Los 25 principales casos de uso de IA generativa en finanzas en 2026
Pasé una década trabajando como consultor para empresas de servicios financieros. Todas las implementaciones de IA que vi seguían el mismo patrón: proyectos piloto que parecían impresionantes en las presentaciones, pero que se estancaban en la producción.
Eso está cambiando. Los bancos están implementando IA generativa a gran escala, y los resultados son medibles. Aquí te mostramos lo que realmente funciona, basándonos en implementaciones que puedes verificar.
- Para las empresas de servicios financieros
- Para unidades financieras en empresas no financieras
- Para el sector bancario , consulta los casos de uso de la IA generativa .
Funciones financieras en empresas no financieras
1-Automatización de las funciones contables
Los modelos de transformadores especializados ayudan a las unidades financieras a automatizar funciones como auditoría y cuentas por pagar, incluyendo la captura y el procesamiento de facturas . Con funciones de aprendizaje profundo, Los modelos GPT especializados en contabilidad pueden lograr altos índices 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 los chatbots financieros, al proporcionar interacciones más precisas, atractivas y matizadas con los usuarios.
Las finanzas conversacionales ofrecen a los clientes:
- Mejora de la atención al cliente
- 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 ayudar a los asesores financieros aprovechando la investigación y los datos internos de la empresa como recurso de conocimiento.
Para obtener más información sobre finanzas conversacionales, consulte nuestro artículo sobre los casos de uso de la IA conversacional en el sector de servicios financieros. Para explorar las múltiples maneras en que la IA conversacional puede mejorar las operaciones de atención al cliente, consulte nuestro artículo especializado sobre IA conversacional para la atención al cliente.
3. Generar explicaciones de denegación que sean comprensibles para el solicitante.
La IA desempeña un papel fundamental en el sector bancario, especialmente 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 adecuados y fijar los precios de los préstamos en función del riesgo.
Sin embargo, tanto quienes toman las decisiones como los solicitantes de préstamos necesitan explicaciones claras sobre las decisiones basadas en inteligencia artificial, como los motivos de la denegación de solicitudes, para fomentar la confianza y mejorar el conocimiento del cliente de cara a futuras solicitudes.
Se utilizó una red generativa antagónica condicional (GAN) , un tipo de IA generativa, para generar explicaciones de rechazo fáciles de usar. Al organizar los motivos de rechazo jerárquicamente de lo simple a lo complejo, se emplea un condicionamiento de dos niveles para generar explicaciones más comprensibles para los solicitantes (Figura 3).
Ejemplo real de generación de guiones
En un estudio de caso, el equipo de relaciones con los inversores prevé 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 teleconferencia sobre los resultados. 2
Un analista importa datos financieros del trimestre actual y del anterior a una hoja de cálculo y utiliza una herramienta de IA generativa. La IA recibe información contextual de conferencias telefónicas sobre resultados anteriores y datos específicos para generar comentarios relevantes.
La herramienta de IA genera un guion para la teleconferencia sobre resultados, que incluye posibles preguntas y respuestas 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 de la gerencia y la preparación del director financiero.
Oficina administrativa
Modernización de sistemas heredados mediante el modelo 4-Código
Los bancos aún utilizan software escrito en COBOL de las décadas de 1970 y 1980. Encontrar desarrolladores que conozcan COBOL es prácticamente imposible, pero este software gestiona transacciones críticas y no se puede simplemente desactivar.
Los modelos de IA generativa pueden:
- Leer código heredado en COBOL, Fortran u otros lenguajes antiguos.
- Conviértelo a lenguajes modernos como Python o Java.
- Mantener la misma lógica de negocio a la vez que se mejora el rendimiento.
- Generar documentación que explique qué hace realmente el código.
Goldman Sachs confirmó que la IA generativa es ahora fundamental para sus esfuerzos de desarrollo y mejora de aplicaciones. Los desarrolladores de un banco validan el código generado por IA, detectando errores antes de su implementación, pero la IA se encarga del trabajo pesado.
Los costes tecnológicos representan aproximadamente el 10 % de los gastos de un banco típico. Acelerar el desarrollo y reducir los costes de mantenimiento mejora directamente la rentabilidad. 3
5-Modernización de la aplicación
Los bancos buscan evitar depender de software obsoleto e invierten continuamente en modernización. Los modelos GenAI empresariales pueden convertir código de lenguajes de software antiguos a modernos, lo que permite a los desarrolladores validar el nuevo software y ahorrar mucho tiempo.
