Goldman Sachs utiliza IA antrópica para impulsar el éxito empresarial.

Goldman Sachs está listo para desplegarse El modelo de IA Claude de Anthropic en contabilidad comercial y incorporación de clientes — una maniobra estratégica que señala un cambio más amplio entre las principales instituciones financieras hacia inteligencia artificial generativa para la eficiencia operativa. Según un informe de banquero estadounidenseLa iniciativa se centra en los procesos administrativos que históricamente han dependido de grandes equipos que realizaban la revisión de documentos, la conciliación y las comprobaciones de cumplimiento.

Los principales bancos ya están adoptando la IA generativa.

Una ola de Adopción de la IA ya está en marcha en todo el sector financiero:

• JPMorgan Chase — Proporciona a los empleados un amplio conjunto de modelos de lenguaje para la recuperación de información y el análisis de datos.
• Banco de América - El Erica El asistente se encarga de las consultas internas sobre tecnología y recursos humanos.
• Citi y Goldman Sachs — Ambas utilizan la IA para dar soporte a los flujos de trabajo de codificación de los desarrolladores.

La frontera emergente es la aplicación de la IA generativa a tareas operativas — sobre todo en contabilidad comercial y Conozca a su cliente (KYC) procesos de cumplimiento.

⚡ Automatización de los casos límite

La mayoría de los procesos financieros automatizables se basan en reglas: recopilar datos, validarlos con bases de datos internas y externas, y generar la documentación necesaria. El software convencional lleva mucho tiempo gestionando estos flujos de trabajo, pero presenta dificultades cuando las transacciones se salen de los parámetros predefinidos.

💬 Marco Argenti, Director de Sistemas de Información de Goldman Sachs:
"Si un sistema basado en reglas resuelve la mayoría de los casos, un pequeño porcentaje de transacciones queda fuera de los parámetros definidos, lo que puede traducirse en miles de artículos individuales A la escala en la que operamos. En el cumplimiento de las normas KYC, por ejemplo, pequeñas discrepancias o documentos próximos a caducar pueden generar situaciones excepcionales que requieren un análisis exhaustivo.

Argenti sostiene que redes neuronales son excepcionalmente capaces de manejar estos microdecisiones, aplicando razonamiento contextual donde las reglas fijas están ausentes o son ambiguas. En este modelo, la IA generativa aumentos en lugar de sustituir los sistemas basados ​​en reglas existentes, se reduce el volumen de excepciones que requieren intervención manual y se acorta el tiempo total de resolución.

💻 La experiencia de Goldman en programación: la base para una implementación más amplia de la IA.

La confianza de Goldman en expandir la IA a las operaciones se basó en su uso previo de modelos Claude en desarrollo de software. Los desarrolladores utilizan una versión de Claude integrada con El agente Devin de Cognition para colaborar en la programación, siguiendo una clara división de responsabilidades:

• Desarrolladores humanos definir especificaciones y parámetros reglamentarios.
• El agente de IA Genera código y ejecuta pruebas y validaciones.
• revisores humanos Evaluar todos los resultados antes de la implementación.

El resultado: productividad de los desarrolladores notablemente superior y una finalización más rápida del proyecto, manteniendo la supervisión humana en cada etapa.

📋 Implementación de IA en la contabilidad comercial y la incorporación de clientes

Para la contabilidad de operaciones y la incorporación de clientes, los equipos de Goldman y Anthropic realizaron observaciones detalladas de los flujos de trabajo existentes junto con expertos en la materia para identificar cuellos de botella operativos. Los agentes impulsados ​​por Claude ahora son capaces de:

• ✓ Revisión y extracción de información de documentos complejos
• ✓ Determinar si se requiere documentación adicional
• ✓ Evaluación de las estructuras de propiedad corporativa
• ✓ Activar comprobaciones de cumplimiento adicionales cuando se detecten anomalías.

Al automatizar la extracción y la evaluación preliminar, estos agentes reducir significativamente el tiempo que los analistas dedican al trabajo de comparación — especialmente en flujos de trabajo con gran cantidad de documentos que antes exigían un criterio individual en cada paso.

💬 Indranil Bandyopadhyay, analista principal de Forrester:
"La conciliación en la contabilidad comercial requiere comparar datos fragmentados entre libros contables internos, confirmaciones de contrapartes y extractos bancarios. La capacidad de Claude para procesar ventanas de contexto grandes Su capacidad para seguir instrucciones precisas y detalladas la hace ideal para estos flujos de trabajo. En la incorporación de clientes —analizando pasaportes y documentos de registro corporativo— la capacidad de la IA para extraer datos estructurados e identificar inconsistencias resulta muy útil, reduciendo significativamente la carga de trabajo general.

Bandyopadhyay enfatiza que Las plataformas de contabilidad y cumplimiento siguen siendo los sistemas de registro canónicos.Claude opera dentro del capa de flujo de trabajo — Gestionar la extracción y la comparación para que los analistas humanos puedan concentrarse en las excepciones. En entornos regulados como el bancario, esta división del trabajo es precisamente donde se materializa el valor operativo.

🔒 Auditabilidad, supervisión y mitigación de alucinaciones

💬 Jonathan Pelosi, director de servicios financieros de Anthropic:
"Claude está capacitado para sacar a la luz la incertidumbre y proporcionar atribución de la fuente, creando un registro de auditoría completo, lo que reduce directamente el impacto de las alucinaciones en los flujos de trabajo que requieren cumplimiento normativo."

Bandyopadhyay refuerza la importancia crítica de Supervisión humana y detección temprana de errores, instando a las instituciones a diseñar sistemas de IA en los que las anomalías se identifiquen y se aborden antes de que se propaguen a otras partes del sistema.

Argenti, de Goldman, cuestiona la suposición de que los sistemas de IA son inherentemente más vulnerables a la manipulación que los tomadores de decisiones humanos, señalando que La ingeniería social apunta a la psicología humana., mientras que la IA puede detectar anomalías sutiles a escala Eso sería invisible para los individuos. Su argumento implica el potencial de aumentos significativos en la capacidad operativa sin un crecimiento proporcional en la plantilla, incluso teniendo en cuenta los desafíos conocidos del despliegue de IA a gran escala.

🏢 Panorama general: La IA generativa está transformando las operaciones bancarias

En el sector de servicios financieros, La IA generativa se está convirtiendo en una palanca operativa fundamental. — Impulsar mejoras cuantificables mediante:

• ▶ Acelerar el procesamiento de documentos a gran escala
• ▶ Reducción del tiempo de gestión y resolución de excepciones
• ▶ Aumento del rendimiento en flujos de trabajo de cumplimiento normativo de alto volumen

Sin embargo, el imperativo de mantener la supervisión humana —para detectar y corregir errores de IA— significa Los sistemas de registro existentes siguen siendo indispensables.Esta tecnología complementa, en lugar de reemplazar, el modelo de intervención humana que exigen los entornos regulatorios en el sector bancario.

Imagen: "Sueños…" de noahwesley, con licencia CC BY-NC-SA 2.0

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