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DBS Bank ha tenido que superar obstáculos importantes en sus esfuerzos de años para adoptar la inteligencia artificial (IA), durante los cuales se dio cuenta de que el éxito va más allá de descubrir los modelos de capacitación.
Los datos, en particular, resultaron ser una barrera importante, según Sameer Gupta, director de análisis de DBS. En 2018, el banco de Singapur se embarcó en su viaje para aprovechar la IA en cuatro áreas principales que abarcan el desarrollo de capacidades analíticas, cultura y currículo de datos, mejora de habilidades en datos y habilitación de datos.
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“La visión aquí era utilizar datos para generar mayores beneficios para la organización”, dijo Gupta en una entrevista con . Para ello, dijo, el banco reconoció la necesidad de hacer que el acceso a la IA sea omnipresente en toda la empresa, así como de generar valor económico a partir de la IA. También era necesario reducir continuamente el costo de ofrecer soluciones de IA.
Los esfuerzos se dirigieron a desarrollar los casos de uso y el talento adecuados, incluidos los ingenieros de aprendizaje automático, y a crear una cultura de datos que alentara a todos los empleados a pensar constantemente en cómo los datos y la IA podrían ayudar con su trabajo. Significaba proporcionar un programa de capacitación que guiara al personal sobre cómo y cuándo usar, y no usar, los datos.
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El banco se puso a trabajar en el establecimiento de la infraestructura para facilitar la adopción de la IA, que abarca la plataforma de datos, la estructura de gestión de datos y la gobernanza de datos. Implementó un marco en el que se deben evaluar todos sus casos de uso de datos. Denominado PURE, esto se basa en cuatro principios (intencionado, no sorprendente, respetuoso y explicable) que DBS cree que son esenciales para guiar al banco en el uso responsable de los datos.
Su plataforma de datos, ADA, sirve como una fuente central única, lo que permite al banco garantizar mejor la gobernanza, la calidad, la capacidad de descubrimiento y la seguridad de los datos.
Hoy en día, más del 95 % de los datos considerados útiles y necesarios para facilitar las operaciones impulsadas por IA de DBS se pueden descubrir en la plataforma. La plataforma contiene más de 5,3 petabytes de datos, que comprenden 32.000 conjuntos de datos que incluyen vídeos y datos estructurados.
Sin embargo, llegar a este punto resultó ser una tarea gigantesca, como reveló Gupta. En particular, organizar los datos y hacerlos detectables requirió un trabajo significativo, que involucra principalmente experiencia manual y humana, dijo. Se dedicaron horas laboriosas a identificar los metadatos, y faltaban herramientas para automatizar dichas tareas.
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Añadió que el banco utilizó muchas aplicaciones, cada una de las cuales contenía los datos necesarios para respaldar sus iniciativas de inteligencia artificial.
Con los datos distribuidos en diferentes sistemas, señaló que se necesitaba “mucho trabajo pesado” para llevar los conjuntos de datos a una única plataforma y hacerlos detectables. Los empleados deben poder extraer los datos que necesitan y el banco tenía que garantizar que esto se hiciera de forma segura, dijo.
Actualmente, DBS ejecuta más de 300 proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, que, según afirma, generaron un aumento de ingresos de 150 millones de dólares singapurenses (112,53 millones de dólares) el año pasado y ahorraron 30 millones de dólares singapurenses (22,51 millones de dólares) en prevención de riesgos, por ejemplo, gracias a una mejor supervisión crediticia. Según Gupta, estos casos de uso de IA cubren una variedad de funciones, incluidos recursos humanos, asuntos legales y detección de fraude.
Las iniciativas de IA del banco están en camino de generar más valor económico y beneficios para evitar costos este año, duplicándose a SG$ 350 millones (USD 262,56 millones). Su objetivo es que esta cifra alcance los mil millones de dólares singapurenses (750,17 millones de dólares) en los próximos tres años. DBS, el banco más grande de Singapur, cuenta actualmente con unos 1.000 ingenieros de datos, científicos de datos e ingenieros de datos.
No hay una 'solución mágica' con la adopción de la IA
Cuando se le preguntó si estaba explorando el uso de IA generativa, Gupta confirmó que el banco ya estaba ejecutando más de 10 pilotos, pero enfatizó que aún era temprano. Los distintos equipos, incluidos marketing, ventas y TI, necesitarían tener más conversaciones durante los próximos meses para comprender mejor a partir de estas pruebas cómo la IA generativa puede beneficiar al banco, dijo.
