Santander y Nvidia sellan una alianza para aplicar IA en el banco
Santander ha rebajado de cinco euros a tres céntimos el coste de cada interacción en pruebas con modelos de IA especializados en tareas bancarias
Ana Botín, presidenta del Banco Santander.
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Banco Santander y Nvidia han firmado un nuevo acuerdo de colaboración de tres años para extender el uso de la inteligencia artificial (IA) en el negocio de la entidad.
La alianza contempla el desarrollo de modelos especializados y agentes capaces de ejecutar tareas, así como aplicaciones destinadas a prevenir el fraude y el blanqueo de capitales, agilizar la toma de decisiones y simular escenarios mediante tecnologías como los gemelos digitales.
El acuerdo da continuidad al trabajo que ambas compañías vienen realizando en el Santander AI Lab, el laboratorio de inteligencia artificial de la entidad financiera. Según han explicado en un comunicado conjunto, los desarrollos realizados hasta ahora han permitido mejorar la atención al cliente y reducir los costes asociados a determinados procesos.
En una de las pruebas, Santander ha conseguido rebajar de unos cinco euros a tres céntimos el coste de cada interacción mediante el uso de modelos de IA más pequeños y especializados, manteniendo buenos resultados. Según informan, otro experimento centrado en la atención al cliente, el banco ha mejorado la calidad de las conversaciones y reducido los costes en más de un 50%.
Modelos de IA más pequeños y especializados
La estrategia del banco pasa por adaptar la inteligencia artificial a las necesidades concretas de cada tarea, en lugar de recurrir siempre a grandes modelos de propósito general. Para ello, Santander y Nvidia han desarrollado capacidades que permiten comparar distintos modelos y agentes y determinar cuáles ofrecen el mejor resultado para cada aplicación bancaria.
Una de las herramientas creadas es Model Arena, una plataforma con la que el laboratorio evalúa modelos de código abierto cuyos pesos están disponibles para su uso y adaptación. También permite diseñar, simular y someter a pruebas agentes de IA destinados a tareas bancarias, así como comprobar su comportamiento antes de extender su uso al conjunto del grupo.
Santander también está ajustando modelos para aplicaciones específicas mediante Nvidia NeMo Customizer y desarrollando capacidades predictivas para procesos bancarios a partir de Nvidia Kumo, una familia de modelos que trabaja con datos estructurados. El objetivo es aprovechar la información de la que dispone la entidad para obtener predicciones útiles en sus operaciones.
Estas tecnologías se están incorporando a la infraestructura tecnológica del banco mediante Nvidia Dynamo-Triton, con el propósito de ejecutar los modelos de forma eficiente. El laboratorio también somete los sistemas conversacionales a pruebas controladas para evaluar sus resultados y detectar posibles mejoras antes de su despliegue.
Del fraude a la toma de decisiones
La colaboración entre ambas compañías abarca más ámbitos que la atención al cliente y la reducción de costes. El nuevo marco incluye el desarrollo de soluciones para detectar el fraude y el blanqueo de capitales, apoyar la toma de decisiones en tiempo real y utilizar tecnologías avanzadas de simulación, entre ellas un gemelo digital bancario.
El responsable de Inteligencia Artificial de Santander, Iñaki Bernal, ha destacado el papel de Nvidia en el desarrollo de la infraestructura, el software y la investigación que impulsan los avances recientes en esta tecnología. La escala del banco, tanto por su volumen de negocio y número de clientes como por su presencia geográfica, permite convertir esos avances en aplicaciones concretas para la actividad financiera, ha señalado.
Por su parte, el responsable global de Banca de Nvidia, Aser Blanco, ha defendido que el valor de la inteligencia artificial no depende únicamente del tamaño de los modelos, sino también de su entrenamiento y adaptación a tareas específicas. En este sentido, ha señalado que el coste por resultado es una métrica fundamental para evaluar su utilidad en el sector financiero.
Blanco ha puesto a Santander como ejemplo de cómo trasladar estos desarrollos a entornos de producción mediante modelos especializados con datos del propio banco, evaluados en tareas bancarias reales y preparados para funcionar a la escala de una entidad financiera internacional.
