Modelo de IA
para los servicios
financieros: cómo
preparar su organización
para la IA empresarial

Por qué los datos son los cimientos de la IA
y qué casos de uso de la IA empresarial tendrán el mayor impacto
en las organizaciones de servicios financieros

 

Los responsables de datos e inteligencia artificial (IA) de los servicios financieros no pueden limitarse sólo a hablar sobre cómo la IA, incluida la IA generativa, puede cambiar su negocio. Ha llegado el momento de actuar e implementar la IA en su organización.

En este ebook, aprenderá cuáles son los requisitos para crear una base sólida para los datos sobre la que construir una capa de IA que permita optimizar los flujos de trabajo, mejorar la toma de decisiones y obtener los mejores resultados posibles. También aprenderá:

  • Cómo los equipos de datos deben tratar los datos estructurados y no estructurados para crear una base para los datos preparada para la IA
  • Tres principios fundamentales para una estrategia de IA eficaz
  • Casos de uso de la IA empresarial para organizaciones financieras y aseguradoras que pueden transformar el modo de trabajo de los usuarios empresariales y los equipos de datos

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CONTENIDO QUE SE ENSEÑARÁ
EN ESTA GUÍA

Este será el año en el que la IA generativa se convertirá en un componente esencial de la pila tecnológica empresarial. Las aplicaciones de IA generativa probablemente impulsarán una toma de decisiones mejorada basada en datos. Por eso, es indispensable que los líderes de los servicios financieros sepan cuáles son los desafíos que deben afrontar y cómo resolverlos cuando crean una estrategia de IA escalable. En este informe abordamos lo siguiente:

Requisitos necesarios para crear una base para los datos preparada para la IA

Algunas capacidades son cruciales para afrontar de forma eficaz los desafíos de la ingeniería de datos, la complejidad arquitectónica y los flujos de datos no estructurados de forma que los equipos puedan implementar la IA generativa en toda la empresa.
 

Cuatro casos de uso de la IA para los servicios financieros a menudo ignorados

La proliferación de los large language models (LLM) significa que cada vez más usuarios pueden aprovecharse de los datos y la IA. Pero estos casos de uso, con frecuencia ignorados, pueden tener un impacto más significativo a la hora de implementar la IA generativa escalable en las empresas de servicios financieros.

Las herramientas y la plataforma de IA principales necesarias para implementar la IA generativa

Con el AI Data Cloud, las estrategias de IA y datos empresariales basados en nube pueden acelerar la transformación empresarial y ofrecer una experiencia de datos moderna para todos los consumidores de datos, tanto externos como internos.

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