Los 25 principales casos de uso de IA generativa en finanzas
Pasé una década asesorando a empresas de servicios financieros. Todas las implementaciones de IA que vi seguían el mismo patrón: proyectos piloto que impresionaban en las presentaciones pero se estancaban en producción.
Eso está cambiando. Los bancos ahora están implementando IA generativa a 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 transformer especializados ayudan a las unidades financieras a automatizar funciones como la auditoría y las cuentas por pagar, incluida la captura de facturas y su procesamiento. Con funciones de deep learning, los modelos GPT especializados en contabilidad pueden alcanzar 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 entender 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 financiera y chatbots al proporcionar interacciones más precisas, atractivas y matizadas con los usuarios.
Las finanzas conversacionales ofrecen a los clientes:
- Soporte al cliente mejorado
- Asesoramiento 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 y los datos internos de la empresa como recurso de conocimiento.
Para más información sobre finanzas conversacionales, consulta 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 servicio al cliente, consulta nuestro artículo dedicado a la IA conversacional para el servicio al cliente.
3-Generación de explicaciones de denegación amigables para el solicitante
La IA desempeña un papel importante en el sector bancario, particularmente en los procesos de toma de decisiones de préstamos. Ayuda a los bancos e instituciones financieras a evaluar la solvencia de los clientes, determinar los límites de crédito adecuados y fijar el precio de los préstamos en función del 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 la denegación de la solicitud, para fomentar la confianza y mejorar el conocimiento del cliente para futuras solicitudes.
Se utilizó una red generativa antagónica (GAN) condicional, un tipo de IA generativa, para generar explicaciones de denegación fáciles de usar. Organizando las razones de denegación jerárquicamente de simples a complejas, se emplea un condicionamiento de dos niveles para generar explicaciones más comprensibles para los solicitantes (Figura 1).
Ejemplo real de generación de guiones
En un caso de estudio, 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 conferencia de resultados.2
Un analista importa datos financieros del trimestre actual y anteriores a una hoja de cálculo y utiliza una herramienta de IA generativa. A la IA se le da contexto de conferencias de resultados anteriores e información específica para generar comentarios relevantes.
La herramienta de IA genera un guion para la conferencia de resultados, incluyendo preguntas y respuestas probables de los inversores. El analista formatea este contenido en un documento Word, destaca las preguntas clave de los inversores y lo prepara para la revisión gerencial y la preparación del CFO.
Back office
4-Modernización de código para sistemas heredados
Los bancos todavía ejecutan software escrito en COBOL de los años 80s. Encontrar desarrolladores que conozcan COBOL es casi imposible, pero este software maneja transacciones críticas y no puede simplemente apagarse.
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 realmente hace el código
Goldman Sachs confirmó que la IA generativa es ahora central para 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 de tecnología 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 un tiempo significativo.
Los empleados de Goldman Sachs confirman que la IA generativa es un aspecto importante 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 de clientes y presentaciones regulatorias. Estos documentos se basan en plantillas, pero personalizarlos lleva tiempo.
Ahora la IA generativa se encarga de esto:
- Generar documentos profesionales a partir de simples prompts
- Extraer datos relevantes de múltiples sistemas
- Aplicar el formato adecuado según el tipo de documento y el destinatario
- Garantizar la coherencia con los requisitos regulatorios
7-Previsión y análisis financiero
La IA generativa mejora las previsiones aprendiendo de los datos financieros históricos para capturar patrones y relaciones complejas. Cuando se fine-tunean adecuadamente para bancos y contextos económicos específicos, estos modelos hacen predicciones sobre:
- Movimientos de precios de activos
- Trayectorias de tipos de interés
- Probabilidades de incumplimiento crediticio
- Volatilidad del mercado
- Tendencias de indicadores económicos
La frase clave: "adecuadamente fine-tuneados". Los modelos prefabricados alucinan y hacen predicciones confiadas basadas en patrones que no existen. Los bancos que tienen éxito con la previsión mediante IA invierten mucho en entrenar modelos con sus datos específicos y validar los resultados con el juicio de expertos.
8- Predicciones de mercado
Al analizar grandes volúmenes de datos, la IA generativa puede mejorar la precisión de las previsiones financieras, incluyendo precios de acciones, tipos de interés e indicadores económicos.
