¡La IA domina las noticias de resultados! Los bancos apuestan en conjunto, la seguridad se convierte en la jugada inicial

问AI · ¿Cómo están los bancos enfrentando los desafíos de privacidad de datos en la aplicación de la IA?

Antes, los trámites de préstamos requerían horas de espera y formularios complicados, hoy en día, con solo tocar la aplicación de banca móvil, se puede recibir en minutos un monto y una tasa de interés precisos; en las sucursales bancarias, los cajeros y los asistentes de IA dialogan en tiempo real para resolver problemas, y los “colegas de silicio” se han convertido en compañeros de trabajo indispensables para los empleados de primera línea. Desde los grandes bancos estatales hasta los bancos locales, desde la planificación estratégica hasta la implementación en el terreno, la IA está penetrando en todas las áreas, impulsando a los bancos a avanzar de un modelo de “gobierno humano” a uno de “gobierno técnico”. En las recientes conferencias de resultados de diversas instituciones bancarias, los ejecutivos mencionaron repetidamente la estrategia de IA, y una transformación de la industria liderada por la IA ya se ha extendido por completo, una transformación que no solo ha reconfigurado los modelos de negocio y formas de colaboración de los bancos, sino que también ha devuelto los servicios financieros a su esencia, permitiendo que el radio de servicio se alargue indefinidamente y que la granularidad del servicio se refine continuamente. Pero las oportunidades y los desafíos coexisten, y mientras la competencia de IA entra en aguas profundas, problemas como las islas de datos, la protección de la privacidad y la adaptación regulatoria todavía necesitan ser resueltos.

De “herramienta” a “colega de silicio”

Ante la creciente complejidad de los negocios bancarios, los asistentes de IA se han convertido en la clave para romper las “islas de conocimiento” y mejorar la capacidad de servicio en primera línea. En la conferencia de resultados de 2025, el vicepresidente de China Construction Bank, Lei Ming, reveló un conjunto de datos: hasta finales de 2025, la tasa de cobertura del asistente de IA en la respuesta a problemas de las sucursales de China Construction Bank alcanzará el 99.42%, con un promedio diario de más de 100,000 visitas.

Esto significa que, cuando los empleados enfrentan dificultades en los negocios y buscan ayuda de la sede o del departamento de gestión, en la mayoría de los casos, la inteligencia artificial proporcionará primero una solución; este supermentor con el “cerebro más poderoso”, siempre disponible, con infinita paciencia y sin días libres, está cambiando el modelo de colaboración interno en los bancos.

En el sistema de tecnología de grandes modelos de “工银智涌” de Industrial and Commercial Bank of China, la transformación es particularmente notable, ya que el banco ha implementado más de 500 aplicaciones de IA a gran escala en más de 30 áreas de negocio, con una carga de trabajo anual de 55,000 personas-año para los empleados digitales de IA. Estos “empleados” que no requieren salario pueden trabajar “24×7” sin interrupción, aliviando la enorme presión de negocio. China Merchants Bank, aprovechando la tecnología de grandes modelos, ha mejorado la eficiencia de los reembolsos financieros, procesando 1,408,500 solicitudes de reembolso sin papel hasta finales del año pasado, un aumento del 23.76%; el asistente de programación de IA de Industrial Bank cubre al 90% del personal de desarrollo; el asistente de la reunión matutina abarca más de 1,500 departamentos y sucursales.

La IA se ha convertido en un “compañero de trabajo” indispensable para los empleados de todas las líneas bancarias, China Merchants Bank ha creado una serie de “asistentes pequeños” en la línea de retail, empoderando continuamente a los gerentes de clientes y equipos intermedios en escenarios como gestión de clientes, análisis de operaciones e investigación de riqueza. En la línea de mayorista se ha desarrollado el “asistente CRM”, que ayuda a los gerentes de clientes corporativos a mejorar la eficiencia del servicio al cliente. En la línea de riesgo se ha creado el “asistente de riesgo”, que se integra en el proceso operativo para lograr una gestión de riesgos impulsada por la inteligencia. En la línea de operaciones se ha desarrollado el “asistente de operaciones”, que permite aplicaciones en escenarios como asistencia digital, preguntas y respuestas sobre conocimiento operativo, auditoría inteligente de negocios, simulaciones de servicios inteligentes y análisis de eventos de riesgo. Hasta finales de 2025, la tasa de cobertura de usuarios del asistente correspondiente para gerentes de clientes corporativos, personal de crédito y personal de operaciones alcanzará el 80.13%, 80.32% y 100%, respectivamente.

