IA y las motivaciones de su aplicación en el sector bancario
Los bancos en Taiwán implementan la IA con claras motivaciones: aumentar la experiencia del cliente, reducir costos laborales y optimizar la eficiencia operativa, sostiene Kao. El experto dice que la IA tiene el potencial de disminuir el trabajo manual en tareas de programación tradicionales, permitiendo que el personal se enfoque en roles más complejos y estratégicos. Esta automatización de funciones, lejos de desplazar, pronostica Kao, aumentará la productividad, lo que se traducirá en ingresos más altos y una mayor capacidad para competir con otras industrias. En este proceso, la “combinación de inteligencia artificial con conocimiento más la capacidad humana, entendemos que es la clave”, subraya Kao.
Lucha contra el fraude y la captación de talento
En el universo bancario existen dos áreas en las que la IA demuestra su valor de manera palpable son la prevención del fraude y la gestión del talento, describe Kao. La primera aborda la detección de fraudes: En Taiwán, existe una alianza antifraude en la que los bancos comparten sus modelos y parámetros para detectar posibles casos de fraude. “En principio, esta es una historia exitosa”. Sin embargo, el desafío surge porque “cada banco tiene un tipo diferente de clientes” y sus propias estructuras. Con más de 30 bancos en Taiwán, cada uno con características distintas en sus clientes, los modelos compartidos pueden perder efectividad si no se adaptan a las particularidades de cada institución. Para desarrollar modelos más eficientes, se requiere que los bancos compartan sus datos, una práctica que aún es compleja y “no es fácil” debido a la privacidad.
Por otra parte, la gestión del talento en lo que se refiere específicamente el reclutamiento de empleados, la IA está revolucionando la forma en que los bancos atraen y seleccionan a sus trabajadores. Algunas organizaciones taiwanesas utilizan la IA para examinar currículums, realizar entrevistas virtuales y grabar las respuestas de los candidatos. Además, se invita a los postulantes a participar en juegos diseñados para capturar características específicas, como la tolerancia al riesgo y a la frustración.
Esto es crucial para ciertos roles, por ejemplo, en el mercado de divisas, donde no se buscan perfiles excesivamente conservadores. Estas herramientas utilizan la IA, permitiendo identificar al candidato más adecuado para el banco.
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¿La IA reemplaza empleos o crea nuevos horizontes laborales?
De acuerdo al criterio de Kao, lejos de ser una amenaza para el empleo, la visión predominante es que la IA no busca reemplazar a las personas, sino más bien liberar funciones ineficientes, lo que haría que “proporcionaremos un trabajo más desafiante para esas generaciones jóvenes”.
Al elevar la productividad del trabajador, la IA puede resultar en salarios más altos, mejorando la capacidad del sector bancario para “competir con otras industrias”. Se trata de una “reconfiguración de las funciones laborales, creando otra función para nuestros jóvenes trabajadores”.
Desafíos: compartición de datos y la ciberseguridad
A pesar de la evolución de la IA, con un cambio hacia modelos de lenguaje grandes (LLM) en las aplicaciones modernas, la implementación plena en la banca enfrenta obstáculos significativos.
La compartición de datos entre los más de 30 bancos en Taiwán es compleja, dada la diversidad en las estructuras y características de sus clientes, lo que dificulta la creación de modelos predictivos y antifraude más eficientes y consensuados. Otro desafío crítico es la ciberseguridad. En la industria bancaria, donde la protección de la información es primordial, “la ciberseguridad, por supuesto, es importante”. Incidentes recientes en otros sectores, subrayan la fragilidad de los sistemas y la imperante necesidad de medidas robustas de seguridad en un entorno financiero donde la confianza es el activo más valioso.
Talento humano y alta gerencia, pilares
Aun con la sofisticación de la IA, el talento humano sigue siendo el factor más crítico para su desarrollo exitoso. Kao enfatiza que “el número no es importante en la generación de IA... la calidad de ese talento lo que en realidad es importante”, al tener que combinar conocimiento tecnológico con un profundo dominio del sector bancario. Sin embargo, atraer y retener este talento es un desafío. La “industria de semiconductores –en Taiwán– puede ofrecer salarios más altos”, lo que dificulta la competencia para el sector bancario. Pese a esta competencia, Kao reconoce que “no todo el mundo es el adecuado para trabajar en semiconductores” y que “a algunos talentos, a algunos jóvenes les encanta trabajar en el banco”.
Por otra parte, el liderazgo de la alta gerencia es fundamental. Aunque los gerentes principales quizás no sean expertos en tecnología de IA, deben “estar dispuestos a escuchar, aprender y apoyar a su equipo para encontrar, intentar encontrar la aplicación de IA” más adecuada para lograr los objetivos bancarios.
Cifras y sobrebancarización
Taiwán, con una población de 23 millones de habitantes, se destaca en el panorama económico global. Su PIB per cápita ajustado por Paridad de Poder Adquisitivo (PPA) lo sitúa en el puesto 13 a nivel mundial, con una inflación baja del 2% y una tasa de crecimiento del PIB del 5% el año pasado. Sin embargo, la nación enfrenta el problema de la “sobrebancarización” debido a un excedente de ahorro, lo que se refleja en una tasa de interés real cercana a cero.
Sus reservas de divisas ocupan el cuarto lugar a nivel global. La adopción de cuentas bancarias digitales también supera el promedio mundial. El país cuenta con más de 30 bancos, cada uno con características de clientes distintas, lo que subraya la complejidad de la compartición de datos para modelos predictivos como los de detección de fraudes. Lo que se desprende de la ponencia de Kao es que la IA ofrece una hoja de ruta clara para la modernización y una mejora sustancial en la banca, prometiendo mayor eficiencia, mejores servicios y roles laborales más gratificantes.
Sin embargo, el camino hacia una implementación plena requiere superar barreras como la compartición de datos y la ciberseguridad, siempre con el talento humano y un liderazgo visionario como pilares fundamentales para asegurar su éxito.
Redefinir
La inteligencia artificial no reemplaza puestos de trabajo; los redefine, generando roles más estratégicos y mejor remunerados en el sector financiero.
Liderar
La colaboración interbancaria, la ciberseguridad y el liderazgo humano son la piedra angular del éxito de la IA en las finanzas.
mescurra@abc.com.py