Principales 25 casos de uso de IA generativa en finanzas
He pasado una década consultando para empresas de servicios financieros. Cada implementación de IA que vi siguió el mismo patrón: proyectos piloto que parecían impresionantes en las presentaciones pero que se estancaron en producción.
Eso está cambiando. Los bancos ahora están implementando IA generativa a gran escala, y los resultados son medibles. Esto es lo que realmente funciona, basado en implementaciones que puedes verificar.
- Para empresas de servicios financieros
- Para unidades financieras en empresas no financieras
- Para la banca, consulta los casos de uso de IA generativa.
Funciones financieras en empresas no financieras
1-Automatización de funciones contables
Los modelos especializados de transformadores ayudan a las unidades financieras a automatizar funciones como la auditoría yla gestión de cuentas por pagar, incluyendo la captura de facturas y el procesamiento. Con funciones de aprendizaje profundo, GPT los modelos especializados en contabilidad pueden lograr altas tasas de automatización en la mayoría de las tareas contables.
Empresas de servicios financieros
2-Finanzas conversacionales
Los modelos de IA generativa pueden producir respuestas más naturales y contextualmente relevantes porque están entrenados para comprender y generar patrones de lenguaje similares a los humanos. Como resultado, la IA generativa puede mejorar significativamente el rendimiento y la experiencia del usuario de los sistemas de IA conversacional y chatbots al proporcionar interacciones más precisas, atractivas y matizadas con los usuarios.
Las finanzas conversacionales ofrecen a los clientes:
- Mejor atención al cliente
- Consejo financiero personalizado
- Notificaciones de pago
- Generación de documentos, como resúmenes de inversión o solicitudes de préstamo.
Por ejemplo, Morgan Stanley emplea chatbots impulsados por OpenAI para apoyar a los asesores financieros aprovechando la investigación interna y los datos de la empresa como recurso de conocimiento.
Para obtener más información sobre las finanzas conversacionales, puedes consultar nuestro artículo sobre los casos de uso de la IA conversacional en la industria de servicios financieros. Para explorar las muchas formas en que la IA conversacional puede mejorar las operaciones de atención al cliente, consulta nuestro artículo dedicado sobre IA conversacional para atención al cliente.
3-Generación de explicaciones de denegación amigables para el solicitante
La IA juega un papel importante en el sector bancario, particularmente en los procesos de toma de decisiones sobre préstamos. Ayuda a los bancos e instituciones financieras a evaluar la solvencia de los clientes, determinar los límites de crédito apropiados y establecer precios de préstamos basados en el riesgo.
Sin embargo, tanto los tomadores de decisiones como los solicitantes de préstamos necesitan explicaciones claras de las decisiones basadas en IA, como las razones de las denegaciones de solicitudes, para fomentar la confianza y mejorar la conciencia del cliente para futuras solicitudes.
Una red generativa adversarial (GAN) condicional, un tipo de IA generativa, se utilizó para generar explicaciones de denegación amigables para el usuario. Al organizar las razones de denegación de forma jerárquica, de simple a compleja, se emplea una condición de dos niveles para generar explicaciones más comprensibles para los solicitantes (Figura 3).
Ejemplo de la vida real de generación de guiones
En un estudio de caso, el equipo de relaciones con inversores anticipa una fuerte reacción del mercado a los resultados financieros trimestrales de la empresa y necesita preparar un guion completo y posibles preguntas de los inversores para la llamada de resultados.2
Un analista importa datos financieros de los trimestres actuales y anteriores a una hoja de cálculo y utiliza una herramienta de IA generativa. Se le da a la IA contexto de llamadas de resultados pasadas e ideas específicas para generar comentarios relevantes.
La herramienta de IA genera un guion para la llamada de resultados, incluidas las preguntas y respuestas probables de los inversores. El analista formatea este contenido en un documento de Word, resalta las preguntas clave de los inversores y lo prepara para la revisión gerencial y la preparación del CFO.
Oficina administrativa
4-Modernización de código para sistemas heredados
Los bancos aún ejecutan software escrito en COBOL de las décadas de 1970 y 80. Encontrar desarrolladores que conozcan COBOL es casi imposible, pero este software maneja transacciones críticas y no se puede simplemente apagar.
