Podría AI ¿Han evitado la crisis del Silicon Valley Bank (SVB)? Quizás no del todo, pero el análisis del sentimiento del consumidor podría haber reducido drásticamente su impacto.

Eso es lo Constelación aprendió cuando utilizó Aurora, su nueva tecnología impulsada por IA, para analizar debates públicos sobre SVB. 

El SVB nos deja dos lecciones importantes

Surgen dos lecciones principales. Si bien la corrida no se habría evitado del todo, si Silicon Valley Bank hubiera evaluado adecuadamente el sentimiento y las conversaciones de los consumidores a través de tecnología de escucha social, se habrían evitado muchos daños.

La segunda es que las instituciones financieras deberían aprovechar las herramientas de monitoreo social para protegerse mejor de peligros futuros.

Los problemas del SVB empezaron temprano

La fundadora y directora ejecutiva de Constellation, Diana Lee, y el jefe de ciencia de datos, Yusuf Khan, dijeron que un año después Aurora escuchó conversaciones sobre preocupaciones. Avancemos rápidamente a semanas anteriores, cuando se estaban gestando problemas en X y en los blogs especializados a principios de febrero, un mes antes del colapso. La mayor parte (82.8%) se produjo en X, lo que provocó un aumento del 101,696% en el sentimiento negativo a lo largo de marzo.

La semana pasada se produjo un aumento en el sentimiento negativo, con 11,000 expresiones en Wall Street Bets, 53,000 en CNBC y 210,000 en X, con un 93% negativo o neutral. Gran parte de la opinión procedía de las costas americanas.

Algunas voces sorprendentes lideraron la carga

Algunas voces destacadas como Joe Biden, Donald Trump, Gavin Newsom, Peter Thiel y Elon Musk no fueron una sorpresa. Otros, como Oprah Winfrey y Tyra Banks, sí lo fueron. Musk se mantuvo entre los más positivos, mientras que Martha Stewart estuvo entre las más negativas. Si bien los comentarios de Peter Thiel llamaron la atención, otros, como Bill Mason, ya habían emitido advertencias anteriores.

Cómo Constellation aprovecha el poder de la multitud

Lee fundó Constellation en 2016 para ofrecer un sistema modular que produjera contenido regulado como páginas web y publicaciones en redes sociales para minoristas de automóviles (y más tarde para productos farmacéuticos). El proceso incluyó el estudio de las reseñas de los consumidores de Reddit, Twitter, Pinterest y Snapchat.

Si bien las reseñas influyeron en las decisiones de compra, las personas las consideraron individualmente y no en conjunto. Una opinión temprana y poderosa podría conducir a una decisión mal informada. Esa miopía se extiende a las marcas, que no pueden inferir el sentimiento general.

Extender estas preocupaciones a las instituciones financieras. ¿Qué dice la multitud y qué importancia tiene?

Son conversaciones interesantes y, a veces, extrañas en la C-Suite. Muchos ejecutivos pertenecen a generaciones mayores y ni siquiera tienen sus propias páginas en las redes sociales. A medida que las fintech muestran a la esfera financiera la importancia de llegar al cliente donde se encuentra, muchas figuras establecidas fracasan estrepitosamente.

"Están ignorando lo que la generación más joven y los millennials sienten o piensan, pero son ellos los que impulsan el sentimiento del cliente", dijo Lee. “Ni siquiera tienen citas a menos que accedan a los canales de redes sociales para asegurarse de que puedan conocer a estas personas de manera segura. 

"Pero cuando nos fijamos en las industrias reguladas, hay industrias que ni siquiera tienen en cuenta porque estos son los perfiles que están comprando sus productos ahora".

El problema de los LLM y la información falsa

Khan dijo que Reddit y X impulsan el sentimiento general, lo que tiene implicaciones para la IA. ChatGPT y otros grandes modelos lingüísticos actualizan sus datos desde casi todas las vías disponibles públicamente.

