OpenAI lanza ChatGPT para banca con datos de S&P, LSEG, Moody's y PitchBook

OpenAI ha lanzado una versión de ChatGPT para bancos y firmas de inversión, con datos de mercado licenciados integrados en el propio producto. Corre sobre GPT-6 Astra, lo ha desarrollado junto a Morgan Stanley y Evercore y se vende a instituciones financieras elegibles. OpenAI no ha publicado precio.

El enfoque es el trabajo que ya hacen los analistas: valoraciones, modelos de compra apalancada, cribado de compradores, análisis de resultados y pitchbooks. Lo interesante de el anuncio de OpenAI no es el modelo, sino la lista de socios de datos que van dentro.

Daloopa, PitchBook, S&P Capital IQ, LSEG, MSCI, Moody's, Dow Jones Factiva, Preqin, Intapp, Datasite y Box, con Reuters accesible a través de LSEG. Son servicios que los bancos ya pagan, y conseguir permiso para usar sus datos dentro del producto de otra empresa implica negociaciones de licencia largas y complicadas. En este caso los acuerdos pueden pesar más que el propio modelo: OpenAI no vende acceso a un sistema de IA, vende una capa de software alrededor de información en la que las firmas financieras ya confían.

OpenAI también ha publicado un benchmark, aunque el resultado pide contexto. En OfficeQA Pro, que evalúa el análisis de documentos financieros, GPT-6 Astra saca un 69,9% frente al 60,2% del modelo anterior. Es una mejora real, pero significa que el modelo sigue fallando unas tres veces de cada diez. En finanzas, un error puede acabar en un modelo de valoración o en una presentación a un cliente.

Barreras de información y control de datos

Las funciones de seguridad empresarial cubren buena parte de lo que pediría una entidad financiera: inicio de sesión único, aprovisionamiento de usuarios, control de acceso por roles, ausencia de entrenamiento con datos del negocio por defecto, cifrado en reposo y en tránsito, retención configurable y exportación de registros de auditoría. OpenAI ha construido además barreras de información en espacios de trabajo separados, una forma práctica de replicar los muros chinos con los que la banca de inversión aísla información sensible.

El hueco europeo

Lo que no queda claro es el encaje en el marco regulatorio europeo. El anuncio no menciona residencia de datos en la UE, ni una región de alojamiento europea, ni el Reglamento de Resiliencia Operativa Digital (DORA), que gobierna los acuerdos con terceros de TIC para las firmas financieras de la UE desde enero de 2025. Para un banco europeo eso no es una simple cuestión de compras: DORA obliga a mantener registro de los proveedores de TIC, fijar condiciones contractuales sobre subcontratación y auditorías, conservar estrategias de salida y hacer pruebas de resiliencia.

Más adelante hay otro asunto. DORA permite a los supervisores europeos designar a ciertos proveedores tecnológicos como terceros críticos de TIC, que quedarían bajo supervisión directa de la UE, con inspecciones y recomendaciones que las entidades podrían verse obligadas a aplicar. Ningún proveedor de modelos de IA ha sido designado todavía, pero un sistema muy integrado en valoración, investigación y flujos de operaciones de varias entidades grandes podría acabar llamando la atención.

La conexión con Morgan Stanley merece un ojo. El banco ayudó a diseñar un producto que busca recortar el tiempo que los analistas dedican a investigar y modelar; a la vez, sus propios analistas han pronosticado que los bancos europeos podrían perder una quinta parte de sus empleos por la IA. El lanzamiento llega pocos días después de que GPT-6 Astra saliera el 3 de septiembre con la advertencia de OpenAI sobre sus capacidades cibernéticas, y de que ENISA recibiera acceso esta semana para probarlo. Para una entidad europea la pregunta no es solo si la herramienta funciona: habrá que saber dónde se almacenan los datos, qué subcontratistas acceden a ellos, si el contrato cumple DORA y qué pasa cuando el modelo se sustituya. Nada de eso está en el anuncio, pero estará en el proceso de compra.