Las empresas de servicios financieros aprovechan cada vez más ChatGPT y soluciones similares. Estas tecnologías permiten la fácil integración de datos corporativos en asistentes de IA, mejorando la utilidad de los modelos de lenguaje grandes (LLM) para diversas aplicaciones.

Si bien los consumidores están adoptando rápidamente LLM impulsados ​​por IA, los bancos proceden con cautela, conscientes de la seguridad de los datos.

Sin embargo, el proveedor de software financiero tiempo y m ha estado apoyando a clientes que son pioneros en la integración de ChatGPT en la banca y sus operaciones diarias. Además, ti&m ha publicado recientemente un detalles de la moneda detallando cómo los bancos pueden obtener una ventaja competitiva a través de la IA.

En este artículo, ti&m ofrece una descripción general de cómo los bancos pueden utilizar con éxito la IA en sus operaciones diarias.

¿Google con beneficios? Por qué ChatGPT es más que un motor de búsqueda inteligente

Muchos ven a los chatbots basados ​​en inteligencia artificial como el gemelo más inteligente de Google, que los utiliza como metabuscador y para responder preguntas. Pero estas herramientas pueden proporcionar mucho más que respuestas correctas y lingüísticamente atractivas a preguntas complejas.

Por ejemplo, pueden crear inmediatamente una presentación de PowerPoint adaptada a un grupo objetivo específico a partir de la respuesta a una pregunta compleja.

ChatGPT también puede traducir un boceto escrito a mano de una página web en una propuesta HTML; puede generar resultados de texto en forma de código de programación.

Estos ejemplos muestran por qué los chatbots de IA basados ​​en LLM cambian las reglas del juego: antes, las soluciones tecnológicas tenían que programarse para casos de uso específicos.

Pero ahora estos nuevos modelos inteligentes pueden realizar una variedad de tareas diferentes y, por lo tanto, utilizarse en diferentes casos de uso. ChatGPT y sus compañeros LLM son herramientas universales que pueden realizar tareas para las que no han sido desarrolladas específicamente.

Aplicación de ChatGPT en la banca: IA existentes para casos de uso específicos de la banca

El desarrollo de LLM como GPT-4 no sólo es interesante para los usuarios. En el pasado, los proyectos de aprendizaje automático e inteligencia artificial solían ser desafiantes y requerían mucho esfuerzo.

Pero ahora los LLM están abriendo un enfoque completamente nuevo. Los expertos en IA como ti&m pueden utilizar los LLM existentes para crear soluciones de IA diseñadas específicamente para instituciones financieras.

Esto agiliza el proceso, haciéndolo comparativamente económico. En lugar de recopilar datos y entrenar modelos internamente, hoy en día integrar los datos de la empresa suele ser suficiente para empezar. Aquí se puede utilizar la generación de recuperación aumentada, o RAG.

Entonces se trata de hacer las preguntas correctas con la ayuda de ingeniería rápida, en lo que se conoce como aprendizaje de tiro cero.

Datos y contexto: ¿Qué información utilizan los LLM como GPT-4?

Los modelos de lenguaje de IA se han entrenado en un gran conjunto de datos. Consiste en una gran cantidad de fuentes en línea que suelen ser de acceso público, como sitios web informativos, libros, artículos de noticias, publicaciones científicas o publicaciones de blogs.

El último GPT-4 Turbo, que se entrenó con datos hasta abril de 2023, también utiliza fuentes de datos patentadas con alta calidad. Mediante complementos, los LLM producidos por OpenAI y Google también pueden acceder a los resultados de búsqueda actuales.

Además del conjunto de datos de capacitación, los LLM también pueden recibir datos específicos de la empresa en los que el modelo no ha sido entrenado. Esto se conoce como proporcionar contexto. Los datos específicos de la organización pueden provenir del sitio web de la empresa, SharePoint u otras fuentes de datos, y pueden estar en formato de texto, imagen o video.

Esto se agrega al mensaje, junto con instrucciones sobre qué hacer con él. Un posible mensaje podría ser: "Resuma este artículo en diez oraciones para un informe de cliente, utilizando las palabras clave más relevantes". El artículo debe incluirse como contexto del mensaje.

Al combinar datos específicos de la empresa con LLM, los bancos pueden utilizar asistentes de IA personalizados según sus necesidades para muchos casos de uso diferentes, como:

• Usar datos de la comunicación con el cliente, su intranet y servidores de manera más eficiente
• Automatizar y optimizar procesos dentro del propio banco
• Desarrollar nuevos productos y servicios para segmentos de clientes específicos.

Obtenga más información sobre el uso de mensajes, qué son las incorporaciones y cómo implementar ChatGPT en la banca descargando el documento técnico de ti&m. "ChatGPT para empresas".

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