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Anthropic está avivando el debate sobre la IA en las instituciones financieras. Este es el siguiente paso que darán las instituciones con visión de futuro.
La semana pasada, Anthropic presentó una serie de soluciones basadas en agentes dirigidas específicamente al sector de los servicios financieros, desde plantillas de agentes para el proceso de KYC hasta nuevas integraciones de datos con Moody's y Dun & Bradstreet.
Al provenir del laboratorio de IA más influyente del mundo, este es un momento histórico.
Esto confirma la convicción que nuestros clientes y socios han mantenido durante el último año: las instituciones financieras cuentan con una de las mayores oportunidades para una transformación de alto valor basada en la inteligencia artificial. Además, pone de relieve la urgencia de una cuestión que todo banco, empresa de tecnología financiera y aseguradora con visión de futuro está a punto de comenzar a abordar:
Una vez que los agentes automatizan las decisiones que definen nuestra cuenta de resultados, nuestro perfil de riesgo y nuestra experiencia del cliente, ¿cómo podemos asegurarnos de que los equipos responsables de estos resultados mantengan el control?
La adopción de la IA en los servicios financieros ya es un hecho
A medida que las decisiones se automatizan cada vez más, los equipos de incorporación de clientes, crédito y lucha contra los delitos financieros siguen necesitando una forma de asumir la responsabilidad de sus resultados y maximizar el desempeño.
Hasta ahora, el uso de la IA en los servicios financieros se ha limitado principalmente a modelos de aprendizaje automático (ML) que analizan datos, junto con casos de uso sencillos de IA generativa (GenAI), como los copilotos o los chatbots de atención al cliente.
Las decisiones que determinan el éxito o el fracaso de las instituciones —ya sea aceptar a una empresa como cliente, cuánto crédito otorgarle o si una transacción es fraudulenta— siguen dependiendo de procesos altamente manuales. Los motores de reglas tradicionales pueden automatizar ciertos pasos, como marcar las transacciones que superan un umbral fijo, pero no pueden investigar posteriormente una alerta de fraude basándose en el comportamiento reciente del cliente. La investigación y el análisis manuales hacen que una sola decisión pueda tardar días o incluso semanas.
En los últimos seis meses, la inteligencia artificial ha cambiado por completo el panorama.
Los modelos de Frontier ya son capaces de manejar el trabajo, que implica un gran volumen de documentos y requiere mucha toma de decisiones, y que constituye el núcleo de las operaciones más costosas de las instituciones financieras. Muy pronto, los agentes de IA se encargarán de la mayor parte de estos procesos, que están sujetos a una regulación muy estricta. Pero, aunque las decisiones se automatizan cada vez más, los equipos de incorporación de clientes, crédito y lucha contra el delito financiero siguen necesitando una forma de hacerse responsables de sus resultados y maximizar el desempeño.
Esa es la razón por la que nuestro equipo en Taktile no se limita a brindarles a las organizaciones las herramientas para crear agentes. Ya sea que integres tus propios agentes o implementes nuestras soluciones preconfiguradas: la Capa de Decisión de Taktile es donde los equipos supervisan, controlan y optimizan cada decisión tomada por los agentes.
A medida que los agentes aumentan la automatización, los dueños de negocios siguen siendo responsables de los resultados de las decisiones
Aprobar los préstamos adecuados al ritmo adecuado, identificar transacciones fraudulentas en lugar de falsos positivos y detectar el lavado de dinero sin gastos adicionales: eso es lo que define el desempeño empresarial.
Al principio, la mayor parte de la atención de los agentes en el sector de servicios financieros se ha centrado en la automatización de tareas: redactar un correo electrónico o clasificar una queja de un cliente. Se trata de mejoras útiles en la productividad, pero no transforman la economía de una institución financiera.
