La integración de la inteligencia artificial (IA) ha generado
oportunidades sin precedentes, pero también plantea preocupaciones críticas que exigen
atención meticulosa. Como veteranos en el comercio de servicios financieros, es
Es imperativo comprender y abordar estos desafíos de manera proactiva. En esto
En este artículo, profundizamos en las preocupaciones clave de la IA que afectan a los bancos y a los actores estratégicos.
mitigantes que pueden fortalecer la industria contra riesgos potenciales.
Crecimiento exponencial de los deepfakes: implicaciones para la verificación de identidad
La proliferación de La tecnología deepfake introduce una nueva dimensión de
riesgo para las instituciones financieras, particularmente en el ámbito de la identidad
verificación. Los deepfakes, impulsados por IA generativa avanzada, pueden crear
vídeos y grabaciones de audio hiperrealistas que imitan de forma convincente
individuos
En el contexto de la banca, esto plantea una grave amenaza a la identidad.
procesos de verificación, lo que podría permitir actividades fraudulentas como
transferencias de fondos no autorizadas o acceso a cuentas. Para mitigar este riesgo es necesario
integración de métodos avanzados de autenticación biométrica, monitoreo continuo
anomalías y el desarrollo de sistemas de IA capaces de distinguir
entre contenido genuino y manipulado.
Otros riesgos de seguridad, privacidad y control: salvaguardar la integridad de los datos
La concentración de grandes cantidades de datos en unas pocas grandes empresas privadas,
denominados proveedores críticos de terceros, plantea un importante problema de seguridad y privacidad.
riesgo.
Los bancos pueden violar inadvertidamente los derechos de privacidad de los clientes al recopilar
datos disponibles públicamente sin consentimiento explícito, lo que lleva a la elaboración de perfiles y
preocupaciones sobre el análisis predictivo. Los riesgos de limitación de datos también surgen debido al uso
de información privada y confidencial para entrenar modelos generativos de IA,
potencialmente exponer datos confidenciales externamente.
Las contramedidas implican
Incorporar privacidad y protección desde el diseño, obteniendo únicamente datos del cliente.
con consentimiento explícito y aplicando estrictos procedimientos de seguridad para los modelos de IA
para evitar accesos no autorizados o violaciones de datos.
Regulación naciente de la IA
El panorama regulatorio en evolución para la IA introduce complejidades que pueden
varían según la jurisdicción, lo que afecta el panorama competitivo de los bancos que operan
globalmente. Con diferentes reglas que rigen las prácticas de IA, diferencias regionales y
Las incertidumbres en los objetivos regulatorios se vuelven evidentes. Por ejemplo, en
Europa, la Ley de IA de la UE impone sanciones potenciales de hasta el 7% de los ingresos de un banco
ingresos por infracciones regulatorias, mientras que en China, las medidas provisionales que regulan
Se introdujeron IA generativa para gobernar los servicios accesibles al público en general.
público. Para adaptarse, los bancos deben mejorar la transparencia de sus modelos de IA.
especialmente los modelos básicos que impulsan la IA generativa, y priorizar el diseño
de explicabilidad en los procesos y resultados de la IA.
Mitigar los cuellos de botella
La falta de inversión adecuada en IA y de actualización de la infraestructura de TI plantea un problema
riesgo significativo para los bancos. Pueden surgir cuellos de botella debido a limitaciones en
unidades de procesamiento de gráficos, capacidades de red, memoria y almacenamiento
capacidad. Para superar estos desafíos, los bancos deberían aprovechar la codificación de IA para
Acelere la conversión de código heredado e invierta en redes de mayor rendimiento.
Esta inversión estratégica es esencial para garantizar una migración fluida y
integración de la infraestructura de TI heredada.
Costo ambiental: equilibrar el progreso y la sostenibilidad
Más allá de las preocupaciones operativas inmediatas, el impacto ambiental de la capacitación
No se deben pasar por alto los modelos de IA, en particular los modelos de lenguaje grande (LLM).
La naturaleza intensiva en energía de este proceso contribuye directamente al rendimiento de una empresa.
huella de carbono. Para abordar esto, los bancos deberían medir el impacto ambiental.
impacto de los modelos de IA y tomar medidas proactivas para compensarlo.
Además, optimizar los modelos de IA para que se ejecuten con parámetros más bajos y reducir
sus requisitos de datos pueden contribuir a los esfuerzos de sostenibilidad.
Manipulación del modelo de IA y otras preocupaciones éticas
A medida que la IA se vuelve integral para los procesos de toma de decisiones dentro del sector financiero
instituciones, la posibilidad de que actores malintencionados manipulen los modelos de IA plantea
una amenaza crítica. Acceso no autorizado a los parámetros del modelo, alteración de
los datos de entrenamiento o la manipulación de algoritmos pueden conducir a decisiones sesgadas,
fraude financiero o vulnerabilidades sistémicas.
