FinTech e Inteligencia Artificial: Cómo Está Cambiando la Banca Digital
La transformación digital de las finanzas ya incluye banca móvil, pagos electrónicos, servicios financieros en la nube y plataformas digitales. La incorporación de inteligencia artificial amplía todavía más estas capacidades.
El Banco de Pagos Internacionales (BIS) señala que las entidades financieras utilizan inteligencia artificial en áreas como detección de fraude, evaluación crediticia, cumplimiento normativo, atención al cliente y gestión de riesgos.
¿Qué es FinTech?
FinTech es el término utilizado para describir la aplicación de tecnologías digitales a los servicios financieros.
El concepto engloba una amplia variedad de soluciones, entre ellas:
- Banca digital.
- Pagos electrónicos.
- Plataformas de préstamos.
- InsurTech.
- Gestión automatizada de inversiones.
- Aplicaciones financieras.
- Sistemas de prevención del fraude.
- Tecnología para cumplimiento normativo.
- Servicios financieros basados en la nube.
- Plataformas de identidad digital.
El Banco Mundial considera que la tecnología financiera está transformando la estructura de los servicios financieros y modificando la relación entre bancos tradicionales, nuevas empresas tecnológicas y consumidores.
La inteligencia artificial se está convirtiendo en uno de los componentes tecnológicos más importantes de esta transformación.
¿Cómo utiliza la banca la inteligencia artificial?
La IA puede procesar grandes volúmenes de datos y encontrar patrones que resultarían difíciles de identificar mediante procesos manuales.
En el sector financiero, esto permite desarrollar modelos capaces de analizar transacciones, comportamientos, documentos y diferentes variables relacionadas con clientes y operaciones.
Entre las aplicaciones más importantes se encuentran:
Detección de fraude
Una de las aplicaciones más relevantes es la identificación de operaciones potencialmente fraudulentas.
Los sistemas de inteligencia artificial pueden analizar transacciones en tiempo real y buscar comportamientos que se aparten de los patrones habituales.
Por ejemplo, un sistema puede considerar diferentes variables:
- Importe de la operación.
- Ubicación.
- Dispositivo utilizado.
- Horario.
- Frecuencia de las transacciones.
- Historial del cliente.
- Comportamiento habitual de la cuenta.
Cuando una operación presenta características inusuales, el sistema puede generar una alerta o activar controles adicionales.
La utilización de IA para combatir el fraude adquiere especial importancia a medida que aumentan los pagos digitales y las operaciones realizadas mediante aplicaciones móviles. El BIS ha señalado también el crecimiento de nuevas formas de fraude y estafas asociadas a la digitalización financiera.
Inteligencia artificial para evaluar créditos
Otra aplicación importante se encuentra en la evaluación crediticia.
Tradicionalmente, las entidades financieras utilizan información relacionada con ingresos, historial crediticio, deudas y capacidad de pago para determinar el riesgo de un solicitante.
Los modelos de aprendizaje automático pueden analizar grandes conjuntos de datos para identificar relaciones y patrones que pueden complementar los métodos tradicionales.
La IA también puede utilizarse para automatizar determinadas etapas de la evaluación de solicitudes y reducir el tiempo necesario para procesar documentación.
Sin embargo, estos sistemas requieren controles adecuados. Los modelos pueden producir resultados incorrectos o reproducir sesgos presentes en los datos utilizados para entrenarlos.
Por esta razón, la gobernanza de los datos y la supervisión humana son aspectos importantes de la utilización de inteligencia artificial en servicios financieros.
Banca digital personalizada
La inteligencia artificial también permite desarrollar servicios financieros más personalizados.
Una aplicación bancaria puede analizar determinados patrones de uso para ofrecer información o servicios adaptados a cada cliente.
Entre las posibles aplicaciones se encuentran:
- Recomendaciones de productos financieros.
- Alertas sobre determinados movimientos.
- Asistentes virtuales.
- Análisis automatizado de gastos.
- Clasificación de operaciones.
- Recordatorios de pagos.
- Herramientas de planificación financiera.
El objetivo es utilizar los datos disponibles para ofrecer una experiencia digital más adaptada a las necesidades del usuario.
Chatbots y asistentes financieros
Los chatbots basados en inteligencia artificial representan otra de las aplicaciones más visibles.
En lugar de limitarse a responder mediante menús predeterminados, los nuevos sistemas pueden interpretar preguntas formuladas en lenguaje natural.
Un cliente puede consultar, por ejemplo, información sobre una transferencia, una tarjeta o determinados servicios bancarios sin necesidad de navegar por múltiples menús.
La inteligencia artificial generativa también permite desarrollar asistentes capaces de analizar documentos, resumir información y ayudar a los empleados de las entidades financieras en determinadas tareas.
El BIS señala que los modelos generativos pueden ampliar las posibilidades de análisis de datos, procesamiento de documentos y atención al cliente dentro de la banca.