Lo que realmente tiene un impacto en los indicadores clave de desempeño (KPI) que realmente importan a los equipos es la calidad de sus decisiones. Aprobar los préstamos adecuados al ritmo adecuado, señalar transacciones fraudulentas en lugar de falsos positivos y detectar el lavado de dinero sin gastos adicionales: esto es lo que define el desempeño empresarial. Es fundamental destacar que la persona responsable de la calidad constante de estas decisiones no será el ingeniero que desarrolló el agente utilizado para automatizarlas.
Cuando las tasas de morosidad se disparan, no es el equipo de IA el que se ve en apuros, sino el jefe del departamento de préstamos. Un director de prevención de lavado de dinero necesita tener una visión directa de cómo se toman las decisiones para poder controlar las versiones de las políticas, aprobar los cambios y supervisar el desempeño de los agentes. Los evaluadores de crédito y los analistas dependen de una interfaz en la que los agentes puedan señalar los casos excepcionales para que ellos los revisen.
Por eso, toda decisión impulsada por un agente debe seguir desarrollándose dentro de un marco transparente que los expertos en la materia puedan comprender y controlar. En Taktile, a esto lo llamamos la «Capa de Decisión»: el puente entre los agentes que actúan y el contexto, las personas, las políticas y las regulaciones que rigen las acciones que realizan.
Taktile es la capa de toma de decisiones que permite a los bancos, las empresas de tecnología financiera y las aseguradoras mantener el control
Los principales bancos y empresas de tecnología financiera ya están utilizando Taktile para permitir que los agentes tomen decisiones de manera autónoma sin perder el control.
Nuestros clientes de Allianz Partners querían rediseñar sus operaciones globales de reclamaciones de salud para ofrecer una experiencia más fluida a los clientes y reducir las pérdidas por fraude. Al implementar una secuencia de agentes especializados de inteligencia artificial dentro de la Capa de Decisión de Taktile, redujeron el tiempo de procesamiento de las reclamaciones de días a minutos y ahora pueden detectar las reclamaciones fraudulentas con una eficacia más de 1,5 veces mayor. Lo más importante es que el equipo de reclamaciones puede ajustar directamente la lógica de decisión, inspeccionar cada acción de los agentes y señalar rápidamente los casos excepcionales a los revisores humanos.
Finom, la plataforma europea de banca empresarial, trasladó su monitoreo de transacciones para la prevención del fraude y el lavado de dinero a Taktile y redujo los falsos positivos en un 75 %. El equipo también acortó el tiempo de implementación de reglas, pasando de ciclos de ingeniería de un mes a menos de 15 minutos, todo ello sin dejar de permitir que los gestores de riesgo sin conocimientos técnicos mantuvieran el control directo sobre la lógica.
Esto es lo que permite la «Decision Layer» de Taktile:
- Lógica controlada por los usuarios de negocios, de modo que los responsables de crédito, riesgo, fraude y cumplimiento —quienes son los encargados de los resultados— puedan definir y ajustar continuamente la política y las reglas que rigen el funcionamiento del agente.
- La gestión de casos y los flujos de trabajo con intervención humana que permiten el control de calidad y la rápida identificación de casos excepcionales que los agentes no pueden resolver por sí solos.
- Control de versiones y aprobaciones para que cada cambio en una política de decisiones quede registrado y pueda revisarse.
- Registros de auditoría que expliquen, para cada decisión individual, exactamente qué datos se utilizaron, cuál fue el razonamiento del agente y por qué el resultado fue el que fue.
- Monitoreo y optimización que detectan desviaciones, sesgos y caídas en el rendimiento antes de que afecten a la cuenta de resultados.
Nos entusiasma seguir trabajando con instituciones financieras que están listas para que sus agentes participen en las decisiones que determinan su crecimiento, su resiliencia y la experiencia del cliente. Con la Capa de Decisión de Taktile como base, los equipos responsables de esos resultados no solo se mantienen al día con la IA, sino que mantienen un control firme sobre ella.