Industrial Bank también está intensificando su disposición, construyendo más de 160 capacidades de apertura de IA, lanzando más de 260 escenarios de aplicación de IA, y su servicio al cliente digital de IA ya ha logrado interacciones inteligentes las 24 horas del día en 13 tipos de canales, atendiendo a más de 55 millones de clientes; las estrategias de marketing de IA han llegado a más de 21.39 millones de personas.

En el frente de atención al cliente, la IA está redefiniendo los límites del “servicio”, los servicios bancarios tradicionales, limitados por los costos laborales, a menudo tienen dificultades para lograr una verdadera personalización. Pero hoy en día, Bank of Communications ha añadido funciones como interpretación de productos de IA y generación de puntos de vista de investigación de inversiones asistida por IA en su sistema de gestión de patrimonio, satisfaciendo las necesidades de personalización de asignación de activos de muchos clientes; Ping An Bank ha actualizado su modelo de servicio “IA+T+Offline”, reforzando la aplicación de herramientas digitales como asistentes de IA y llamadas de voz inteligentes, mejorando la eficiencia del servicio bancario a distancia; Citic Bank ha utilizado capacidades de modelos pequeños + grandes para empoderar la apertura de cuentas corporativas, cambios y otros negocios, construyendo un nuevo modelo operativo que ha aumentado la eficiencia de la centralización de negocios en más del 200%.

En la conferencia de resultados de 2025, el presidente de Industrial Bank, Lü Jiajin, destacó una tendencia futura, afirmando que, “en la era de la IA, la vida basada en silicio reemplazará en gran medida el trabajo de la vida basada en carbono; alimentando a algunos cuerpos de inteligencia artificial con conocimientos financieros relacionados, incluyendo fondos, retail y banca interbancaria, una persona puede desempeñar varios roles. En el futuro, los gerentes de clientes no distinguirán más entre tipos como corporativos, retail o interbancarios”.

La IA se infiltra en “todos los ámbitos”

La lógica central de esta “guerra de infiltración” de la IA es la transición de los bancos de un modelo tradicional de “gobierno humano” a uno eficiente de “gobierno técnico”.

Desde el “giro” de los grandes bancos estatales de tipo “portaaviones”, hasta la rápida ruptura de los bancos de capital privado, y la posición precisa de los bancos locales, la IA ya no es un simple adorno, sino que se ha convertido en el sistema nervioso que penetra en los capilares de los negocios.

En términos de diseño estratégico, los principales bancos están haciendo movimientos. Según los datos divulgados en los informes anuales más recientes, Industrial and Commercial Bank of China implementará en 2025 el plan de “Navegación IA+” a nivel grupal, empoderando cuatro escenarios centrales: inversión y transacciones, marketing y captación de clientes, control de riesgos y mejora de operaciones; Postal Savings Bank ha abierto 10 grandes capacidades de IA genéricas a todas sus sucursales, formando un ecosistema digital “AI2ALL” que abarca “alcance externo total + mejora de todos los empleados internos”.

China Merchants Bank ha propuesto el concepto de “AI First”, colocando la IA en una posición de “prioridad, liderazgo y vanguardia” en su estrategia, el cambio en el diseño estratégico también determina la dirección de los recursos, ya sea en los “asistentes pequeños” de la línea de retail o en los de la línea mayorista, la IA ya no espera a que surjan necesidades comerciales, sino que se integra proactivamente y reconfigura los procesos de negocio.

