1. Bank Rakyat Indonesia (BRI) se centra en pequeñas y medianas empresas y microfinanzas en Indonesia y el Sudeste Asiático.
2. El departamento Digital BRIBRAIN de BRI desarrolla soluciones de inteligencia artificial para la participación del cliente, suscripción de crédito, antifraude, análisis de riesgos y servicios inteligentes.
3. BRI se asoció con Google Cloud para investigar el análisis de equidad en la calificación crediticia, interpretar decisiones de modelos de aprendizaje automático y realizar análisis de sentimiento de chatbots financieros utilizando la tecnología Vertex AI.
Bank Rakyat Indonesia (BRI) es un gran banco de Indonesia y el sudeste asiático que se centra en pequeñas y medianas empresas y microfinanzas. BRI ha establecido una División de Operaciones y Desarrollo de Banca Digital para implementar la banca digital y la digitalización. Un departamento dentro de esta división, Digital BRIBRAIN, desarrolla soluciones de inteligencia artificial para la participación del cliente, suscripción de crédito, análisis de riesgos y antifraude, y servicios y operaciones inteligentes para equipos comerciales y operativos.
El equipo de investigación de IA de Digital BRIBRAIN trabaja en proyectos como la Academia BRIBRAIN, que colabora con instituciones de educación superior para fomentar la IA y el aprendizaje automático en la banca y las finanzas. Al asociarse con universidades, los estudiantes pueden estudiar la aplicación de la IA en el sector financiero, cubriendo temas como el análisis de equidad en la calificación crediticia, la IA explicable, el aprendizaje automático de gráficos, el aprendizaje federado y más.
BRI seleccionó los productos y servicios de Google Cloud, incluida la tecnología Vertex AI, para proporcionar un entorno de pruebas para colaboraciones de investigación con universidades asociadas. Esta investigación cubre varios casos de uso, incluido el análisis de equidad en la calificación crediticia en la banca, la interpretación de decisiones del modelo de ML para la calificación crediticia utilizando IA explicable y el análisis de sentimiento de chatbots financieros utilizando ML gráfico.
La infraestructura y los servicios de Google Cloud, como BigQuery y Vertex AI, cumplieron con las necesidades de estos proyectos, lo que permitió a BRI implementar almacenamiento de datos, aprendizaje automático y herramientas de administración de acceso de manera eficiente. El uso de Vertex AI Workbench permitió a los investigadores crear y administrar instancias de máquinas virtuales para la preparación de datos, el entrenamiento y la evaluación de modelos. Se garantizó un control y una gestión detallados del acceso a los recursos mediante la gestión de acceso e identidad (IAM).
