y capacidades, los algoritmos pueden desarrollar tareas antes exclusivas del ser humano. Este aspecto está experimentando un fenomenal desarrollo en sus aplicaciones de negocio. Así, las tecnologías cognitivas actuales son capaces de extraer conocimiento mediante el reconocimiento de relaciones que pueden hallarse contenidas de forma explícita (datos estructurados), o implícita (datos no estructurados) en cualquier tipo de datos (conversaciones, texto, imágenes, registro de operaciones, etc.). El Machine Learning (y su variante, el Deep Learning, que intenta emular los procesos neuronales) es la base de las tecnologías cognitivas. A partir de una gran cantidad de datos que sirven como ejemplos (por ejemplo, millones de visitas a una página web y su resultado, o el registro de miles de procesos y su resultado), se realiza un proceso de extracción de regularidades que dan como resultado algoritmos que permiten tareas tan “difusas” como reconocer tumores en mamografías, extraer conceptos de documentos, o emular a humanos conduciendo vehículos. La diferencia con los sistemas tradicionales es que dichos “algoritmos” no son codificados a priori por ningún ser humano (imposible dada su complejidad) sino que son construidos automáticamente a partir de los datos siguiendo principios generales.

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