Esta amenaza subraya la
importancia de implementar medidas sólidas de ciberseguridad, garantizando la
Integridad de los canales de capacitación modelo y establecimiento de controles de acceso estrictos.
para la infraestructura de IA. Como tal, auditorías periódicas y transparencia en el desarrollo de modelos.
Los procesos son esenciales para detectar y prevenir intentos de manipulación.
Además, la creciente sofisticación de los ataques adversarios plantea un importante problema
amenaza a la solidez de los modelos de IA en el sector bancario. Actores maliciosos
puede manipular datos de entrada para engañar a los algoritmos de IA, lo que lleva a errores
resultados y explotación potencial. Se podrían orquestar ataques adversarios
manipular los sistemas de calificación crediticia, comprometer los mecanismos de detección de fraude o
explotar vulnerabilidades en los procesos de toma de decisiones impulsados por la IA. Abordar esto
La amenaza requiere un monitoreo constante, el desarrollo de sistemas de intrusión robustos.
sistemas de detección y la implementación de modelos de IA adaptativos capaces de
reconocer y mitigar los intentos adversarios.
En la ética
Principales temores en torno a la IA en la banca también gira alrededor
consideraciones éticas, en particular sesgos que podrían dar lugar a prácticas discriminatorias.
decisiones crediticias y obstaculizar la inclusión financiera. Sesgo de interacción, latente
El sesgo y el sesgo de selección se identifican como tipos prevalentes, agravados por
problemas de explicabilidad y el riesgo de violaciones de derechos de autor. Para contrarrestar estos
desafíos, los bancos deben priorizar el cumplimiento del impacto algorítmico
evaluaciones, desarrollar métodos para identificar sesgos e implementar evaluaciones periódicas
Actualizaciones del modelo con datos mejorados. Además, la integración de las matemáticas
Los modelos desescalados se vuelven cruciales para ajustar manualmente las características y eliminar
Sesgo en los procesos de toma de decisiones.
Conclusión
Al dirigirse
preocupaciones éticas, salvaguardar la integridad de los datos, navegar por las regulaciones
paisajes, equilibrar la dinámica de la fuerza laboral, realizar inversiones estratégicas y
Al priorizar la sostenibilidad ambiental, los bancos pueden aprovechar el impacto transformador
poder de la IA al tiempo que se garantiza la resiliencia y la integridad ética de la
industria de servicios financieros.
La integración de la inteligencia artificial (IA) ha generado
oportunidades sin precedentes, pero también plantea preocupaciones críticas que exigen
atención meticulosa. Como veteranos en el comercio de servicios financieros, es
Es imperativo comprender y abordar estos desafíos de manera proactiva. En esto
En este artículo, profundizamos en las preocupaciones clave de la IA que afectan a los bancos y a los actores estratégicos.
mitigantes que pueden fortalecer la industria contra riesgos potenciales.
Crecimiento exponencial de los deepfakes: implicaciones para la verificación de identidad
La proliferación de La tecnología deepfake introduce una nueva dimensión de
riesgo para las instituciones financieras, particularmente en el ámbito de la identidad
verificación. Los deepfakes, impulsados por IA generativa avanzada, pueden crear
vídeos y grabaciones de audio hiperrealistas que imitan de forma convincente
individuos
En el contexto de la banca, esto plantea una grave amenaza a la identidad.
procesos de verificación, lo que podría permitir actividades fraudulentas como
transferencias de fondos no autorizadas o acceso a cuentas. Para mitigar este riesgo es necesario
integración de métodos avanzados de autenticación biométrica, monitoreo continuo
anomalías y el desarrollo de sistemas de IA capaces de distinguir
entre contenido genuino y manipulado.
Otros riesgos de seguridad, privacidad y control: salvaguardar la integridad de los datos
La concentración de grandes cantidades de datos en unas pocas grandes empresas privadas,
denominados proveedores críticos de terceros, plantea un importante problema de seguridad y privacidad.
riesgo.
Los bancos pueden violar inadvertidamente los derechos de privacidad de los clientes al recopilar
datos disponibles públicamente sin consentimiento explícito, lo que lleva a la elaboración de perfiles y
preocupaciones sobre el análisis predictivo. Los riesgos de limitación de datos también surgen debido al uso
de información privada y confidencial para entrenar modelos generativos de IA,
potencialmente exponer datos confidenciales externamente.
Las contramedidas implican
Incorporar privacidad y protección desde el diseño, obteniendo únicamente datos del cliente.
con consentimiento explícito y aplicando estrictos procedimientos de seguridad para los modelos de IA
para evitar accesos no autorizados o violaciones de datos.
