Cómo el sector financiero aceleró su innovación con LLMs

Una plataforma que permitió crear, desplegar y escalar aplicaciones de IA de forma rápida, nativa, segura y colaborativa

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Contexto

La Bolsa de Futuros Financieros de China operaba en un entorno donde la velocidad y la precisión lo son todo. Las instituciones financieras necesitan analizar grandes volúmenes de información, generar reportes complejos y tomar decisiones críticas en tiempo real.
El potencial de los LLMs era evidente, pero llevarlo a producción de forma eficiente seguía siendo un reto.

Reto

Aunque ya existían intentos de desarrollar aplicaciones basadas en LLM, las herramientas disponibles eran rígidas, poco flexibles y difíciles de escalar.
Los equipos técnicos enfrentaban varios problemas:

  • Falta de herramientas adaptadas a necesidades empresariales reales
  • Dificultad para colaborar entre equipos e instituciones
  • Procesos lentos para desarrollar, probar y desplegar aplicaciones
  • Baja precisión en casos complejos sin personalización adecuada

Solución

Se implementó una plataforma de LLM App Building (LLMOps) que transformó por completo la forma de crear aplicaciones de IA. El enfoque fue claro: hacer que construir agentes y apps con LLMs fuera tan simple como configurar bloques.

La plataforma permitió:
  • Desarrollar aplicaciones de IA hasta un 60% más rápido
  • Crear, desplegar y compartir apps en toda la organización o entre instituciones
  • Integrar múltiples modelos (foundation, industry y personalizados) en un solo entorno
  • Utilizar componentes modulares como prompts, knowledge bases y plugins
  • Habilitar desarrollo low-code/no-code para acelerar la adopción
  • Gestionar todo el ciclo de vida de aplicaciones (desarrollo, publicación, uso y control)

Además, introdujo una arquitectura colaborativa que permitió a distintas instituciones financieras construir sobre una base común, compartiendo conocimiento y acelerando la innovación del sector.

Conoce la Plataforma de IA

Resultado

El impacto fue la creación de un verdadero ecosistema de aplicaciones de IA en el sector financiero:

  • Más de 20 aplicaciones desarrolladas y más de 10 ya implementadas como estándar
  • Reducción drástica en los tiempos de desarrollo (de semanas a días)
  • Aplicaciones reales en producción: análisis de acciones, asistentes de negocio, revisión de documentos, detección de fraude y más
  • Mejora significativa en la precisión de los modelos (del 67% al 100% en algunos casos)

Lo más relevante no fue solo la eficiencia, sino el cambio de paradigma:
crear agentes de IA dejó de ser un proceso complejo reservado a expertos y pasó a ser una capacidad accesible, rápida y escalable para toda la organización.

La Bolsa no solo adoptó IA, construyó la infraestructura para innovar continuamente con ella.

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