Goldman Sachs se asocia con Anthropic para crear agentes de IA autónomos para tareas bancarias internas
Goldman trabaja con ingenieros integrados de Anthropic para desarrollar agentes impulsados por Claude en contabilidad, KYC y operaciones internas.
Conclusiones Clave
- Goldman Sachs utiliza la IA de Anthropic para automatizar funciones de cumplimiento y back-office, mejorando la eficiencia y reduciendo el tiempo de procesamiento.
- La implementación de la IA se centra en tareas como la reconciliación comercial y la incorporación de clientes, utilizando el modelo Claude de Anthropic.
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Goldman Sachs está colaborando con Anthropic para desarrollar agentes de IA que automatizan tareas como la contabilidad de operaciones y la incorporación de clientes, según informó el CIO Marco Argenti a CNBC.
El proyecto, que lleva seis meses en marcha, utiliza el modelo Claude de Anthropic e implica la cooperación de ingenieros integrados que co-desarrollan herramientas para agilizar flujos de trabajo complejos.
Se espera que los agentes, que se lanzarán pronto, formen parte de una estrategia de IA generativa más amplia anunciada por el CEO David Solomon, quien dijo que la firma limitaría el crecimiento de su personal durante la transición.
Goldman comenzó con Devin, un asistente de codificación de IA, pero rápidamente se expandió a otras áreas. Claude demostró ser eficaz en funciones de cumplimiento y contabilidad que involucran el análisis de documentos y la aplicación de normas, sorprendiendo a los ejecutivos con su versatilidad.
Los agentes futuros podrían ayudar en la creación de libros de presentación o en la vigilancia de empleados. Aunque aún no se esperan recortes de empleo, Argenti señaló que la IA eventualmente podría reemplazar algunos servicios de terceros.
La asociación entre Goldman Sachs y Anthropic refleja una tendencia creciente entre las instituciones financieras de aprovechar la IA generativa para mejorar la eficiencia operativa. Esta iniciativa sigue a experimentos previos de IA dentro de Goldman, particularmente en desarrollo de software, y representa un cambio crucial hacia la automatización de funciones de cumplimiento y contabilidad de alto riesgo. Al integrar capacidades avanzadas de IA en sus operaciones, los grandes bancos pretenden navegar el panorama regulatorio cada vez más complejo mientras mejoran la precisión y aceleran los plazos de procesamiento.
Esta es la divulgación