Los modelos de IA generativa pueden:
- Leer código heredado en COBOL, Fortran u otros lenguajes antiguos
- Convertirlo a lenguajes modernos como Python o Java
- Mantener la misma lógica de negocio mientras mejoran el rendimiento
- Generar documentación que explique lo que hace realmente el código
Goldman Sachs confirmó que la IA generativa es ahora central en sus esfuerzos de desarrollo y mejora de aplicaciones. Los desarrolladores de un banco validan el código generado por IA, detectando errores antes del despliegue, pero la IA hace el trabajo pesado.
Los costos tecnológicos representan aproximadamente el 10% de los gastos de un banco típico. Acelerar el desarrollo y reducir los costos de mantenimiento mejora directamente la rentabilidad.3
5-Modernización de aplicaciones
Los bancos buscan evitar depender de software obsoleto y están invirtiendo continuamente en esfuerzos de modernización. Los modelos de GenAI empresarial pueden convertir código de lenguajes de software heredados a modernos, permitiendo a los desarrolladores validar el nuevo software y ahorrando tiempo significativo.
Los empleados de Goldman Sachs confirman que la IA generativa es un aspecto fuerte del desarrollo y mejora de aplicaciones.4
6-Generación automatizada de documentos
Los bancos producen miles de documentos diariamente: resúmenes de inversión, solicitudes de préstamo, informes a clientes y presentaciones regulatorias. Estos documentos se extraen de plantillas, pero personalizarlos lleva tiempo.
La IA generativa ahora maneja esto:
- Generar documentos profesionales a partir de indicaciones simples
- Extraer datos relevantes de múltiples sistemas
- Aplicar el formato adecuado según el tipo de documento y el destinatario
- Asegurar la coherencia con los requisitos regulatorios
7-Pronóstico y análisis financiero
La IA generativa mejora los pronósticos al aprender de datos financieros históricos para capturar patrones y relaciones complejos. Cuando están adecuadamente ajustados para bancos y contextos económicos específicos, estos modelos hacen predicciones sobre:
- Movimientos de precios de activos
- Trayectorias de tasas de interés
- Probabilidades de incumplimiento crediticio
- Volatilidad del mercado
- Tendencias de indicadores económicos
La frase clave: «adecuadamente ajustados». Los modelos de estantería alucinan y hacen predicciones confiables basadas en patrones que no existen. Los bancos que tienen éxito con los pronósticos de IA invierten fuertemente en entrenar modelos con sus datos específicos y validar los resultados contra el juicio de expertos.
8-Predicciones del mercado
Al analizar grandes volúmenes de datos, la IA generativa puede mejorar la precisión de los pronósticos financieros, incluidos los precios de las acciones, las tasas de interés y los indicadores económicos.
Ejemplo de la vida real
Una institución financiera asiática está ejecutando un PoC para proporcionar funcionalidad de indicación a informe a 2.000 analistas y usuarios.5
9-Generación de informes financieros
Informes automatizados
La IA generativa puede crear automáticamente informes financieros bien estructurados, coherentes e informativos basados en los datos disponibles. Estos informes pueden incluir:
- Balance general
- Estados de resultados
- Estados de flujo de efectivo
Esta automatización agiliza el proceso de informes, reduce el esfuerzo manual y asegura la coherencia, precisión y entrega oportuna de los informes.
10-Informes basados en escenarios
La IA puede simular diferentes escenarios regulatorios y generar informes para ayudar a las instituciones financieras a garantizar el cumplimiento de todos los necesarios requisitos bajo diversas condiciones.
Conoce los casos de uso y ejemplos de la vida real de generación de texto con IA.
11-Detección de fraude
La IA generativa se puede utilizar para la detección de fraude en finanzas mediante la generación de ejemplos sintéticos de transacciones o actividades fraudulentas. Estos ejemplos generados pueden ayudar a entrenar y aumentar los algoritmos de aprendizaje automático para reconocer y diferenciar entre patrones legítimos y fraudulentos en los datos financieros.