Los empleados de Goldman Sachs confirman que la IA generativa es un aspecto fundamental del desarrollo y la mejora de las aplicaciones. 4
6-Generación automatizada de documentos
Los bancos generan miles de documentos a diario: resúmenes de inversiones, solicitudes de préstamos, informes de clientes y presentaciones regulatorias. Estos documentos se basan en plantillas, pero personalizarlos requiere tiempo.
La IA generativa ahora se encarga de esto:
- Genera documentos profesionales a partir de sencillas indicaciones.
- Extraer datos relevantes de múltiples sistemas.
- Aplique el formato adecuado según el tipo de documento y el destinatario.
- Garantizar la coherencia con los requisitos reglamentarios.
7-Previsión y análisis financiero
La IA generativa mejora la previsión aprendiendo de datos financieros históricos para capturar patrones y relaciones complejos. Cuando se ajustan adecuadamente a bancos y contextos económicos específicos, estos modelos hacen predicciones sobre:
- movimientos de precios de activos
- Trayectorias de las tasas de interés
- Probabilidades de impago de crédito
- volatilidad del mercado
- Tendencias de los indicadores económicos
La clave está en la frase: «ajuste preciso». Los modelos prefabricados generan predicciones erróneas y seguras basadas en patrones inexistentes. Los bancos que logran el éxito con la previsión mediante IA invierten considerablemente en entrenar modelos con sus datos específicos y en validar los resultados comparándolos con el criterio de expertos.
8- Predicciones del mercado
Mediante el análisis de grandes volúmenes de datos, la IA generativa puede mejorar la precisión de las previsiones financieras, incluidos los precios de las acciones, los tipos de interés y los indicadores económicos.
Ejemplo de la vida real
Una institución financiera asiática está llevando a cabo una prueba de concepto para proporcionar una funcionalidad de generación de informes inmediata 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 a partir de los datos disponibles. Estos informes pueden incluir:
- Balances
- estados de resultados
- estados de flujo de efectivo
Esta automatización agiliza el proceso de elaboración de informes, reduciendo el esfuerzo manual y garantizando la coherencia, la precisión y la entrega puntual de los mismos.
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.
Aprenda sobre casos de uso y ejemplos reales de generación de texto mediante IA .
11-Detección de fraude
La IA generativa puede utilizarse para la detección de fraudes en finanzas mediante la generación de ejemplos sintéticos de transacciones o actividades fraudulentas. Estos ejemplos generados pueden ayudar a entrenar y perfeccionar los algoritmos de aprendizaje automático para reconocer y diferenciar entre patrones legítimos y fraudulentos en los datos financieros.
La mejor comprensión de los patrones de fraude permite que estos modelos identifiquen actividades sospechosas con mayor precisión y eficacia, lo que conduce a una detección y prevención de fraude más rápidas. Al incorporar IA generativa en los sistemas de detección de fraude , las instituciones financieras pueden:
- Mejorar la seguridad e integridad generales de sus operaciones.
- Minimizar las pérdidas debidas al fraude
- Mantener la confianza del consumidor
Descubra cómo las aplicaciones legales de IA generativa pueden ayudar a tomar medidas contra las actividades fraudulentas.
Ejemplo de la vida real
Mastercard necesitaba una forma más rápida y precisa de detectar transacciones fraudulentas, ya que los estafadores explotaban los datos robados de tarjetas de pago. Mediante inteligencia artificial generativa, Mastercard analizó los datos de transacciones de millones de comercios para predecir y detectar tarjetas comprometidas, lo que permitió a los bancos bloquearlas con mayor rapidez y prevenir el fraude.
Resultados :
- Se ha duplicado la tasa de detección de tarjetas comprometidas.
- Se han reducido los falsos positivos en la detección de fraudes hasta en un 200%.
- Se ha aumentado la velocidad de detección de fraudes en los comercios en un 300 %.
12-Respuesta a las solicitudes de los organismos reguladores
Como actores de un sector altamente regulado, los bancos reciben solicitudes periódicas de los organismos reguladores.
Ejemplo de la vida real
Los bancos están realizando pruebas de concepto para comprobar si pueden utilizar los LLM para responder a consultas sencillas y menos críticas de los reguladores. 6
13-Gestión de cartera
Gestión dinámica de carteras
Otra aplicación financiera de la IA generativa puede ser la optimización de carteras. Al analizar datos financieros históricos y generar diversos 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
- Rentabilidad esperada
- Horizontes de inversión.
