Scotiabank anunció el lanzamiento de una nueva plataforma global de Inteligencia Artificial (IA) que ofrece a los clientes consejos financieros rápidos personalizados y asesoría acorde a las necesidades de los clientes.
“Una clave de la estrategia de IA de Scotiabank ha sido crear un sólido y talentoso equipo de científicos e ingenieros de datos e integrarlos perfectamente con los profesionales de analítica de negocios, que cuentan con sólidos conocimientos bancarios”, mencionó Phil Thomas, vicepresidente Ejecutivo, Conocimiento del Cliente, Datos y Análisis, de Scotiabank.
Te puede interesar: Alertan sobre nueva modalidad de ciberdelitos
En los últimos 10 meses, el Banco ha estado aprovechando la nueva plataforma para ofrecer recomendaciones a sus clientes a nivel mundial. Esta herramienta se está utilizando para operacionalizar varios modelos en los negocios de banca personal en varias regiones de las Américas. Estos modelos de IA han sido fundamentales para los principales programas que buscan involucrar a los clientes de banca personal y profundizar la relación que tienen con el Banco a través de ofertas personalizadas y relevantes. La plataforma también ha sido diseñada para todas las líneas de negocio a nivel institucional.
“Scotiabank ha estado integrando estratégicamente la IA, los datos y la analítica directamente en el negocio en las Américas”, declaró Nacho Deschamps, Director de Grupo, Banca Internacional y Transformación Digital, de Scotiabank. “La inversión del Banco en la nueva plataforma global de IA nos permitirá impulsar continuamente la transformación a un ritmo rápido, con soluciones basadas en datos que nos permitan comprender mejor las necesidades de nuestros clientes.”
La plataforma global de IA, diseñada tanto para la analítica como para el desarrollo y la producción de soluciones de IA, se basa en ‘Kubernetes’, un sistema de código abierto para la automatización del despliegue y la gestión de aplicaciones.
El Banco ha modernizado completamente su tecnología, utilizando avanzadas soluciones de almacenamiento de objetos y de gestión de la carga de trabajo distribuida, para utilizar sofisticadas herramientas analíticas y facilitar despliegues complejos. Se han establecido patrones de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOp) para aumentar la velocidad, la estabilidad y el índice de éxito de los despliegues de aplicaciones analíticas.
En las operaciones del Banco en Colombia, el despliegue de aplicaciones analíticas aumentó cinco veces en los modelos iterativos, con un incremento de 8 veces en la frecuencia de procesamiento, y fue diez veces más rápido debido a los procesos automatizados. La clave de la plataforma es la disciplina con la que se han llevado a cabo las prácticas de las MLOp, lo que ha permitido un sólido proceso de desarrollo, despliegue y producción.