Ejemplo real
Una institución financiera asiática está llevando a cabo una prueba de concepto para proporcionar funcionalidad de "prompt-to-report" 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:
- Balances
- Cuentas de resultados
- Estados de flujo de efectivo
Esta automatización agiliza el proceso de presentación de informes, reduciendo el esfuerzo manual y asegurando 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 requisitos necesarios en diversas condiciones.
Aprende sobre los casos de uso de la generación de texto con IA y ejemplos reales.
11-Detección de fraudes
La IA generativa puede utilizarse para la detección de fraudes en finanzas generando ejemplos sintéticos de transacciones o actividades fraudulentas. Estos ejemplos generados pueden ayudar a entrenar y aumentar los algoritmos de machine learning para reconocer y diferenciar entre patrones legítimos y fraudulentos en los datos financieros.
La mejor comprensión 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 rápidas. Al incorporar la IA generativa en los sistemas de detección de fraudes, 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 la IA generativa pueden ayudar a emprender acciones contra actividades fraudulentas.
Ejemplo real
Mastercard necesitaba una forma más rápida y precisa de detectar transacciones fraudulentas, ya que los estafadores explotaban datos de tarjetas de pago robadas. Usando IA generativa, Mastercard analizó datos de transacciones en millones de comerciantes para predecir y detectar tarjetas comprometidas, ayudando a los bancos a bloquearlas más rápido y prevenir el fraude.
Resultados:
- Se duplicó la tasa de detección de tarjetas comprometidas.
- Se redujeron los falsos positivos en la detección de fraudes hasta en un 200%.
- Se incrementó la velocidad de detección de fraudes en comerciantes en un 300%.
12-Respuesta a solicitudes de reguladores
Como actores de una industria altamente regulada, los bancos reciben solicitudes periódicas de los reguladores.
Ejemplo real
Los bancos están llevando a cabo pruebas de concepto 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 patrimonio, teniendo en cuenta factores como:
- Tolerancia al riesgo
- Rentabilidades esperadas
- Horizontes de inversión.
14-Índices personalizados
Estos modelos pueden simular diferentes condiciones de mercado, entornos económicos y eventos para comprender mejor los posibles impactos en el rendimiento de la cartera. Esto permite a los profesionales financieros desarrollar y afinar sus estrategias de inversión, optimizar los rendimientos ajustados al riesgo y tomar decisiones más informadas sobre la gestión de sus carteras. En última instancia, esto conduce a mejores resultados financieros para sus clientes o instituciones.
15-Gestión de riesgos
Pruebas de estrés
La IA generativa puede simular condiciones de mercado extremas 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 las puntuaciones crediticias y las predicciones de incumplimiento.
17-Anomaly detection
Los modelos de IA generativa pueden ser entrenados para comprender los patrones normales de transacciones y generar puntos de datos que representen 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 por GDPR, CCPA y otras leyes de privacidad. Esto crea problemas:
- No se pueden compartir datos con proveedores externos para el entrenamiento de modelos
- No se pueden usar datos de producción en entornos de desarrollo/pruebas
- No se puede investigar sin arriesgar violaciones de privacidad
Los datos sintéticos permiten:
- Entrenar modelos de machine learning sin exponer información del cliente
- Realizar pruebas de estrés en 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, patrones de transacciones, niveles de ingresos y comportamientos financieros realistas, pero no son personas reales, por lo que no se producen 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 las instituciones financieras para generar datos sintéticos que cumplan con regulaciones de privacidad como GDPR y CCPA.
Ejemplo real de generación de datos sintéticos
Morgan Stanley enfrentó el desafío de optimizar las operaciones de gestión de patrimonio y mejorar las interacciones asesor-cliente a través de herramientas avanzadas de IA, manteniendo la seguridad de los datos y minimizando 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.
20-Trading algorítmico y estrategias de inversión
21-Análisis de escenarios
Estos modelos pueden simular varios escenarios de mercado, ayudando a los traders y gestores de carteras a comprender los riesgos y rendimientos potenciales bajo diferentes condiciones.
Según Dimension Market Research, el tamaño del mercado global de IA generativa en trading se proyecta en USD 208,3 millones para 2024 y USD 1.705,1 millones para 2033. En 2024, se espera que el mercado crezca a una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 26,3%.7
22-Desarrollo de productos
Carteras de inversión personalizadas
La IA generativa puede analizar perfiles de inversores individuales, preferencias y objetivos financieros para generar carteras de inversión personalizadas. Esto es particularmente útil para robo-advisors y plataformas de gestión de patrimonio.
Productos de seguros a medida
La IA puede crear productos de seguros personalizados basados en perfiles de riesgo individuales, generando términos y estructuras de precios únicos para diferentes clientes.