14-Índices personalizados
Estos modelos pueden simular diferentes condiciones de mercado, entornos económicos y eventos para comprender mejor el impacto potencial en el rendimiento de la cartera. Esto permite a los profesionales financieros desarrollar y perfeccionar sus estrategias de inversión, optimizar la rentabilidad ajustada al riesgo y tomar decisiones más informadas sobre la gestión de sus carteras. En última instancia, esto se traduce en 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 se han producido en los datos históricos, lo que permite a las instituciones financieras prepararse mejor para eventos poco frecuentes pero de gran impacto.
16-Modelización del riesgo crediticio
Los modelos de IA pueden generar perfiles sintéticos de prestatarios para probar la solidez de los modelos de riesgo crediticio, mejorando la precisión de la calificación crediticia y las predicciones de impago.
detección 17-Anomaly
Los modelos de IA generativa pueden entrenarse para comprender los patrones normales de las transacciones y generar 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 poco frecuentes, la IA generativa puede crear ejemplos sintéticos de actividad fraudulenta, lo que ayuda a entrenar mejores algoritmos de detección.
19-Generación de datos sintéticos
Los datos financieros de los clientes son propiedad exclusiva y están regulados por el RGPD, la CCPA y otras leyes de privacidad. Esto genera problemas:
- No se pueden compartir datos con proveedores externos para el entrenamiento del modelo.
- No se pueden usar datos de producción en entornos de desarrollo/pruebas.
- No se puede realizar una investigación sin arriesgarse a sufrir violaciones de la privacidad.
Los datos sintéticos permiten:
- Entrenar modelos de aprendizaje automático sin exponer la información del cliente.
- Sistemas de pruebas de estrés con volúmenes de datos realistas
- Validación de 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 la privacidad.
Dado que la información de los clientes es información confidencial de los equipos financieros, su uso y regulación plantean desafíos. Las instituciones financieras pueden utilizar la IA generativa para generar datos sintéticos que cumplan con las normativas de privacidad, como el RGPD y la CCPA.
Ejemplo real de generación de datos sintéticos
Morgan Stanley se enfrentó al reto de optimizar las operaciones de gestión patrimonial y mejorar las interacciones entre asesores y clientes mediante herramientas avanzadas de IA, al tiempo que 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. Realizaron una prueba piloto con 900 asesores y planificaron un lanzamiento más amplio.
La herramienta de IA mejoró la capacidad de los asesores para procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Morgan Stanley está ampliando la plataforma al tiempo que aborda riesgos como errores de IA y problemas de seguridad de datos. 7
20 estrategias algorítmicas de inversión y negociación
Análisis de 21 escenarios
Estos modelos pueden simular diversos escenarios de mercado, lo que ayuda a los operadores y gestores de cartera a comprender los riesgos y rendimientos potenciales en diferentes condiciones.
Según Dimension Market Research, se prevé que el mercado global de IA generativa en el sector del trading alcance los 208,3 millones de dólares en 2024 y los 1.705,1 millones de dólares en 2033. Se espera que en 2024 el mercado crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 26,3 %. 8
22-Desarrollo de productos
Carteras de inversión personalizadas
La IA generativa puede analizar los perfiles, preferencias y objetivos financieros de cada inversor para generar carteras de inversión personalizadas. Esto resulta especialmente útil para los asesores automatizados y las plataformas de gestión patrimonial.
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 precios
Modelos de precios dinámicos
La IA generativa puede ayudar a las aseguradoras y a las entidades crediticias a desarrollar modelos de precios dinámicos que se ajusten en tiempo real en función de los nuevos datos, las condiciones del mercado y el comportamiento individual de cada cliente.
Evaluación de riesgos
La IA puede generar diferentes escenarios de riesgo, lo que ayuda a los suscriptores a evaluar los resultados potenciales y a 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 las preguntas financieras planteadas por los usuarios.
Estos modelos pueden entrenarse con grandes conjuntos de datos de conocimiento financiero para responder a una amplia gama de consultas financieras con la información adecuada, incluyendo temas como:
- Principios contables
- Ratios financieros
- Análisis bursátil
- 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 sentimientos
El análisis de sentimientos, una técnica del procesamiento del lenguaje natural (PLN), clasifica textos, imágenes o vídeos según su tono emocional: negativo, positivo o neutro . Al comprender 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 la reputación de su marca y la satisfacción del cliente a través de publicaciones en redes sociales, artículos de noticias, interacciones con centros de atención al cliente u otras fuentes.