La comprensión mejorada de los patrones de fraude permite a estos modelos identificar actividades sospechosas de manera más precisa y efectiva, lo que lleva a una detección y prevención de fraudes más rápida. Al incorporar IA en sistemas de detección de fraude, las instituciones financieras pueden:
- Mejorar la seguridad e integridad general de sus operaciones
- Minimizar las pérdidas por fraude
- Mantener la confianza del consumidor
Explora cómo las aplicaciones legales de IA generativa pueden ayudar a tomar medidas contra actividades fraudulentas.
Ejemplo de la vida real
Mastercard necesitaba una forma más rápida y precisa de detectar transacciones fraudulentas a medida que los estafadores explotaban datos de tarjetas de pago robados. Utilizando IA generativa, Mastercard escaneó datos de transacciones a través de millones de comerciantes para predecir y detectar tarjetas comprometidas, ayudando a los bancos a bloquearlas más rápido y prevenir el fraude.
Resultados:
- Duplicó la tasa de detección de tarjetas comprometidas.
- Redujo los falsos positivos en la detección de fraude hasta en un 200%.
- Aumentó la velocidad de detección de fraude de los comerciantes en un 300%.
12-Respuesta a solicitudes de reguladores
Como actores altamente regulados de la industria, los bancos reciben solicitudes regulares de los reguladores.
Ejemplo de la vida real
Los bancos están ejecutando PoCs para ver si pueden usar LLMs para responder a consultas simples y menos críticas de los reguladores. 6
13-Gestión de carteras
Gestión dinámica de carteras
Otra aplicación financiera de la IA generativa puede ser la optimización de carteras. Al analizar datos financieros históricos y generar varios escenarios de inversión, los modelos de IA generativa pueden ayudar a los gestores de activos e inversores a identificar la gestión óptima de activos y riqueza, teniendo en cuenta factores como:
- Tolerancia al riesgo
- Retornos esperados
- Horizontes de inversión.
14-Índices personalizados
Estos modelos pueden simular diferentes condiciones de mercado, entornos económicos y eventos para comprender mejor los impactos potenciales en el rendimiento de la cartera. Esto permite a los profesionales financieros desarrollar y ajustar sus estrategias de inversión, optimizar los retornos ajustados al riesgo y tomar decisiones más informadas sobre la gestión de sus carteras. Esto finalmente conduce a mejores resultados financieros para sus clientes o instituciones.
15-Gestión de riesgos
Pruebas de estrés
La IA generativa puede simular condiciones extremas del mercado que no han ocurrido en los datos históricos, permitiendo a las instituciones financieras prepararse mejor para eventos raros pero de alto impacto.
16-Modelado de riesgo crediticio
Los modelos de IA pueden generar perfiles de prestatarios sintéticos para probar la robustez de los modelos de riesgo crediticio, mejorando la precisión de la puntuación crediticia y las predicciones de incumplimiento.
17-Detección de Anomalía
Los modelos de IA generativa pueden entrenarse para comprender los patrones normales de transacciones y generar puntos de datos que representan valores atípicos o anomalías. Esto ayuda a identificar actividades potencialmente fraudulentas o patrones de transacciones inusuales que podrían indicar lavado de dinero.
18-Datos sintéticos para entrenamiento
Dado que las transacciones fraudulentas reales son raras, la IA generativa puede crear ejemplos sintéticos de actividad fraudulenta, ayudando a entrenar mejores algoritmos de detección.
19-Generación de datos sintéticos
Los datos financieros de los clientes son propietarios y están regulados bajo GDPR, CCPA y otras leyes de privacidad. Esto crea problemas:
- No se pueden compartir datos con proveedores de terceros para el entrenamiento de modelos
- No se pueden usar datos de producción en entornos de desarrollo/pruebas
- No se puede realizar investigación sin arriesgar violaciones de privacidad
Los datos sintéticos permiten:
- Entrenar modelos de aprendizaje automático sin exponer información del cliente
- Probar sistemas con volúmenes de datos realistas
- Validar modelos en diversos segmentos de clientes
- Compartir datos con socios para pruebas de integración
Los clientes sintéticos tienen puntuaciones crediticias realistas, patrones de transacciones, niveles de ingresos y comportamientos financieros, pero no son personas reales, por lo que no ocurren violaciones de privacidad.