23-Suscripción y fijación de 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 basándose en nuevos datos, condiciones de 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 tipos de interés adecuados.
Aplicaciones comunes
24-Respuesta a preguntas financieras
Aprovechando su comprensión de los patrones del 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 ser entrenados con grandes datasets de conocimiento financiero para responder a una amplia gama de consultas financieras con información apropiada, incluyendo temas como:
- Principios contables
- Ratios financieros
- 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 a usar ChatGPT para tu negocio.
25-Análisis de sentimiento
El análisis de sentimiento, un enfoque dentro del NLP, categoriza 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 sentimiento para medir la reputación de su 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 fine-tuneado para finanzas, BloombergGPT, que es capaz de realizar análisis de sentimiento, clasificación de noticias y algunas otras tareas financieras, superando con éxito los benchmarks.
Consulta nuestro artículo sobre análisis de sentimiento del mercado de valores para obtener más información.
Desafíos 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 importantes problemas de calidad de los datos.” como afirma el Banco Central Europeo. Existe la posibilidad de que los datos sesgados e inexactos utilizados para entrenar los modelos fundacionales produzcan resultados con más errores. Al alimentar los modelos fundacionales, la calidad y precisión de los datos son factores cruciales.10
- Sesgo en los modelos: Los modelos de IA pueden heredar sesgos de los datos con los que se entrenan, lo que lleva a decisiones injustas o sesgadas, particularmente en áreas como la calificación 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 large language models prefabricados o fine-tunear LLMs para sus casos de uso. Los modelos prefabricados pueden no funcionar bien en contextos financieros específicos y altamente especializados sin un fine-tuning adecuado, lo que podría resultar en resultados inexactos o irrelevantes.
- Adopta herramientas LLMOps para construir, probar, monitorizar y fine-tunear mejor tus LLMs.
- Alucinaciones: La IA generativa puede producir información inexacta o fabricada, lo cual es arriesgado en finanzas donde las decisiones dependen de datos precisos, lo que lleva a un mal asesoramiento de inversión o incumplimientos regulatorios.
- Aplica herramientas de seguridad para LLM y IA extractiva para superar este problema y garantizar la precisión del modelo.
- Regulaciones: El sector financiero está altamente regulado, y la IA debe cumplir con estándares estrictos de transparencia, responsabilidad y uso de datos, lo que plantea desafíos para garantizar el cumplimiento con marcos legales en evolución.
- Despliega herramientas de gobernanza de IA y construye un inventario de IA para asegurar el cumplimiento de la IA.
- Seguridad de los datos: Los datos financieros son sensibles, y garantizar que los sistemas de IA los manejen de forma segura, evitando brechas o usos indebidos, es crucial para mantener la confianza del cliente y evitar sanciones regulatorias.11
Explora los 10 principales riesgos de los LLM y su impacto.
Añadir como fuente preferidaGasto en IA generativa y expectativas del mercado
Las simulaciones y previsiones financieras producidas con la ayuda de la IA generativa empresarial son beneficiosas para el trading, la gestión de carteras y los mercados financieros. A pesar de sus muchas ventajas, como el ahorro de tiempo, el manejo de grandes conjuntos de datos y la potencia computacional, puede funcionar mal y exponer datos sensibles, planteando riesgos de seguridad. Estos desafíos pueden afectar específicamente los procesos financieros y la función financiera en general.
- Para 2030, se espera que la industria bancaria gaste 84,99 mil millones de dólares estadounidenses en inteligencia artificial generativa, creciendo a una notable tasa de crecimiento anual compuesto del 55,55 por ciento.12
- Se prevé que J.P. Morgan invierta $17 mil millones en IA generativa este año, un 10% más que los $15,5 mil millones de 2023. Profesionales con experiencia en IA y machine learning están trabajando en un grupo de trabajo para encontrar aplicaciones en varias verticales de negocio.14
- Según el McKinsey Global Institute (MGI), el uso de la IA generativa en la industria bancaria podría resultar en una adición de valor anual de $200 mil millones a $340 mil millones, o entre el 2,8 y el 4,7 por ciento de los ingresos totales de la industria. Esta adición de valor provendría principalmente del aumento de la productividad.15
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
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Sezer, Sena},
title = {{Los 25 principales casos de uso de IA generativa en finanzas}},
year = {2026},
month = jul,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/generative-ai-finance}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 24 de Julio de 2026}
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