IA generativa para la Banca Sostenible reduciendo huellas de carbono y fomentando el gasto eco-amigable

Inteligencia Artificial generativa para impulsar la Banca Sostenible reduciendo huellas de carbono y promoviendo el gasto eco-amigable

Introducción

“La Tierra tiene suficientes recursos para nuestras necesidades, pero no para nuestra codicia”. – Mahatma Gandhi

En medio de la creciente crisis climática, tanto las personas como las instituciones están reconociendo cada vez más la necesidad de reducir las emisiones de carbono y adoptar prácticas más sostenibles. Los bancos, como intermediarios financieros con una amplia base de clientes, se encuentran en una posición única para fomentar e incentivar comportamientos ambientalmente conscientes entre sus clientes. La Inteligencia Artificial Generativa (AI), con su capacidad para analizar datos, proporcionar recomendaciones personalizadas y facilitar la participación, ofrece una herramienta poderosa para que los bancos ayuden a sus clientes a reducir la huella de carbono de sus transacciones de gasto.

Este artículo explora algunos casos de uso en los que la IA Generativa puede capacitar a los clientes bancarios para tomar decisiones ecológicas y permitir a los bancos ofrecer incentivos para un comportamiento sostenible. También proporciona una arquitectura de referencia utilizando los servicios de AWS para construir una aplicación bancaria sostenible para estos casos de uso.

I. Análisis de datos e información

La IA Generativa puede iniciar el camino hacia la reducción de la huella de carbono al realizar un análisis exhaustivo del historial de transacciones de un cliente. Puede categorizar los gastos en diversas categorías de huella de carbono, como transporte, alimentos y energía. De este modo, ofrece una imagen clara de dónde los hábitos de gasto de un cliente tienen el mayor impacto ambiental.

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Por ejemplo, la IA puede identificar que el uso frecuente de servicios de viaje compartido por parte de un cliente contribuye significativamente a su huella de carbono. Con este conocimiento, los bancos pueden proporcionar recomendaciones personalizadas para reducir este impacto, como sugerir el uso compartido de automóviles, el uso del transporte público o el cambio a vehículos eléctricos.

II. Recomendaciones personalizadas

La IA Generativa puede proporcionar a los clientes recomendaciones prácticas adaptadas a sus hábitos de gasto. Estas recomendaciones van más allá de los consejos genéricos y se basan en las transacciones reales del cliente, lo que las hace más relevantes y propensas a ser adoptadas.

Imagina un escenario en el que un cliente siempre come en restaurantes conocidos por sus altas emisiones de carbono. La IA podría sugerir opciones de cenar alternativas con un menor impacto ambiental o animar al cliente a explorar comidas caseras. Estas sugerencias personalizadas capacitan a las personas para tomar decisiones informadas sin alterar drásticamente sus estilos de vida.

III. Seguimiento de la huella de carbono en tiempo real

Para que realmente afecte el comportamiento, la IA Generativa puede calcular la huella de carbono de cada transacción en tiempo real. Esto significa que, a medida que un cliente realiza una compra, recibe una retroalimentación inmediata sobre el impacto ambiental de su decisión. Esta función se puede integrar de manera transparente en la aplicación bancaria del cliente, lo que la hace fácilmente accesible y aplicable.

Por ejemplo, cuando un cliente compra un boleto de avión, la IA puede calcular las emisiones de carbono asociadas y mostrarlas junto a la transacción. Esto no solo aumenta la conciencia, sino que también anima a los clientes a considerar opciones de viaje alternativas con menores emisiones.

IV. Programas de incentivos

Una de las formas más convincentes en las que los bancos pueden aprovechar la IA Generativa es mediante el desarrollo de programas de incentivos para el gasto sostenible. Los clientes que reduzcan activamente su huella de carbono o tomen decisiones respetuosas con el medio ambiente pueden ganar recompensas. Estas recompensas pueden adoptar diversas formas, como devolución de efectivo, tasas de interés más bajas en préstamos o descuentos en productos y servicios ecológicos.

Considera a un cliente que usa constantemente el transporte público en lugar de tener un automóvil. El sistema de IA del banco puede realizar un seguimiento de este comportamiento y recompensar al cliente con devolución de efectivo o descuentos en productos y servicios respetuosos con el medio ambiente. Esto no solo incentiva el comportamiento sostenible, sino que también fomenta la lealtad del cliente.

V. Integración de compensación de carbono

Si bien reducir las emisiones de carbono es crucial, no siempre es posible eliminarlas por completo. La IA Generativa puede sugerir opciones de compensación de carbono, lo que permite a los clientes compensar sus emisiones. Estas compensaciones pueden implicar la inversión en proyectos de energía renovable, el apoyo a la reforestación o el financiamiento de otras iniciativas sostenibles.

Los bancos pueden proporcionar una integración perfecta con proveedores de compensación de carbono a través de sus plataformas. De esta manera, los clientes pueden calcular fácilmente las emisiones asociadas con sus gastos y elegir compensarlas directamente a través de la aplicación o el sitio web de su banco. Es una forma práctica para que las personas asuman la responsabilidad de su huella de carbono.

