La consultora Gartner estima, además, que los bancos y empresas de inversión invertirán 623.000 millones de dólares en productos y servicios tecnológicos durante este año.

La inteligencia artificial generativa (IA), los sistemas autónomos y la computación para mejorar la privacidad son tres tendencias tecnológicas que están cobrando fuerza entre los servicios bancarios y de inversión en 2022. Así lo confirmó la consultora de investigación Gartner que, además, apuntó a su crecimiento progresivo durante los “próximos dos o tres años”. Una tendencia que contribuiría al crecimiento y la transformación de las organizaciones de servicios financieros.

“Si bien el crecimiento es la principal prioridad, la necesidad de administrar el riesgo, optimizar los costos y aumentar la eficiencia también requiere nuevas innovaciones tecnológicas”, aseguró Moutusi Sau, vicepresidente analista de la compañía. “ La IA generativa permite a los CIO bancarios ofrecer soluciones tecnológicas al negocio en busca del crecimiento de los ingresos, mientras que los sistemas autónomos y la computación que mejora la privacidad son soluciones a largo plazo que brindan nuevas opciones para la transformación comercial en los servicios financieros ”, explicó.

Crecimiento del gasto en TI

Según el último pronóstico de Gartner, se prevé que el gasto en TI de las empresas de servicios bancarios y de inversión crezca un 6,1 % en 2022 hasta los 623.000 millones de dólares en todo el mundo. La categoría de gasto más grande son los servicios de TI, que incluyen consultoría y servicios administrados y representan el 42 % del gasto total de TI en el sector con 264.000 millones de dólares. Por otra parte, la categoría de más rápido crecimiento se corresponde con el software, y se prevé que el gasto aumente un 11,5% hasta los 149.000 millones de dólares. En este sentido cabe mencionar que las tres tecnologías emergentes identificadas por Gartner contribuyen colectivamente a los objetivos de administrar, hacer crecer y transformar un negocio y han demostrado casos de uso en la industria bancaria y de inversión.

IA generativa

La firma de análisis e investigación predijo que el 20% de todos los datos de prueba para casos de uso orientados al consumidor se generarán sintéticamente para 2025. La IA generativa aprende una representación digital de artefactos a partir de datos y genera nuevas creaciones innovadoras que son similares a las originales, pero no las repiten. En los servicios bancarios y de inversión, la aplicación de redes antagónicas generativas (GAN) y la generación de lenguaje natural (NLG) se pueden encontrar en la mayoría de los escenarios para la detección de fraudes, la predicción comercial, la generación de datos sintéticos y el modelado de factores de riesgo. Por ello se considera que tendría potencial debido a la capacidad de llevar la personalización a nuevas esferas.

Sistemas autonómos

Los sistemas autónomos son sistemas físicos o de software autogestionados que aprenden de sus entornos y modifican dinámicamente sus propios algoritmos en tiempo real para optimizar su comportamiento en ecosistemas complejos. Crean un conjunto ágil de capacidades tecnológicas que admiten nuevos requisitos y situaciones, optimizan el rendimiento y defienden contra ataques sin intervención humana.

Actualmente, los sistemas autónomos se basan principalmente en software en el contexto bancario. Sin embargo, los robots humanoides están surgiendo en sucursales inteligentes que son ejemplos de sistemas autónomos basados en hardware que atienden a clientes. Podrían aplicarse en gestión de deuda autónoma, asistentes de finanzas personales y préstamos automatizados. Los ‘roboadvisors’ son esencialmente sistemas autónomos de bajo nivel, aunque todavía existen preocupaciones de confianza debido a su alto nivel de automatización. Gartner pronosticó que para 2024, el 20% de las organizaciones que venden sistemas o dispositivos autónomos requerirán que los clientes renuncien a las disposiciones de indemnización relacionadas con el comportamiento aprendido de sus productos.

Computación, clave en la mejora de la privacidad

La computación para mejorar la privacidad (PEC) asegura el procesamiento de datos personales en entornos no confiables, lo cual es cada vez más crítico debido a la evolución de las leyes de privacidad y protección de datos, así como a las crecientes preocupaciones de los consumidores. Utiliza una variedad de técnicas de protección de la privacidad para permitir que se extraiga valor de los datos sin dejar de cumplir los requisitos de cumplimiento. En este sentido Gartner consideró que el 60% de las grandes organizaciones utilizará una o más técnicas informáticas de mejora de la privacidad en análisis, inteligencia empresarial o computación en la nube para 2025.

Dentro de los servicios financieros, los datos tienen un papel inherente en cualquier esfuerzo de análisis, computación y monetización de datos. La adopción de PEC está en aumento en casos de uso como análisis de fraude, operaciones de inteligencia, intercambio de datos y lucha contra el lavado de dinero.

-Irene Iglesias Álvarez, idg.es