"Uno de los mayores desafíos es la información falsa que puede incluirse", dijo Khan. Piense en la cantidad de conversaciones que las personas podrían tener y que están más alejadas de la verdad. Pero… ningún ser humano sería capaz de diseñar completamente un sistema tan escalable que pueda clasificar todo como información veraz o falsa.

"Por lo tanto, deben tener todo tipo de flujo de información en estos modelos".

Ese es el precio que pagamos por la velocidad. Es fácil ver ejemplos en los que un LLM recomienda un producto inferior porque ha ingerido información falsa.

Cómo Constellation combate la información falsa

La solución de Constellation es la escucha social contextual. Khan dijo que Constellation vincula la información con otras métricas para identificar relaciones contextuales entre ciertas voces u opiniones y acciones. Las diferentes categorías de voz obtienen diferentes pesos. Peter Thiel tendrá una voz más destacada en las finanzas que un influencer de las redes sociales que sólo deja unos pocos comentarios.

"Aunque diferenciamos eso, siempre existirá el desafío del flujo de información falsa", advirtió Khan. “La escucha social amplia está muriendo porque hay mucha información falsa flotando por ahí. Y seguirá empeorando con el contenido generado por IA, que conduce a alucinaciones, en las que un sistema de IA escupe algo que parece real, pero no lo es”.

Una forma obvia de contrarrestar esto es comprobar la exactitud de lo que nos dicen. Si tan solo todos hicieran eso.

“Poder influir en los videos, el habla y el sonido, ese nivel de información falsa… Si eso se está propagando, imagina la cantidad de contenido que está saliendo ahora, que no es (de) pensamiento humano, y que puede ser un poco más lejos de la verdad real”, dijo Khan. "Eso hará que sea cada vez más difícil medir y contextualizar algunas de estas cosas".

La importancia de la escucha social contextual

Si usted es un ejecutivo de una institución financiera y piensa: “¿Cuál es el problema con la escucha social contextual? ¿Deberíamos invertir en ello?”, ya estás detrás de la bola ocho.

"Mi preocupación por las industrias reguladas es que, si están tan atrasadas, ni siquiera están prestando atención a estas personas influyentes", dijo Lee. “Mirándolo desde un nivel contextual, o incluso a nivel local, no verás lo que termina sucediendo en el lado de la IA porque es la base de todo lo que han sido las redes sociales, y luego están construyendo encima de eso.

"Cuando (las marcas) no saben cómo reducir el riesgo, las redes sociales serán una parte importante de cómo lo hacen y de cómo mirar las cosas contextualmente, para ver dónde se clasifican en términos de riesgo, en función de Lo que la gente dice debería ser un factor importante para determinar si la gente va a seguir realizando corridas bancarias en el futuro”.

Sea proactivo a la hora de implementar una estrategia porque si se ve obligado a reaccionar, podría quedar muerto en el agua. La información se vuelve viral en un instante. Cuando esto se nota y el director ejecutivo está involucrado, a menudo está fuera del control de la empresa.

Cómo la escucha social contextual podría haber ayudado antes de SVB

Y si piensa: "Estamos atentos a nuestras menciones en las redes sociales, estamos bien", no entiende el punto. Lee dijo que el valor es aprender cómo se relacionan los sentimientos generales del sector con su empresa.

Pensemos en los bancos que tuvieron que intervenir tras el colapso del SVB. Lee dijo que no se dieron cuenta de que tendrían que detener el diferencial comprando algunos bancos. Los bancos regionales estaban amenazados.

"En ese momento, creó muchos estragos, caos y miedo donde la gente se preguntaba si su dinero estaba seguro", dijo Lee. “Ahí es donde entraríamos y diríamos contextualmente, si todas estas personas supieran lo que están haciendo y en qué contribuyen, no sería sólo el colapso de SVB. Así es como sentimos el sentimiento general sobre la industria bancaria, los bancos con los que hacemos negocios”.

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• Fuente: https://www.fintechnexus.com/could-ai-have-stopped-the-svb-crash/