Banco Santander incorpora estas capacidades de IA mediante una alianza estratégica de tres años con la tecnológica NVIDIA.
Redacción
Banco Santander promueve la transformación de su arquitectura tecnológica a través del Santander AI Lab. Este centro de innovación prueba herramientas avanzadas antes de llevarlas a todo el grupo. Asimismo, el equipo busca optimizar la eficiencia en cada proceso interno.
En esta etapa, Santander desarrolla capacidades de IA enfocadas en la evolución desde grandes modelos generales hacia sistemas más pequeños. Estas soluciones especializadas permiten resolver tareas bancarias concretas con una alta precisión. Además, reducen los costes de ejecución en interacciones de atención al cliente de forma muy significativa.
Nuevas herramientas en Santander AI Lab
El laboratorio ha diseñado la plataforma Model Arena para evaluar modelos de pesos abiertos. Por su parte, la tecnología NVIDIA NeMo Customizer facilita el ajuste fino de cada herramienta. Del mismo modo, la infraestructura incorpora la solución NVIDIA Kumo para convertir datos estructurados en información predictiva útil.
Iñaki Bernal, responsable de Inteligencia Artificial de Santander, ha señalado: “NVIDIA es clave en la infraestructura, el software y la investigación que impulsan los últimos avances en inteligencia artificial. Si a ello sumamos la escala de Santander en líneas de negocio, clientes y presencia geográfica, creemos que estamos en una posición única para convertir esos avances en capacidades bancarias útiles y concretas”.
Por otra parte, la colaboración abarca proyectos de detección de fraude, prevención del blanqueo de capitales y gestión de riesgos en tiempo real. También se proyecta la creación de un gemelo digital bancario para simular escenarios complejos. De esta manera, Santander desarrolla capacidades de IA para operar a escala global con máxima seguridad.
Poner la inteligencia en el centro
Aser Blanco, responsable global de Banca en NVIDIA, ha afirmado: “La banca es uno de los sectores que más depende de los datos, que son el eje de todos sus procesos, y el siguiente paso consiste en poner la inteligencia en el centro. Convertir años de datos en inteligencia útil y propia no depende del tamaño del modelo, sino del entrenamiento y del ajuste fino.
En este escenario, el coste de cada resultado generado por la inteligencia artificial es una métrica fundamental. Santander está demostrando cómo llevar esto a producción: modelos más pequeños, especializados con los datos del propio banco, evaluados en tareas bancarias reales y ejecutados con la eficiencia necesaria para operar a la escala de un banco global”.
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