VI. Gamificación y compromiso

Para hacer que el gasto sostenible sea divertido y atractivo, la IA generativa puede gamificar el proceso. Al establecer desafíos y metas relacionadas con la reducción de carbono, los clientes pueden ganar puntos, insignias u otras recompensas a medida que progresan. Por ejemplo, alcanzar hitos de reducción de la huella de carbono podría desbloquear recompensas adicionales o reconocimiento dentro de la comunidad bancaria.

La gamificación no solo fomenta el comportamiento respetuoso con el medio ambiente, sino que también promueve un sentido de competencia y logro entre los clientes. Esto puede aumentar aún más el compromiso e inspirar un compromiso a largo plazo con la sostenibilidad.

VII. Contenido educativo

La educación de los clientes sobre el impacto ambiental de sus elecciones es un aspecto crucial para reducir las huellas de carbono. La IA generativa puede generar contenido educativo sobre estilos de vida sostenibles, brindando a los clientes información sobre cómo diferentes elecciones impactan en el medio ambiente y cómo pueden realizar cambios positivos.

Por ejemplo, si un cliente realiza compras en línea con frecuencia, la IA puede proporcionar información sobre las emisiones de carbono asociadas con el envío y sugerir formas de reducir este impacto, como elegir opciones de envío respetuosas con el medio ambiente o consolidar pedidos.

VIII. Retroalimentación y seguimiento del progreso

La IA generativa puede ofrecer retroalimentación continua sobre el progreso de un cliente en la reducción de su huella de carbono con el tiempo. Al rastrear y visualizar sus mejoras, los clientes pueden ver el impacto positivo de sus elecciones. Este ciclo de retroalimentación puede ser altamente motivador, alentando a los clientes a seguir tomando decisiones respetuosas con el medio ambiente.

Por ejemplo, un cliente que haya cambiado a un proveedor de energía renovable puede ver cómo han disminuido sus emisiones relacionadas con la electricidad a lo largo del tiempo. Esta representación visual del progreso refuerza la importancia de sus decisiones sostenibles.

IX. Creación de comunidad

Los bancos pueden fomentar un sentido de comunidad entre sus clientes creando foros o comunidades en línea donde las personas puedan compartir sus experiencias y consejos sobre la reducción de huellas de carbono. La IA generativa puede facilitar discusiones y responder preguntas relacionadas con la sostenibilidad.

Estas comunidades brindan una plataforma para que los clientes se apoyen e inspiren mutuamente en sus viajes hacia la sostenibilidad. Además, el banco puede participar activamente en estos foros, mostrando su compromiso con la responsabilidad ambiental.

X. Análisis predictivo

La IA generativa puede utilizar análisis predictivos para anticipar las futuras emisiones de carbono potenciales basadas en los patrones de gasto de un cliente y los datos ambientales externos. Al hacerlo, puede sugerir acciones preventivas para minimizar el impacto ambiental de las compras futuras.

Por ejemplo, si la IA predice que las próximas vacaciones de un cliente involucran un alto nivel de emisiones de carbono, puede recomendar opciones para compensar estas emisiones o elegir alojamientos de viaje más respetuosos con el medio ambiente.

Arquitectura de referencia de AWS para una aplicación bancaria sostenible

A continuación se presenta una breve descripción general de la arquitectura de AWS para cada uno de los componentes funcionales:

1. Interfaz de usuario:

Los clientes pueden acceder a aplicaciones desde múltiples dispositivos (web, móvil, etc.) habilitados por los siguientes servicios de AWS:

· Amazon Route 53 proporciona enrutamiento DNS para acceder a aplicaciones desde internet.

· Amazon CloudFront distribuye contenido estático (videos, imágenes) y obtiene respuestas dinámicas (API) utilizando la CDN de Amazon para una experiencia del cliente sin problemas.

· AWS Amplify es la plataforma de desarrollo frontend y backend para alojamiento, autenticación y implementación de funciones sin servidor, para aplicaciones web y móviles.

· AWS API Gateway permite la gestión de API y expone microservicios de backend de manera segura.

· AWS Lambda proporciona computación sin servidor para ejecutar lógica de backend según las solicitudes.

2. Integración de sistemas bancarios centrales (CBS):

En los bancos, las fuentes de datos internas clave son las transacciones bancarias en tiempo real y la información del cliente sin conexión almacenada en bases de datos centrales de banca. Se utilizan los siguientes servicios de AWS para integrarse con CBS y recopilar datos para diversas funciones:

· AWS DMS se utiliza para replicar datos fuera de línea requeridos para fines analíticos de CBS a AWS RDS (según los requisitos, se pueden utilizar otras bases de datos adecuadas).

· AWS Kinesis Firehouse captura transacciones bancarias para análisis y predicciones en tiempo real.

· Amazon S3 un lago de datos escalable almacena todos los datos en bruto de diversas fuentes para su posterior procesamiento.

3. Integración de terceros:

En el ámbito bancario, los datos de terceros provienen principalmente de aplicaciones SaaS y proveedores de terceros (como Amenity, SASB y RepRisk para la sostenibilidad). Los siguientes servicios de AWS ayudan a integrar estos datos:

· Amazon AppFlow automatiza la recopilación y catalogación de datos de diferentes SaaS (como Salesforce CRM).

