La Fundación de las Cajas de Ahorros (Funcas) ha advertido a la banca sobre el uso de herramientas con inteligencia artificial generativa (GenAI) como ChatGPT por el peligro que estas pueden suponer a la hora del resguardo de datos confidenciales de los clientes. En concreto, la organización recomienda al sector financiero que desarrolle sus propios programas con esta tecnología para evitar filtraciones y conservar la confidencialidad con una mayor seguridad.
Según Funcas, las herramientas de GenAI se están volviendo imprescindibles para el trabajo cotidiano de las entidades bancarias. Es más, la organización mantiene que es necesario adaptarse a esta tecnología para poder ser competitivo dentro del sector.
«El uso de la IA generativa les ayudaría a aumentar su productividad interna y a mejorar la experiencia del cliente. Los bancos están preparándose para su adopción, lo que se refleja en un aumento de las inversiones tecnológicas», asegura la fundación.
Sin embargo, el organismo considera que su aplicación puede traer algunos problemas: «Los profesionales del sector coinciden en el potencial disruptivo de la IA generativa, pero su puesta en práctica está sujeta a una serie de riesgos y consideraciones que deben de estar presentes».
Uso de ChatGPT en la banca
Funcas considera que existe una tentación dentro de la banca de usar GenAI proporcionada por terceras empresas, como «ChatGPT de OpenAI, Bard de Google o Copilot de Microsoft». No obstante, los riesgos están causando que muchas entidades tomen medidas para evitar exponerse demasiado a otras compañías.
«Algunas entidades financieras internacionales como JPMorgan Chase, CitiGroup, Bank of America, Deutsche Bank, Goldman Sachs o Wells Fargo han prohibido a sus empleados usar ChatGPT», explica la fundación.
Además, otros sectores también se han tomado en serio estos problemas y han decidido restringir estas herramientas: «Otras grandes empresas como Verizon, Amazon, Apple o Spotify también han tomado medidas similares con respecto al uso de herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT».
El temor de estas empresas a las tecnologías de GenAI es que es posible que «pueda dar lugar a una posible fuga de datos» que comprometa los sistemas internos de las compañías.
«Una de las principales preocupaciones es que cuando los empleados utilizan estas herramientas externas, los datos introducidos por los empleados pasan a formar parte del dominio de conocimiento del algoritmo, y, por ende, del desarrollador. Estas situaciones podrían exponer inadvertidamente información confidencial o de propiedad exclusiva en manos de terceros», advierten.
Inteligencia artificial propia
Para poder evitar estos problemas, Funcas propone que las entidades financieras inviertan en crear sus propias herramientas a base de inteligencia artificial. «Los bancos se debaten entre desarrollar internamente sus soluciones propias de IA generativa, adquirirlas a empresas tecnológicas o combinar ambas estrategias. La ventaja del desarrollo interno es el control y la posibilidad de adaptar esta tecnología a las peculiaridades del modelo de negocio del banco», explica.
No obstante, la institución avisa de que esta solución tiene una parte negativa: «El desarrollo de los modelos internos de IA generativa requiere de un esfuerzo tecnológico y económico importante para las entidades bancarias. Por ello, algunas entidades han establecido alianzas con proveedores tecnológicos de IA».
Para solucionarlo, algunos bancos están creando «alianzas con proveedores tecnológicos de IA», algo que permite que dos empresas colaboren en favor de la confidencialidad de los datos privados de los clientes.
«Por ejemplo, el banco americano Ally Bank se ha asociado con Microsoft para crear Ally.ai, que une GPT-3.5 con las aplicaciones internas del banco. Por otra parte, Westpac, un gran banco australiano, está utilizando Kai-GPT, un modelo de lenguaje grande de Kasisto, una FinTech que ofrece soluciones de inteligencia artificial a los bancos».
La GenAI se utiliza en banca para mejorar la experiencia del cliente mediante chatbots y asistentes virtuales que pueden proporcionar atención las 24 horas del día. Es decir, se dedica a responder preguntas frecuentes y realizar transacciones simples.
Además, estas tecnologías se pueden aplicar en la detección de fraudes y en la seguridad cibernética, utilizando algoritmos avanzados para identificar patrones sospechosos y prevenir actividades fraudulentas en tiempo real.
También se puede emplear en la personalización de servicios financieros, como la recomendación de productos y servicios adaptados a las necesidades individuales de cada cliente, lo que ayuda a mejorar la fidelización y aumentar la rentabilidad.