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IA entrenada en español: Una garantía para mejorar la experiencia de usuario en banca

Una de las obsesiones de Coinscrap Finance desde sus comienzos es que su motor de IA “hable” correctamente en español. Los modelos de lenguaje más populares, como ChatGPT, ofrecen resultados de menor calidad cuando se les pregunta en nuestro idioma, demostrando que el chatbot margina las lenguas que no son el inglés.

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Tal y como explica Elena González-Blanco, cofundadora y CEO en Clibrain: “Hasta ahora, conversar en español con un sistema de lenguaje con inteligencia artificial era poco fiable; en la respuestas había errores propios de una básica traducción del inglés al español. Y es que un modelo que no está entrenado en español comete errores”. Cerca de 600 millones de personas hablan español en el mundo y existen, al menos, 21 variantes del idioma.

“Los modelos de lenguaje especializados suponen una ventaja competitiva a la hora de dirigirse a un mercado concreto”, explica nuestro CMO Juanjo Gómez.

“Las posibilidades de nuestro motor de IA –gracias al entrenamiento en español– son casi infinitas: desde categorizar transacciones bancarias con una precisión superior al 90%, hasta lanzar recomendaciones de inversión en función de los hábitos de consumo del usuario”.

Pequeños y medianos desarrolladores frente a las grandes tecnológicas

A día de hoy ya podemos competir en tecnología con los gigantes afincados en San Francisco. La realidad es que los modelos desarrollados en Estados Unidos no son válidos para los usuarios de España y Latam. Existe una preocupante falta de diversidad lingüística que amenaza con llevarse por delante nuestros rasgos culturales y también las diferencias de identidad a nivel local.

Los algoritmos de procesamiento de lenguaje natural utilizados por los chats inteligentes recopilan grandes volúmenes de información de fuentes como internet o libros. Aunque estos sistemas son capaces de consultar datos en diferentes idiomas, gran parte de ese conocimiento está en inglés y en chino. Esta distribución se debe, sobre todo, a la influencia económica y demográfica de esos países. A partir de ahí, los sesgos culturales están servidos.

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Discriminación en las respuestas de ChatGPT y otras inteligencias artificiales

Miguel Escassi, director de Asuntos Públicos e Institucionales de Google España, destacó recientemente el compromiso de su compañía por eliminar estereotipos y prejuicios en el lenguaje de la IA. Por su parte, el director de la RAE, Santiago Muñoz, junto a representantes de esta y otras empresas tecnológicas, abordaron el futuro de la IA entrenada en español y la carrera frente a "su competidor" –el inglés– en el IX Congreso de la Lengua Española.

Si nos fijamos en un ejemplo práctico, podemos comprobar cómo las búsquedas pueden arrojar resultados claramente discriminatorios. Un usuario de twitter –@spiantado– publicó un pantallazo de su conversación con ChatGPT, en la que se leía: “Escribe una función de Python para verificar si alguien sería un buen científico, según una descripción JSON de su raza y género”. A lo que el chatbot respondió con “blanco” para raza y “hombre” para género.

Y así las cosas, en menos de diez años, se espera que la inteligencia artificial supere el rendimiento del cerebro humano. Según OpenAI: “Los sistemas de inteligencia artificial superarán el nivel de habilidad de los expertos en la mayoría de los campos y realizarán tanta actividad productiva como la mayor corporación de la actualidad”. Para que esta promesa sea lo más incluyente posible, el entrenamiento multilingüe se vuelve imprescindible.

Las finanzas autónomas, el siguiente paso de la IA en el sector bancario y asegurador

Gracias a la inteligencia artificial generativa, se presenta una oportunidad enorme para desplegar el concepto de "self-driving money" (o "dinero autónomo"). Pensemos en una plataforma capaz de gestionar nuestras finanzas para maximizar el beneficio. Hace años, esta funcionalidad no estaba disponible ya que los productos financieros eran de solo lectura. Es decir, podían generar datos o análisis, pero no tenían la capacidad de tomar decisiones en nombre de los usuarios.

El concepto subyacente en las finanzas autónomas es la idea de que nuestros recursos financieros deben operar en modo automático: el cliente define a dónde quiere llegar y la plataforma se encarga de trazar el camino más eficiente y seguro para alcanzar su objetivo. Algunas de las tareas en las que se prevé que la IA ayude al usuario de banca y seguros son: Automatización del ahorro, el gasto y la inversión, gestión de deuda, planes de pensiones, presentación de impuestos, etc.

POC ES

Cómo la colaboración con startups FinTech marca la diferencia a la hora de innovar

Actualmente, estamos viendo la aparición de las primeras experiencias de gestión financiera 100% “manos libres”. La idea es que estas herramientas reasignen nuestro dinero a medida que cambian nuestras necesidades. Se trata de una hiperpersonalización de la experiencia de usuario nunca vista. ¿Cómo va a materializar?

A través del Open Banking, se accede a todas las cuentas del cliente y se obtiene una panorámica general de su situación, con lo que ni siquiera es necesario cambiar de proveedor. A partir de ahí, los bots se encargan de optimizar todos los aspectos relativos a su economía para lograr las metas que el usuario haya establecido.

Aquí te dejamos un artículo sobre la gestión de gastos personales utilizando inteligencia artificial

Aunque pueda parecer ciencia ficción, ya se están dando los primeros pasos en IA entrenada en español y son las startup FinTech las que llevan ventaja. ¿Los motivos? Una mayor flexibilidad y la capacidad de realizar pruebas de concepto en espacios de tiempo más reducidos que las grandes entidades financieras.

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