· AWS Data Exchange ofrece la posibilidad de encontrar y suscribirse a más de 70 conjuntos de datos de sostenibilidad como Medioambientales, Sociales y Gobernanza (ESG), Emisiones, Clima y Satélite.

4. Transformación de datos y procesamiento de big data:

La transformación de datos y el procesamiento de big data son necesarios para curar los datos y entrenar modelos de IA generativos para generar predicciones e información. Los siguientes servicios de AWS se pueden aprovechar:

· AWS Glue automatiza la transformación de datos en los datos en bruto del lago de datos S3 y AWS RDS.

· Los datos curados se almacenan en Amazon S3 para su uso en los servicios de AWS posteriores.

· Los datos curados también se cargan en el almacén de datos Amazon Redshift para análisis y funciones de información.

· Amazon EMR se utiliza para el procesamiento de big data, el análisis mediante algoritmos estadísticos y los modelos predictivos para encontrar patrones de gasto, comportamiento del cliente y recomendaciones personalizadas.

· Amazon Athena se utiliza para preparar datos para paneles analíticos a partir de Amazon S3 y Redshift.

· Amazon DynamoDB (base de datos NoSQL) almacena datos para la gamificación, el seguimiento del progreso, la creación de comunidades y la compensación de carbono.

5. Servicios de IA generativa:

Utilizando los datos curados y transformados, el servicio AWS SageMaker permite desarrollar, entrenar, implementar y supervisar modelos de IA generativos. Se utilizan las siguientes características de AWS SageMaker:

· Modelos base (FMs), algoritmos integrados de Amazon SageMaker Jumpstart.

· Monitoreo continuo de las salidas del modelo de IA generativo mediante Amazon SageMaker Model Monitor.

· Gestión de flujo de trabajo de ML de extremo a extremo (con prácticas de CI/CD) mediante Amazon SageMaker Pipeline.

AWS anunció nuevos servicios de IA generativa como Amazon Bedrock, que brinda acceso a Fms de Amazon y principales empresas de IA como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta y Stability AI. Hasta la fecha de redacción de este blog, estos servicios están en versión de vista previa limitada y esperando su disponibilidad general. Cuando estén disponibles, estos servicios también se pueden integrar fácilmente mediante API.

6. Análisis e notificaciones:

Los clientes reciben predicciones e informes en forma de paneles (puntuaciones, patrón de gasto), flujos de trabajo (acciones, estado) y alertas (notificaciones push, mensajes de texto) utilizando los siguientes servicios de AWS:

· Visualización de datos enriquecida y paneles interactivos incrustados en aplicaciones web y móviles mediante Análisis Incrustado de Amazon QuickSight.

· Amazon Step Functions para la gestión de flujos de trabajo orquestados y activación de notificaciones.

· Amazon SNS entrega alertas y notificaciones a los clientes a través de SMS y notificaciones push móviles.

7. Autenticación y cifrado:

Los datos privados del cliente deben ser altamente seguros y cumplir con los estándares de seguridad. A continuación, se presentan algunos servicios de AWS que pueden garantizar esto:

· Amazon Cognito ofrece autenticación del cliente (funciones de registro e inicio de sesión) y control de acceso a las características de las aplicaciones web y móviles.

· AWS IAM para definir y gestionar roles y acceso a datos y recursos en AWS y evitar el acceso no autorizado.

· AWS KMS se utiliza para generar claves y cifrar datos para una seguridad mejorada.

8. Auditoría y Monitoreo:

Los clientes necesitan acceder a los servicios bancarios sin problemas. Los reglamentos exigen que los bancos mantengan controles de auditoría y cumplimiento con registro. Estos se pueden implementar utilizando los siguientes servicios de AWS:

· Amazon CloudWatch observa, monitorea y visualiza continuamente el rendimiento de los servicios de AWS y alerta/desencadena acciones automatizadas.

· AWS CloudTrail monitoriza continuamente eventos, actividad y acceso de usuarios y los registra con fines de auditoría.

Conclusión

En una era en la que la conciencia ambiental es fundamental, los bancos tienen una oportunidad única de facilitar un cambio positivo aprovechando la Inteligencia Artificial Generativa. A través de iniciativas impulsadas por IA, los bancos pueden capacitar a sus clientes para que reduzcan su huella de carbono y realicen elecciones respetuosas con el medio ambiente. Estos esfuerzos no solo benefician al medio ambiente, sino que también posicionan a los bancos como instituciones socialmente responsables que priorizan la sostenibilidad. Además, esto puede fomentar una mayor lealtad y compromiso de los clientes, ya que aprecian los servicios que agregan valor y se alinean con sus valores.

Los bancos que adoptan la IA Generativa para iniciativas de sostenibilidad pueden ver impactos positivos tanto en sus resultados finales como en su reputación como ciudadanos corporativos responsables. Trabajando en conjunto con sus clientes, los bancos pueden desempeñar un papel vital en la mitigación del cambio climático y la promoción de un mundo más verde y sostenible.

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