Dado que la información del cliente es un dato propietario para los equipos financieros, plantea desafíos para su uso y regulación. La IA generativa puede ser utilizada por instituciones financieras para generar datos sintéticos que cumplan con regulaciones de privacidad como GDPR y CCPA.
Ejemplo de la vida real de generación de datos sintéticos
Morgan Stanley enfrentó el desafío de optimizar las operaciones de gestión de patrimonios y mejorar las interacciones asesor-cliente a través de herramientas avanzadas de IA mientras mantenía la seguridad de los datos y minimizaba los errores.
Se asociaron con OpenAI para implementar una plataforma de IA generativa para sintetizar datos de investigación. Pilotaron la herramienta con 900 asesores y planearon un despliegue más amplio.
La herramienta de IA mejoró la capacidad de los asesores para procesar eficientemente grandes volúmenes de datos. Morgan Stanley está escalando la plataforma mientras aborda riesgos como errores de IA y problemas de seguridad de datos.7
20-Trading algorítmico y estrategias de inversión
21-Análisis de escenarios
Estos modelos pueden simular varios escenarios de mercado, ayudando a los comerciantes y gestores de carteras a comprender los riesgos y retornos potenciales bajo diferentes condiciones.
Según Dimension Market Research, se proyecta que el tamaño del mercado global de IA generativa en trading sea de 208,3 millones de dólares en 2024 y de 1.705,1 millones de dólares en 2033. En 2024, se espera que el mercado crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 26,3%.8
22-Desarrollo de productos
Carteras de inversión personalizadas
La IA generativa puede analizar perfiles individuales de inversores, preferencias y objetivos financieros para generar carteras de inversión personalizadas. Esto es particularmente útil para asesores robóticos y plataformas de gestión de patrimonios.
Productos de seguros a medida
La IA puede crear productos de seguros personalizados basados en perfiles de riesgo individuales, generando términos únicos y estructuras de precios para diferentes clientes.
23-Suscripción y precios
Modelos de precios dinámicos
La IA generativa puede ayudar a aseguradoras y prestamistas a desarrollar modelos de precios dinámicos que se ajusten en tiempo real basados en nuevos datos, condiciones del mercado y comportamiento individual del cliente.
Evaluación de riesgos
La IA puede generar diferentes escenarios de riesgo, ayudando a los suscriptores a evaluar resultados potenciales y establecer primas o tasas de interés apropiadas.
Aplicaciones comunes
24-Respuesta a preguntas financieras
Aprovechando su comprensión de los patrones de lenguaje humano y su capacidad para generar respuestas coherentes y contextualmente relevantes, la IA generativa puede proporcionar respuestas precisas y detalladas a preguntas financieras planteadas por los usuarios.
Estos modelos pueden entrenarse en grandes conjuntos de datos de conocimiento financiero para responder a una amplia gama de consultas financieras con información apropiada, incluidos temas como:
- Principios contables
- Ratio financiero
- Análisis de acciones
- Cumplimiento normativo
Por ejemplo, BloombergGPT puede responder con precisión a algunas preguntas relacionadas con las finanzas en comparación con otros modelos generativos.
Aprende cómo usar ChatGPT para tu negocio.
25-Análisis de sentimientos
El análisis de sentimientos, un enfoque dentro de NLP, clasifica textos, imágenes o videos en tonos emocionales negativos, positivos o neutrales. Al obtener información sobre las emociones y opiniones de los clientes, las empresas pueden diseñar estrategias para mejorar sus servicios o productos basándose en estos hallazgos.
Las instituciones financieras pueden beneficiarse del análisis de sentimientos para medir su reputación de marca y la satisfacción del cliente a través de publicaciones en redes sociales, artículos de noticias, interacciones en centros de contacto u otras fuentes.
Por ejemplo, Bloomberg anunció su modelo generativo ajustado para finanzas, BloombergGPT, que es capaz de realizar análisis de sentimientos, clasificación de noticias y algunas otras tareas financieras, superando con éxito los benchmarks.
Consulta nuestro artículo sobre análisis de sentimientos del mercado de valores para obtener más información.
