Ryt Bank de Malasia reemplaza los menús con IA

Ryt Bank implementó el verano pasado el sistema de IA conversacional aprobado por el regulador, con la capacidad de realizar transacciones bancarias centrales. Los clientes utilizan el asistente Ryt AI del banco para transferir fondos, pagar facturas y consultar saldos a través de solicitudes en lenguaje natural enviadas directamente al sistema de pago del banco.

Assistant reemplaza la interfaz tradicional de banca móvil. En lugar de navegar por menús y múltiples pantallas dentro de una aplicación, los clientes interactúan con el banco a través de conversaciones. Ryt AI interpreta la solicitud, prepara la transacción y la presenta para su aprobación antes de que se transfieran los fondos.

Flujo de trabajo conversacional con confirmación humana.

Ryt AI convierte las conversaciones de los clientes en acciones bancarias a través de un proceso estructurado que interpreta las solicitudes mientras mantiene las protecciones regulatorias.

Los investigadores que describen el sistema dicen que el flujo de trabajo se basa en varios componentes de inteligencia artificial que funcionan secuencialmente para evaluar solicitudes y procesar transacciones.

El sistema primero analiza los mensajes entrantes en busca de indicaciones sospechosas o inapropiadas. Luego determina la intención del usuario, como transferir fondos o pagar una factura. Una vez comprendida la solicitud, el sistema prepara la transacción y la presenta al cliente para su revisión.

Los clientes deben aprobar cada transacción antes de que se ejecute. El sistema muestra los detalles del pago o transferencia y requiere confirmación antes de enviar la instrucción a la infraestructura de pago del banco. Este paso ayuda a los bancos a cumplir con los requisitos reglamentarios para la verificación de transacciones y reduce el riesgo de acciones no deseadas.

Ryt Bank ha desarrollado sistemas de inteligencia artificial internamente en lugar de depender de modelos externos. Según Computer Weekly, el banco desarrolló su propio modelo de lenguaje grande, conocido como ILMU, a través de YTL AI Labs.

Una razón fue el idioma. Las conversaciones en Malasia a menudo combinan inglés, malayo y chino en la misma oración, lo que dificulta la adaptación de modelos comerciales de IA sin sacrificar el rendimiento. La creación de su propio sistema permitió al banco entrenar el modelo específicamente para los patrones de conversación de Malasia.

Las regulaciones también influyeron en la decisión. El desarrollo interno permite al banco mantener el control sobre los datos de capacitación, las actualizaciones del sistema y el comportamiento del modelo, brindando a los reguladores más transparencia sobre cómo funciona la IA.

El banco evaluó ILMU utilizando casi 2000 escenarios conversacionales con interacciones de varios pasos, incluidas solicitudes de transacciones. Según el artículo de investigación, el modelo registró una tasa de alucinaciones de menos del 1,5 por ciento en general y menos del 0,5 por ciento en flujos de trabajo financieros de alto riesgo.

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Limitaciones de infraestructura, escala e industria.

La infraestructura que respalda a Ryt AI se ejecuta en Alibaba Cloud, que alberga los sistemas y el entorno informático del banco digital. Según Technode, Ryt Bank lanzó su plataforma bancaria central en aproximadamente seis meses utilizando la infraestructura y el marco de seguridad del proveedor de la nube.

El sistema ahora atiende a más de 50.000 usuarios y procesa alrededor de 80.000 transacciones por mes, dijo Computer Weekly. El banco dijo que los clientes que utilizan funciones basadas en chat están más comprometidos que aquellos que dependen únicamente de los canales digitales tradicionales.

Sin embargo, el enfoque puede ser difícil de replicar para las grandes instituciones financieras.

Muchos bancos ya operan asistentes de inteligencia artificial, incluidos Erica de Bank of America e Inno de Capital One. Pero estas herramientas generalmente brindan información o soporte al cliente en lugar de realizar transacciones financieras directamente.

Los grandes bancos operan en múltiples jurisdicciones regulatorias. Todo regulador exige una supervisión clara de los sistemas financieros automatizados, incluidos registros de auditoría y controles que detengan transacciones no deseadas. La implementación de inteligencia artificial conversacional que pueda activar pagos probablemente requerirá aprobaciones y estructuras de riesgo adicionales.

La seguridad es otra preocupación. Las aplicaciones bancarias tradicionales se basan en flujos de trabajo estructurados y menús fijos. Las plataformas de chatbot adoptan lenguajes abiertos, lo que puede crear nuevas oportunidades para la ingeniería o manipulación social.

Según datos de PYMNTS, el riesgo operativo es una de las razones por las que más empresas no le han dado a la IA más control sobre los flujos de dinero. Si bien el 52% de los directores financieros encuestados para el último informe de PYMNTS estuvieron de acuerdo con que AI les brindara asesoramiento sobre liquidez y plazos de pago, solo el 23% de todos los directores financieros encuestados le permitirían coordinar los flujos de trabajo financieros.

Los investigadores que estudian los sistemas de IA han identificado riesgos como la inyección rápida, en la que entradas maliciosas intentan influir en la forma en que una IA interpreta las instrucciones, y ataques de suplantación de voz.

Ryt Bank aborda algunos de estos riesgos exigiendo confirmación antes de mover dinero y examinando las solicitudes entrantes antes de procesarlas. Sin embargo, persisten dudas generales sobre cómo las instituciones financieras no solo verifican la identidad de un cliente sino también la intención detrás de una solicitud conversacional.