Regulación naciente de la IA
El panorama regulatorio en evolución para la IA introduce complejidades que pueden
varían según la jurisdicción, lo que afecta el panorama competitivo de los bancos que operan
globalmente. Con diferentes reglas que rigen las prácticas de IA, diferencias regionales y
Las incertidumbres en los objetivos regulatorios se vuelven evidentes. Por ejemplo, en
Europa, la Ley de IA de la UE impone sanciones potenciales de hasta el 7% de los ingresos de un banco
ingresos por infracciones regulatorias, mientras que en China, las medidas provisionales que regulan
Se introdujeron IA generativa para gobernar los servicios accesibles al público en general.
público. Para adaptarse, los bancos deben mejorar la transparencia de sus modelos de IA.
especialmente los modelos básicos que impulsan la IA generativa, y priorizar el diseño
de explicabilidad en los procesos y resultados de la IA.
Mitigar los cuellos de botella
La falta de inversión adecuada en IA y de actualización de la infraestructura de TI plantea un problema
riesgo significativo para los bancos. Pueden surgir cuellos de botella debido a limitaciones en
unidades de procesamiento de gráficos, capacidades de red, memoria y almacenamiento
capacidad. Para superar estos desafíos, los bancos deberían aprovechar la codificación de IA para
Acelere la conversión de código heredado e invierta en redes de mayor rendimiento.
Esta inversión estratégica es esencial para garantizar una migración fluida y
integración de la infraestructura de TI heredada.
Costo ambiental: equilibrar el progreso y la sostenibilidad
Más allá de las preocupaciones operativas inmediatas, el impacto ambiental de la capacitación
No se deben pasar por alto los modelos de IA, en particular los modelos de lenguaje grande (LLM).
La naturaleza intensiva en energía de este proceso contribuye directamente al rendimiento de una empresa.
huella de carbono. Para abordar esto, los bancos deberían medir el impacto ambiental.
impacto de los modelos de IA y tomar medidas proactivas para compensarlo.
Además, optimizar los modelos de IA para que se ejecuten con parámetros más bajos y reducir
sus requisitos de datos pueden contribuir a los esfuerzos de sostenibilidad.
Manipulación del modelo de IA y otras preocupaciones éticas
A medida que la IA se vuelve integral para los procesos de toma de decisiones dentro del sector financiero
instituciones, la posibilidad de que actores malintencionados manipulen los modelos de IA plantea
una amenaza crítica. Acceso no autorizado a los parámetros del modelo, alteración de
los datos de entrenamiento o la manipulación de algoritmos pueden conducir a decisiones sesgadas,
fraude financiero o vulnerabilidades sistémicas.
Esta amenaza subraya la
importancia de implementar medidas sólidas de ciberseguridad, garantizando la
Integridad de los canales de capacitación modelo y establecimiento de controles de acceso estrictos.
para la infraestructura de IA. Como tal, auditorías periódicas y transparencia en el desarrollo de modelos.
Los procesos son esenciales para detectar y prevenir intentos de manipulación.
Además, la creciente sofisticación de los ataques adversarios plantea un importante problema
amenaza a la solidez de los modelos de IA en el sector bancario. Actores maliciosos
puede manipular datos de entrada para engañar a los algoritmos de IA, lo que lleva a errores
resultados y explotación potencial. Se podrían orquestar ataques adversarios
manipular los sistemas de calificación crediticia, comprometer los mecanismos de detección de fraude o
explotar vulnerabilidades en los procesos de toma de decisiones impulsados por la IA. Abordar esto
La amenaza requiere un monitoreo constante, el desarrollo de sistemas de intrusión robustos.
sistemas de detección y la implementación de modelos de IA adaptativos capaces de
reconocer y mitigar los intentos adversarios.
En la ética
Principales temores en torno a la IA en la banca también gira alrededor
consideraciones éticas, en particular sesgos que podrían dar lugar a prácticas discriminatorias.
decisiones crediticias y obstaculizar la inclusión financiera. Sesgo de interacción, latente
El sesgo y el sesgo de selección se identifican como tipos prevalentes, agravados por
problemas de explicabilidad y el riesgo de violaciones de derechos de autor. Para contrarrestar estos
desafíos, los bancos deben priorizar el cumplimiento del impacto algorítmico
evaluaciones, desarrollar métodos para identificar sesgos e implementar evaluaciones periódicas
Actualizaciones del modelo con datos mejorados. Además, la integración de las matemáticas
Los modelos desescalados se vuelven cruciales para ajustar manualmente las características y eliminar
Sesgo en los procesos de toma de decisiones.
Conclusión
Al dirigirse
preocupaciones éticas, salvaguardar la integridad de los datos, navegar por las regulaciones
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Al priorizar la sostenibilidad ambiental, los bancos pueden aprovechar el impacto transformador
poder de la IA al tiempo que se garantiza la resiliencia y la integridad ética de la
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