Añadir como fuente preferidaDesafíos de la IA generativa en la industria financiera y consejos para superarlos
- Precisión de los datos: «Aunque la IA mejora enormemente el procesamiento y la generación de datos, puede ser propensa a problemas significativos de calidad de datos», según el Banco Central Europeo. Existe la posibilidad de que los datos sesgados e inexactos utilizados para entrenar modelos fundamentales produzcan resultados con más errores. Al alimentar modelos fundamentales, la calidad y precisión de los datos son factores cruciales.11
- Sesgo en los modelos: Los modelos de IA pueden heredar sesgos de los datos en los que se entrenan, lo que lleva a decisiones injustas o sesgadas, particularmente en áreas como la puntuación crediticia o las recomendaciones de inversión.
- Para detectar dicho sesgo de IA, las empresas pueden adoptar una plataforma de IA responsable.
- Generalización limitada: Las empresas pueden confiar en modelos de lenguaje grandes de estantería o ajustar LLMs para sus casos de uso. Los modelos de estantería pueden no funcionar bien en contextos financieros específicos y altamente especializados sin un ajuste adecuado, lo que podría resultar en resultados inexactos o irrelevantes.
- Adopta herramientas LLMOps para construir, probar, monitorear y ajustar mejor tus LLMs.
- Alucinaciones: La IA generativa puede producir información inexacta o fabricada, lo cual es riesgoso en finanzas donde las decisiones dependen de datos precisos, lo que lleva a consejos de inversión deficientes o violaciones regulatorias.
- Aplica herramientas de seguridad de LLM y IA extractiva para superar este problema y asegurar la precisión del modelo.
- Regulaciones: El sector financiero está altamente regulado, y la IA debe cumplir con estrictos estándares de transparencia, responsabilidad y uso de datos, lo que plantea desafíos para garantizar el cumplimiento de marcos legales en evolución.
- Despliega herramientas de gobernanza de IA y construye un inventario de IA para asegurar el cumplimiento de IA.
- Seguridad de los datos: Los datos financieros son sensibles, y asegurar que los sistemas de IA los manejen de forma segura, previniendo brechas o mal uso, es crucial para mantener la confianza del cliente y evitar sanciones regulatorias.12
Explora 10 principales riesgos de LLM y su impacto.
Gasto en IA generativa y expectativas del mercado
Las simulaciones y pronósticos financieros producidos con la ayuda de la IA generativa empresarial son beneficiosos para el trading, la gestión de carteras y los mercados financieros. A pesar de sus muchas ventajas, incluido el ahorro de tiempo, grandes conjuntos de datos y potencia de cálculo, puede fallar y exponer datos sensibles, lo que plantea riesgos de seguridad. Estos desafíos pueden afectar específicamente los procesos financieros y la función financiera general.
- Para 2030, se espera que la industria bancaria gaste 84.99 mil millones de dólares estadounidenses en inteligencia artificial (IA) generativa, creciendo a una notable tasa de crecimiento anual compuesta del 55,55 por ciento.13
- Se anticipa que J.P. Morgan invertirá 17 mil millones de dólares en IA generativa este año, un 10% más que los 15.5 mil millones de dólares en 2023. Los profesionales con experiencia en IA y aprendizaje automático están trabajando en un grupo de trabajo para encontrar aplicaciones en varios verticales de negocio.15
- Según el McKinsey Global Institute (MGI), el uso de Gen AI en la industria bancaria podría resultar en una adición de valor anual de 200 mil millones a 340 mil millones de dólares, o el 2,8 al 4,7 por ciento de los ingresos totales de la industria. Esta adición de valor provendría principalmente del aumento de la productividad.16
Para obtener información adicional sobre la automatización en el sector financiero, explora nuestro artículo sobre Automatización Inteligente en Banca y Servicios Financieros.
Cita esta investigación
Elige el formato que se ajuste al lugar donde vas a publicar. Pegar la versión con enlace en tu CMS conserva el enlace de retroceso.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Sezer, Sena},
title = {{Principales 25 casos de uso de IA generativa en finanzas}},
year = {2026},
month = jul,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/generative-ai-finance}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 5 de Julio de 2026}
}Enlaces de referencia
Sé el primero en comentar
Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Todos los campos son obligatorios. Los comentarios se dejan en su idioma original.