Pablo Firvida, Gerente Relaciones institucionales e inversores Banco Galicia.
En un seminario del Foro Ecuménico Social con profesores, investigadores, y directivos de empresas, Pablo Firvida, Gerente Relaciones institucionales e inversores Banco Galicia, explicó cambios que provocan las nuevas tecnologías, el intercambio de conocimientos y los resultados de las investigaciones para mejorar la recolección de datos, el análisis y las decisiones que impactarán en las organizaciones y en las sociedades. Esta es su exposición:
¿Cómo fue la evolución de la tecnología?
Hace muchos años no se veía al sistema financiero como un sector que invertía en tecnología y ni hablar de inteligencia artificial; el sistema era bastante aburrido, simple. Tomábamos depósitos, dábamos préstamos, muy manual y presencial. Gradualmente se invirtió en cajeros automáticos, sucursales, pero era bastante poco innovador. La inversión en tecnología no era tan relevante como lo es en la actualidad.
La pandemia lo aceleró, y hace rato que los bancos estamos trabajando con inteligencia artificial. Ahora se hizo más popular: el hito es noviembre 2022, cuando el Chat GPT empezó y cualquiera de nosotros lo pudo usar.
Antes necesitábamos más de especialistas, de desarrolladores, gente que sabía de tecnología, que programaba, que hablaba de big data, data driven, y para el resto de nosotros los mortales era como otro idioma; también temas de geolocalización o de uso de la cara o las huellas digitales para ingresar a los sistemas. Desde hace ya como 5 años los bancos empezamos a ser mucho más digitales. De hecho, hoy todos los bancos somos digitales, cuando uno ve la App, home banking, u office banking para empresas.
¿Cómo fue ese cambio? No lo dije yo, estoy parafraseando a nuestro CEO ¿cómo funcionan la Fintech? Eran cuatro amigos que se juntaban en un garage, estaban en una mesa y definían todo, el producto, sistemas, veían los riesgos y ahí cerraban todo muy rápidamente. Históricamente los bancos éramos lo opuesto, éramos silos verticales donde estaba banca mayorista, banca minorista, banca financiera, riesgos, recursos humanos, tecnología y legales, etc., éramos como 10 cajitas en el organigrama. ¿Qué se dijo? Rompamos eso, seamos como las Fintech. Entonces hubo un cambio cultural donde en una mesa de tribus, así se llama, se define el producto, se ve y se prueba en chiquito a ver si se llega a algo más grande y entrar en escala. Entonces hay personas de sistemas, producto, marketing, legales, recursos humanos en una mesa. Entonces estos procesos o proyectos que antes tardaban 6 meses, como dijo alguien que habló antes de mí, ahora tardan semanas y se prueba. Se sale con el prototipo, se prueba en chiquito y si funciona después se escala a algo mayor.
En cuanto a lo que es puramente inteligencia artificial, básicamente lo que cambió no solo fue eso, que antes eran programadores y especialistas, y ahora somos nosotros, desde que el lenguaje natural nos permite hablar con una máquina, pero en definitiva lo que hace la inteligencia artificial es simular el comportamiento humano. Algo que lo puede hacer una persona, tratar de hacerlo de una manera mucho más eficiente, con mayor capacidad de procesamiento y, en teoría, sin errores, si el algoritmo está bien hecho.
Uno ve videos, fotos y un montón de desarrollos, que de una manera divertida o de prueba la inteligencia artificial puede hacer muchísimas cosas. Pero en un banco, hay un abismo de diferencia, hay un montón de cosas que no podemos hacer. ¿Por qué? Porque tenemos que cuidar la seguridad de nuestros clientes; no solo la información acerca de qué patrimonio tiene, en qué consume, cuánto tomó de préstamo, si es deudor moroso, si tiene distintas adicionales o distintas tarjetas. Hay un montón de información que alguien con mala intención podría utilizar. Además, estamos regulados por el Banco Central, y se juega dinero. Si esa información se filtra, algún hacker o delincuente claramente puede hacer uso de eso. Así que estamos bastante acotados y de nuevo se prueba en chiquito, se ve en mesas con poca gente, pero multidisciplinaria, si algo puede funcionar o no, y ver si se desarrolla.
Me referiré solo algunos a algunos casos de lo que estamos haciendo en inteligencia artificial internamente. Cuando tenemos una reunión de Teams o Zoom, podemos hacer que se grabe, obviamente, pero también se transcribe, se resume, se generan temas para seguir en futuras reuniones, etc. Entonces además de apretar play para ver la reunión, se puede ver la transcripción, también pedir resúmenes, hacer preguntas y obtener respuestas. Por ejemplo, si no entendí lo que dijo alguien cuando habló sobre el sector petrolero en Vaca Muerta, entonces, el chat nos contesta eso.
Después está todo lo que son las tareas diarias. Tenemos un copilot en Word, Excel y PowerPoint. Básicamente es una ayuda, pero también restringida al input que le podemos dar para que de nuevo no haya filtraciones de información de cliente fundamentalmente. Pero como dice alguien del banco, no empezamos con la hoja en blanco. Uno tiene una inquietud, un tema que desarrollar y ahí hace la consulta. Esto es para la mayoría de los empleados, no para todos.
Los desarrolladores antes tenían que ser expertos programadores, ahora también pueden acelerar los códigos que desarrollan. Aumentan el 60% la velocidad de un desarrollo.
Otro desarrollo es leer contenidos. Nosotros tenemos grandes cantidades de balances, estatutos, oficios que llegan de la justicia, que la inteligencia artificial los lee, los simplifica y los carga en tablas. Eso también redujo enormemente no solo la carga humana de tareas operativas, sino también el tiempo que los clientes ven la respuesta del banco. Obviamente hay siempre un humano que chequea, porque puede haber errores.
