Desarrollo De Un Chatbot Para Banca Electrónica Utilizando Inteligencia Artificial Generativa

Abstract

La presente investigación aborda el diseño y desarrollo de un chatbot bancario conversacional que integra inteligencia artificial generativa (IAG) y procesamiento de lenguaje natural (PLN) directamente en la plataforma WhatsApp Business API. El propósito central de esta solución es optimizar la experiencia del usuario y la eficiencia operativa de los servicios de la banca electrónica, permitiendo interacciones fluidas y transacciones financieras seguras desde la aplicación de mensajería instantánea. El proyecto se implementó y validó en un entorno de desarrollo controlado, utilizando un usuario y datos de prueba proporcionados por la Industria Tecnológica MTC. La arquitectura del sistema se fundamentó en tecnologías clave como el framework NestJS, un Modelo de Lenguaje Grande (LLM GPT) vía OpenAI API para las capacidades de PLN, y una API financiera para la gestión transaccional. La metodología Scrum guio el ciclo de desarrollo, facilitando una gestión ágil de los requisitos funcionales, la formulación de historias de usuario y la ejecución de sprints planificados. La validación de la aplicación se llevó a cabo utilizando la herramienta APM New Relic, monitoreando el rendimiento y la fiabilidad operativa. Los resultados evidenciaron una eficiencia sobresaliente que registró un tiempo promedio de transacción de 7.63 milisegundos y una tasa de éxito del 100% en 675 transacciones. Además, la solución demostró su robustez al manejar hasta 59 transacciones por minuto. Estos hallazgos confirman la capacidad del Chatbot para ofrecer un servicio bancario digital rápido, confiable y accesible, marcando un avance significativo en la modernización de la interacción entre usuarios y entidades financieras.