Los bancos locales no se quedan atrás, varios bancos que ya han divulgado sus informes anuales también han enfatizado su estrategia de IA. Chongqing Bank ha creado la aplicación de marca “重银晓AI”, convirtiéndose en uno de los primeros bancos comerciales urbanos del país en lograr la “privatización + adaptación a escenarios financieros” de grandes modelos; Qingdao Bank ha establecido el “Plan Estratégico de Transformación Digital de Tres Años”, en el que menciona la creación de “dos motores inteligentes” de capacidades de IA y valor de datos; Ruifeng Rural Commercial Bank también ha dejado claro que en 2025, basado en un marco de código abierto, creará una plataforma de IA a nivel de todo el banco, formando un ecosistema de aplicaciones de agentes inteligentes que cubran las principales líneas de negocio, y la construcción de capacidades de IA ya ha entrado en la fase de aplicación a gran escala.

La IA también se ha convertido en una palabra clave en las conferencias de resultados, mirando hacia el futuro, en relación con el trabajo clave de la próxima fase de construcción del “banco inteligente”, el vicepresidente de Industrial and Commercial Bank of China, Zhao Guide, señaló que continuarán implementando la acción “Navegación IA+”, enfocándose en cuatro aspectos: inteligencia, sabiduría, computación inteligente y disfrute inteligente; innovarán en la creación de agentes inteligentes financieros, promoviendo que la tecnología pase de ser un apoyo en segundo plano a un impulso en primera línea; acelerar la construcción de un modelo de servicio de “un cliente, un asesor”, haciendo de la IA el puente más directo entre el banco y el cliente.

El vicepresidente de Bank of Communications, Qian Bin, dejó claro que promueve la transformación de la IA de una aplicación puntual a una integración total, proponiendo fortalecer la construcción de capacidades tecnológicas, profundizar la vinculación de servicios con empleados, actualizar los servicios en el mercado y con clientes, y elevar el nivel de control de riesgos inteligente, lo que indica claramente que la IA ya está profundamente integrada en el diseño estratégico de los bancos, convirtiéndose en una nueva fuerza productiva que impulsa la reducción de costos, mejora de calidad y aumento de eficiencia.

El presidente de Ping An Bank, Ji Guangheng, ha establecido a los empleados digitales, el marketing preciso y el control de riesgos preciso como las tres principales palancas, subrayando la necesidad de fortalecer la construcción de capacidades de la base de datos tecnológica y profundizar la gestión de datos maestros y la aplicación de datos externos, evolucionando de la colaboración humano-máquina hacia decisiones inteligentes y modos de ejecución automática.

El investigador especial de Suzhou Bank, Wu Zewei, señaló que la capacidad de decisión autónoma de la IA, su respuesta en tiempo real y su capacidad de aprendizaje inteligente, transformarán completamente los modelos de negocio bancarios. Esto incluye una mejora en la experiencia del cliente, donde la IA redefine la conexión entre el banco y los clientes a través de interacciones multimodales y servicios personalizados, permitiendo un acompañamiento del cliente durante todo el ciclo, gestión de patrimonio personalizada y monitoreo de fraude en tiempo real; una mejora en la gestión de riesgos, donde la IA puede cambiar el control de riesgos de una respuesta “post-mortem” a una “intercepción en tiempo real + predicción y advertencia”, logrando innovaciones en la evaluación crediticia, identificación de fraudes complejos y automatización del cumplimiento, construyendo una red de protección en todo el proceso; y una mejora en la eficiencia operativa, donde la IA impulsa los procesos bancarios hacia una evolución de “cero contacto” y “autoadaptación”, liberando la productividad organizacional y logrando la automatización de procesos, la ciencia en la toma de decisiones y la evolución del conocimiento organizacional.

Estos desafíos necesitan ser resueltos

Desde la evolución de la arquitectura, la integración total, hasta la toma de decisiones inteligentes, la competencia de IA en el sector bancario ha entrado en aguas profundas.

Cuando los bancos comienzan su “auto-evolución”, lo que vemos no es solo un aumento en la eficiencia, sino también un regreso a la esencia de los servicios financieros; la era de la “táctica de masas” de los bancos ya ha quedado atrás, y los líderes de los principales bancos están dibujando este mismo panorama. Aunque la implementación de la tecnología y las aplicaciones en escena están acelerándose, debemos prestar atención a que los desafíos reales como las islas de datos y la protección de la privacidad aún necesitan ser resueltos. Además de estos dos grandes desafíos, los bancos también enfrentan múltiples retos en el proceso de implementación de inteligencia artificial, como la adaptación tecnológica, la escasez de talento y el cumplimiento regulatorio.