Otro desarrollo muy interesante son los asistentes virtuales. Nosotros tenemos uno que se llama Gala, que inicialmente hace ya varios años era una figurita que aparecía en el homebanking que básicamente respondía a menú, decía, "Si queres tal cosa, anda a uno, si quieres otra cosa, dos”, y si no te deriva a un humano. Hoy ya alguien puede tener diálogos con este chat y más del 70% de las consultas son resueltas, evitando pasar al contact center para que una persona atienda la consulta, es decir Gala resuelve el problema
Es importante saber qué partes del software es de terceros, y ver si hay cajas negras en las que uno no sabe qué tiene adentro. Entonces debemos tener cuidado con lo que se permite que se cargue y también con lo queda como output de la inteligencia artificial. Escuché por parte de los técnicos el concepto de alucinación, que la IA muchas veces alucina y puede contestar cosas sin sentido o inexactas. Entonces, hay que tener en cuenta eso.
Además, como también alguien dijo, muchas veces el chat GPT saca la información pública de un diario, y a veces lee algo de un periodista que no conoce bien el tema, y hay errores. Entonces hay que tener cuidado.
Wikipedia es una herramienta muy útil muchas veces, pero también, como es colaborativa, si por ejemplo alguien quiere incluir información falsa de un competidor, y si tiene cierto track récord de haber sido activo en Wikipedia, puede incluir mentiras. De hecho, nosotros en Grupo Financiero Galicia detectamos que había una persona que había incluido en Wikipedia que era accionista y directivo del grupo y era mentira. Ahora, si vos ponías en ChatGPT, cuáles son los accionistas principales del grupo financiero Galicia, iba a mezclar lo correcto con la info falsa de este impostor. Después se hacía pasar también como accionista y directivo de otros bancos.
Muchos de los desarrollos o la aplicación de la inteligencia artificial en el banco se hizo a pedido de los clientes internos. La gente de automatización, así se llama, hizo una recorrida por las distintas áreas y dijo: ¿Qué proceso te parece que se puede automatizar? ¿dónde te vamos a ayudar con inteligencia artificial? Y de ahí salió el approach que también ahora tienen los bancos y las Fintech para desarrollar un producto o una solución; escuchar al cliente, en este caso al cliente interno, y de ahí surgieron estas herramientas que mejoraron mucho veces el backoffice o los procesos, pero en definitiva también el cliente es el que se beneficia.
Me habían hecho una pregunta sobre si los inversores utilizaban inteligencia artificial. Yo tengo dos sombreros en el banco, uno es relaciones institucionales, que básicamente tengo la relación con los periodistas y los medios de comunicación, y la otra con inversores institucionales que invierten en Grupo Financiero Galicia. Por lo general son dos públicos bien distintos. En particular los inversores son muy reacios a contar en qué invierten, cómo lo hacen y si utilizan o no inteligencia artificial. Pero claramente este tipo de herramientas permite procesar un montón de información mucho más rápido que antes. Así que mi sospecha es que sí lo utilizan, pero también con ese ojo humano que filtra.
Otro desarrollo se refiere a que todas las empresas nuevas que se crean figuran en el Boletín Oficial. Por eso tenemos una herramienta de inteligencia artificial que extrae del boletín oficial los nombres, el CUIT, la dirección, las autoridades de estas nuevas empresas y surge un mensaje para la gente de marketing, para que contacte a esas empresas, para ver si quieren ser clientes del banco y realizarles una propuesta comercial. O sea, todo lo que es manejo de información, lectura y síntesis está muy desarrollado.
En lo que es educación financiera e inversiones, nosotros no utilizamos IA para dar consejos porque consideramos que hay un sector específico de banca privada que escucha al cliente, cuán averso al riesgo es o no, y qué objetivos tiene, pero sí tenemos una especie de diccionario de educación financiera donde básicamente todos los contenidos que estaban dispersos ahora están centralizados. Entonces uno le pregunta: ¿qué es una acción? ¿Qué es un bono? ¿qué es un bono soberano en dólares, dólar MEP, Bopreal, etc.. Es como el diccionario de instrumentos financieros. Pero no aconseja y es una persona la que obviamente tiene la última palabra.
Hay algunas herramientas intermedias, como cuando alguien quiere, por ejemplo, suscribir un fondo FIMA, que son los del Galicia, hay 14 o 15 fondos, y entonces hay un cuestionario previo digital donde dice cómo te consideras, cuáles son tus objetivos y te va como acotando ese número de fondos disponibles, pero básicamente la decisión está en uno, y si tiene dudas, obviamente va a un ser humano que es el que mejor lo va a asesorar.
Se habla mucho de prevención de fraudes, eso también se utiliza muchísimo. También cuando a uno le roban el teléfono, cuando uno pone su clave, la máquina aprende cómo uno mueve los dedos, y si yo te doy el teléfono a vos y te digo, marcar mi clave, lo más probable es que diga: hubo algún error en la carga de los datos. Los datos estaban bien. Lo que detectó es que era otro movimiento de la mano.
También, aunque les parezca mentira, hay empresas que se crean falsas, con estatutos, poderes, firmas de escribanos, sellos, autentificaciones, y eso muchas veces para el ojo humano es bastante complicado de darse cuenta. La inteligencia artificial que desarrolló el banco en este caso fue para juntar un montón de variables y se detectaron en este año ya 60 empresas que se crearon, que muchas veces son para emitir facturas, comprar dólares cuando no se podía, simular importaciones y distintas cosas. También se habló con el Colegio de Escribanos, informando esto, porque muchas veces hay escribanos que ni se enteran de que les están falsificando la firma, el sello y los poderes.