Por ejemplo, Bloomberg anunció su modelo generativo financiero perfeccionado, BloombergGPT, capaz de realizar análisis de sentimiento, clasificación de noticias y otras tareas financieras, superando con éxito las pruebas de referencia.
Consulta nuestro artículo sobre análisis del sentimiento del mercado bursátil para obtener más información.
Desafíos de la IA generativa en el sector financiero y consejos para superarlos.
Estas son algunas de las razones por las que algunos profesionales financieros dudan en adoptar herramientas de IA generativa en finanzas:
- Precisión de los datos: «Si bien la IA mejora considerablemente el procesamiento y la generación de datos, puede presentar problemas importantes de calidad», como afirma el Banco Central Europeo. Existe la posibilidad de que los datos sesgados e inexactos utilizados para entrenar los modelos base produzcan resultados con mayor número de errores. Al alimentar los modelos base, la calidad y la precisión de los datos son factores cruciales. 11
- Sesgos en los modelos : Los modelos de IA pueden heredar sesgos de los datos con los que se entrenan, lo que puede llevar a decisiones injustas o sesgadas, especialmente en áreas como la calificación crediticia o las recomendaciones de inversión.
- Para detectar este tipo de sesgos en la IA , las empresas pueden adoptar una plataforma de IA responsable .
- Generalización limitada : Las empresas pueden optar por utilizar modelos de lenguaje grandes y predefinidos o bien ajustarlos a sus casos de uso específicos. Los modelos predefinidos pueden no funcionar bien en contextos financieros específicos y altamente especializados sin un ajuste adecuado, lo que podría generar resultados inexactos o irrelevantes.
- Adopte las herramientas de LLMOps para construir, probar, supervisar y optimizar mejor sus sistemas LLM.
- Alucinaciones : La IA generativa puede producir información inexacta o fabricada, lo cual es arriesgado en el sector financiero, donde las decisiones dependen de datos precisos, lo que puede llevar a malos consejos de inversión o incumplimientos normativos.
- Aplique las herramientas de seguridad de LLM y la IA extractiva para superar este problema y garantizar la precisión del modelo.
- Normativa : El sector financiero está altamente regulado, y la IA debe cumplir con estándares estrictos en materia de transparencia, rendición de cuentas y uso de datos, lo que plantea desafíos para garantizar el cumplimiento de los marcos legales en constante evolución.
- Implemente herramientas de gobernanza de IA y cree un inventario de IA para garantizar el cumplimiento de la normativa sobre IA .
- Seguridad de los datos : Los datos financieros son confidenciales, y garantizar que los sistemas de IA los gestionen de forma segura, evitando filtraciones o usos indebidos, es fundamental para mantener la confianza del cliente y evitar sanciones regulatorias. 12
Descubra 10 riesgos importantes de los másteres en Derecho (LLM) y su impacto.
Gasto en IA generativa y expectativas del mercado
Las simulaciones y previsiones financieras generadas con la ayuda de la IA generativa empresarial son beneficiosas para la negociación, la gestión de carteras y los mercados financieros. A pesar de sus numerosas ventajas, como el ahorro de tiempo, el gran volumen de datos y la capacidad de procesamiento, puede presentar fallos y exponer datos confidenciales, lo que supone riesgos de seguridad. Estos problemas pueden afectar específicamente a los procesos financieros y a la función financiera en general.
- Se prevé que para 2030, el sector bancario gaste 84.990 millones de dólares estadounidenses en inteligencia artificial generativa (IA), con una notable tasa de crecimiento anual compuesta del 55,55 por ciento. 13
- Se prevé que JP Morgan invierta 17.000 millones de dólares en IA generativa este año, un 10 % más que los 15.500 millones de dólares de 2023. Profesionales con experiencia en IA y aprendizaje automático están trabajando en un grupo de trabajo para encontrar aplicaciones en diversos sectores empresariales. 15
- Según el McKinsey Global Institute (MGI), el uso de la IA general en el sector bancario podría generar un valor añadido anual de entre 200.000 y 340.000 millones de dólares, lo que representa entre el 2,8 % y el 4,7 % de los ingresos totales del sector. Este valor añadido provendría principalmente del aumento de la productividad. 16
Para obtener información adicional sobre la automatización en el sector financiero, explore nuestro artículo sobre IntelAutomatización eficaz en la banca y los servicios financieros.
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