Cómo hacer que la aplicación de la tecnología sea más segura y controlable se está convirtiendo en el elemento clave en la transformación digital de la industria bancaria. El presidente de Industrial and Commercial Bank of China, Liu Jun, en la conferencia de resultados, expresó claramente las condiciones previas para la aplicación de tecnología. Dijo: “La tecnología que utiliza Industrial and Commercial Bank of China es bastante nueva, pero esta tecnología debe ser validada por el mercado y por nuestras capacidades internas de validación, de lo contrario, no nos atreveríamos a implementar esta tecnología apresuradamente en el sistema, porque proteger la privacidad del cliente y la seguridad de la información es la responsabilidad más importante del banco”. Liu Jun enfatizó: “Por lo tanto, integrar tecnologías avanzadas en los procesos operativos del banco debe tener la validación del sistema como condición previa”.

El vicepresidente de Citic Bank, Gu Lingyun, destacó: “Hacer que las barreras de seguridad sean más sólidas, planificar con anticipación la capacidad de cálculo inteligente, introducir nuevas tecnologías de seguridad, asegurando que las aplicaciones de IA sean seguras, confiables y controlables”.

Zhao Guide también mencionó que se mejorará la eficacia de la gobernanza, construyendo un sistema de prevención y control de seguridad para la aplicación de IA que cubra efectivamente áreas como la seguridad de la infraestructura tecnológica, la seguridad de los datos, la seguridad de los modelos y la seguridad de las aplicaciones.

Según el investigador principal de Zhuhai Bank, Dong Ximiao, la aplicación de inteligencia artificial no solo ha impulsado cambios positivos en los niveles de negocio, organización y cognición, sino que también ha traído nuevos problemas en tecnología, regulación y talento. En el ámbito tecnológico, las “islas de datos” formadas en un ecosistema de datos fragmentados del lado de datos pueden causar sesgos en los modelos, y la protección de la privacidad y la seguridad de los datos durante el proceso de entrenamiento también son problemas que deben resolverse; la falta de transparencia en el proceso de decisión del modelo y el riesgo de “ilusión” de la inteligencia artificial generativa aumentan la dificultad de la aplicación; las amenazas a la seguridad cibernética también han aumentado. En términos regulatorios, por un lado, el actual sistema de regulación financiera está diseñado principalmente para el modelo de negocio tradicional y carece de medidas efectivas para regular las nuevas formas impulsadas por la tecnología de inteligencia artificial; por otro lado, las instituciones financieras multinacionales enfrentan desafíos de cumplimiento debido a las diferencias en los estándares regulatorios de diferentes jurisdicciones.

“Desde la situación real de China, hay grandes diferencias en la escala y el modo de operación entre grandes instituciones financieras y pequeñas y medianas instituciones financieras. Por lo tanto, los caminos y estrategias de aplicación de inteligencia artificial de diferentes instituciones financieras probablemente sean completamente diferentes”. Dong Ximiao sugiere que las grandes instituciones financieras deben pasar de “capacitar herramientas” a “reconstruir valor”, prestando más atención a la reconfiguración de negocios, la reingeniería de procesos y el cambio organizacional, formando nuevos productos, nuevos modelos y nuevas formas de negocio. Mientras que las instituciones pequeñas y medianas, debido a la falta de capacidad para probar y equivocarse, no deben perseguir ciegamente nuevos puntos calientes y tecnologías avanzadas, sino que deben centrarse en su dirección de desarrollo y prioridades comerciales, siguiendo un camino de transformación diferenciada y especializada. Al mismo tiempo, las grandes instituciones financieras deben asumir más responsabilidades de liderazgo y empoderamiento, convirtiéndose en “guiadores” en la investigación y aplicación de tecnologías de inteligencia artificial, al mismo tiempo que liberan capacidades tecnológicas redundantes y talento; las instituciones pequeñas y medianas deben mantener una actitud de apertura y colaboración, cooperando con instituciones financieras líderes o empresas tecnológicas externas, integrando el ecosistema tecnológico en escenarios de negocio clave y de alta frecuencia, acelerando la exploración de la “integración de negocios y tecnología”.

Beijing Business Daily Reportero Song Yitong