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Añadió que también debe garantizar que el uso de dichas aplicaciones de IA siga cumpliendo con sus principios PURE y los principios FEAT de Singapur que guían el uso de la IA en el sector. También será necesario evaluar otros riesgos conocidos, como alucinaciones e infracciones de derechos de autor, dijo.
Actualmente, DBS ejecuta 600 algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, que en conjunto ayudan a impulsar las interacciones con sus cinco millones de clientes en toda la región, incluidos China, Indonesia e India.
Sin embargo, el hecho de que utilice 600 modelos de IA es irrelevante, dijo Gupta, quien enfatizó en cambio el objetivo de lograr la eficiencia y precisión óptimas a partir del menor número de modelos de IA.
Destacando la idea errónea de que el modelo en sí mismo lo es todo, señaló que en realidad desempeña un pequeño papel a la hora de garantizar que las empresas se beneficien del uso de la IA.
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En cambio, deben trabajar en todos los elementos técnicos, lo que debería incluir la creación de mecanismos para monitorear su uso de IA y recopilar continuamente comentarios para identificar áreas de mejora. Garantizará que la organización aprenda de su aplicación de la IA y realice cambios cuando sea necesario, incluidos sus modelos de IA y procesos operativos, mientras soluciona los problemas y tapa los agujeros.
“Es necesario perseverar para obtener todos los beneficios. No existe una fórmula mágica”, afirmó Gupta.
Cuando se le preguntó si DBS estaba utilizando IA para anticipar mejor las interrupciones, como las que experimentó el año pasado, dijo que el banco está trabajando para identificar cómo puede hacerlo mejor, incluido el análisis de datos. Tras señalar que muchos factores pueden provocar picos en la demanda, dijo que existe la posibilidad de aprovechar la IA, por ejemplo, en las operaciones para detectar anomalías y determinar el próximo curso de acción.
No pudo comentar específicamente sobre las interrupciones del servicio, pero dijo que un comité especial compuesto por cuatro miembros de la junta directiva del banco está liderando una revisión completa de la resiliencia tecnológica de la compañía. También se ha contratado a expertos externos para ayudar con la revisión, dijo, añadiendo que se proporcionarán más detalles una vez que se complete.
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El mes pasado, se reveló que un error humano fue la causa de la interrupción de DBS en mayo, pero no estuvo relacionado con la interrupción de marzo. El Ministro Principal de Singapur y Ministro a cargo de MAS, Tharman Shanmugaratnam, dijo en una respuesta parlamentaria escrita que el error se encontró en el software utilizado para el mantenimiento del sistema y había resultado en una “reducción significativa” de la capacidad del sistema.
Esto afectó su capacidad para procesar banca móvil y en línea, pagos electrónicos y transacciones en cajeros automáticos, dijo Tharman, citando la investigación preliminar del banco.
Fondos para ayudar al sector a adoptar la IA
Singapur dijo el lunes que estaba reservando 150 millones de dólares singapurenses (112,53 millones de dólares) durante tres años para seguir apoyando los esfuerzos del sector financiero por innovar mediante el uso de tecnología.
El Plan de Innovación y Tecnología del Sector Financiero (FSTI 3.0) seguirá facilitando el desarrollo y la adopción de capacidades en áreas clave como la inteligencia artificial y el análisis de datos, así como la tecnología de regulación o regtech. Específicamente, el regulador de la industria, la Autoridad Monetaria de Singapur (MAS), buscará impulsar la adopción de la inteligencia artificial y el análisis de datos entre las empresas financieras más pequeñas.
FSTI 3.0 también abarca nuevas vías bajo las cuales los fondos se ampliarán para incluir entidades de capital de riesgo corporativo y proyectos ESG (ambientales, sociales y de gobernanza). MAS también realizará convocatorias abiertas para casos de uso en tecnologías emergentes, como la Web 3.0, y se ofrecerán subvenciones para pruebas y comercialización.
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Para DBS, el objetivo ahora es garantizar que sus proyectos de IA puedan escalar y que el acceso siga siendo generalizado en toda la organización, dijo Gupta.
“Necesitamos asegurarnos de que estamos industrializando la forma en que se desarrolla e implementa la IA en el banco, para que podamos reducir el esfuerzo para implementarla. No se puede hacer esto si cada caso de uso se realiza de manera personalizada”, señaló. .
También subrayó la importancia de garantizar que se siga midiendo la IA, para que el banco pueda determinar si está generando resultados positivos. “Necesitamos garantizar que haya beneficios tanto para los empleados como para los clientes”, añadió.