La industria de servicios financieros está alcanzando un importante hito con la inteligencia artificial, ya que las organizaciones avanzan más allá de las pruebas y experimentaciones hacia la implementación exitosa de la IA, impulsando resultados comerciales.
El informe anual de NVIDIA sobre el estado de la IA en los servicios financieros muestra cómo las instituciones financieras han consolidado sus esfuerzos en IA para enfocarse en aplicaciones clave, lo que señala un aumento significativo en la capacidad y competencia en IA.
IA ayuda a aumentar ingresos y reducir costos
Las empresas que invierten en IA están viendo beneficios tangibles, incluidos el aumento de ingresos y ahorros en costos.
Casi el 70% de los encuestados informaron que la IA ha impulsado un aumento de ingresos del 5% o más, con una subida dramática en aquellos que ven un incremento de ingresos del 10 al 20%. Además, más del 60% de los encuestados afirman que la IA ha ayudado a reducir los costos anuales en un 5% o más. Casi una cuarta parte de los encuestados planean utilizar la IA para crear nuevas oportunidades comerciales y flujos de ingresos.
Superando barreras para el éxito de la IA
La mitad de los gerentes encuestados dijo que han desplegado su primer servicio o aplicación de IA generativa, con un 28% adicional planeando hacerlo dentro de los próximos seis meses. Una disminución del 50% en el número de encuestados que reportaron la falta de presupuesto para IA sugiere una creciente dedicación al desarrollo de IA y la asignación de recursos.
Los desafíos asociados con la exploración temprana de la IA también están disminuyendo. La encuesta reveló que hay menos empresas que reportan problemas de datos y preocupaciones de privacidad, así como una reducción de la inquietud por la falta de datos para el entrenamiento de modelos. Estas mejoras reflejan una creciente experiencia y mejores prácticas de gestión de datos dentro de la industria.
A medida que las empresas de servicios financieros asignan presupuesto y se vuelven más hábiles en la gestión de datos, pueden posicionarse mejor para aprovechar la IA para mejorar la eficiencia operativa, la seguridad y la innovación en las funciones comerciales.
IA generativa potencia más casos de uso
Después del análisis de datos, la IA generativa ha surgido como la segunda carga de trabajo de IA más utilizada en la industria de servicios financieros. Las aplicaciones de la tecnología se han ampliado significativamente, desde la mejora de la experiencia del cliente hasta la optimización del comercio y la gestión de carteras.
Es notable que el uso de la IA generativa para la experiencia del cliente, particularmente a través de chatbots y asistentes virtuales, ha más que duplicado, pasando del 25% al 60%. Este aumento está impulsado por la creciente disponibilidad, la eficiencia de costos y la escalabilidad de las tecnologías de IA generativa para potenciar asistentes digitales más sofisticados y precisos que pueden mejorar las interacciones con los clientes.
Más de la mitad de los profesionales financieros encuestados están utilizando ahora la IA generativa para mejorar la velocidad y precisión de tareas críticas como el procesamiento de documentos y la generación de informes.
IA avanzada impulsa la innovación
Reconociendo el potencial transformador de la IA, las empresas están tomando medidas proactivas para construir fábricas de IA —plataformas de computación acelerada especialmente diseñadas con software de IA de pila completa— a través de proveedores de la nube o en sus instalaciones. Este enfoque estratégico en la implementación de casos de uso de IA de alto valor es fundamental para mejorar el servicio al cliente, aumentar los ingresos y reducir costos.
Al aprovechar infraestructura avanzada y software, las empresas pueden agilizar el desarrollo y la implementación de modelos de IA y posicionarse para aprovechar el poder de la IA agentiva.
Con los líderes de la industria prediciendo al menos un retorno de 2x en las inversiones en IA, las instituciones financieras permanecen altamente motivadas para implementar sus casos de uso de IA de mayor valor para impulsar la eficiencia y la innovación.