IA para combatir el lavado de dinero
La inteligencia artificial también puede utilizarse en procesos de prevención del lavado de dinero y otros delitos financieros.
Las instituciones financieras deben analizar grandes cantidades de operaciones para detectar actividades que puedan requerir una revisión adicional.
Los sistemas automatizados pueden ayudar a identificar patrones, relaciones entre transacciones y comportamientos inusuales.
Esto no significa que un algoritmo pueda determinar por sí solo que una operación constituye un delito. En muchos casos, las alertas requieren análisis adicional por parte de especialistas.
La ventaja de la automatización está en ayudar a procesar grandes cantidades de información y priorizar determinados casos para su revisión.
Automatización de procesos bancarios
La IA no solamente afecta a los servicios que ve el cliente.
También puede utilizarse dentro de las operaciones internas de las entidades financieras.
Algunos procesos que pueden beneficiarse de automatización incluyen:
- Procesamiento de documentos.
- Verificación de información.
- Clasificación de solicitudes.
- Atención al cliente.
- Procesos de cumplimiento.
- Análisis de riesgos.
- Gestión administrativa.
- Automatización de tareas repetitivas.
Esta transformación puede reducir tiempos de procesamiento y permitir que los empleados dediquen más recursos a tareas que requieren análisis o intervención humana.
El BIS ha señalado que la automatización mediante IA puede agilizar procesos bancarios y reducir determinados costes operativos.
IA y seguridad de los pagos digitales
El crecimiento de los pagos digitales también aumenta la necesidad de mecanismos de seguridad capaces de analizar operaciones rápidamente.
La inteligencia artificial puede utilizarse para detectar patrones sospechosos y ayudar a identificar posibles estafas.
Esto resulta especialmente relevante porque los delincuentes también pueden utilizar nuevas tecnologías para mejorar sus métodos de ataque.
Por ejemplo, la inteligencia artificial generativa puede facilitar la creación de mensajes fraudulentos más personalizados y convincentes.
Por ello, los bancos tienen que utilizar IA tanto para mejorar sus servicios como para reforzar sus sistemas de defensa.
La inteligencia artificial también introduce nuevos riesgos
La incorporación de IA a los servicios financieros no está exenta de problemas.
Uno de los principales desafíos está relacionado con los datos.
Los modelos necesitan grandes cantidades de información y las entidades financieras manejan datos especialmente sensibles.
Entre los riesgos se encuentran:
- Privacidad de los datos.
- Seguridad de la información.
- Errores de los modelos.
- Sesgos algorítmicos.
- Falta de transparencia.
- Dependencia de proveedores tecnológicos.
- Riesgos relacionados con modelos generativos.
- Ciberataques contra sistemas de IA.
El BIS ha destacado que la calidad, privacidad y seguridad de los datos son elementos fundamentales para ampliar el uso de IA en las instituciones financieras.
¿Qué ocurre si una IA toma una decisión incorrecta?
Una de las dificultades de algunos modelos avanzados es que sus resultados pueden ser difíciles de explicar.
En un sector como el financiero, esto puede ser especialmente importante.
Por ejemplo, si un sistema participa en la evaluación de una solicitud de crédito, la entidad debe contar con mecanismos para revisar el resultado y gestionar posibles errores.
Por esta razón, la implementación de IA en banca requiere políticas de gobernanza, controles, auditorías y supervisión humana.
El objetivo no es simplemente automatizar la mayor cantidad posible de decisiones, sino establecer un sistema en el que la tecnología pueda utilizarse de forma controlada.
IA generativa en la banca
La aparición de modelos generativos ha ampliado las posibilidades de utilización de inteligencia artificial en las instituciones financieras.
Estas herramientas pueden utilizarse para:
- Analizar documentos.
- Generar resúmenes.
- Ayudar a empleados en consultas internas.
- Automatizar determinadas comunicaciones.
- Analizar información financiera.
- Crear asistentes digitales.
- Apoyar procesos de programación y desarrollo de software.
Sin embargo, los sistemas generativos también pueden producir información incorrecta o utilizar datos de manera inadecuada si no existen controles suficientes.
Por eso, las entidades financieras necesitan políticas específicas sobre qué información puede introducirse en estos sistemas y cómo deben verificarse sus resultados.
FinTech frente a la banca tradicional
La expansión de las empresas FinTech ha incrementado la competencia dentro del sector financiero.
Estas empresas pueden especializarse en determinados servicios y utilizar tecnologías digitales para desarrollar productos financieros con estructuras diferentes a las de los bancos tradicionales.
Mientras tanto, las entidades bancarias también están acelerando sus procesos de digitalización.
El resultado es un sector financiero en el que bancos, empresas tecnológicas y compañías FinTech compiten y colaboran en diferentes áreas.
El Banco Mundial destaca que la digitalización está modificando los límites tradicionales del sector financiero y generando nuevos modelos de negocio.
¿Qué papel tendrá la nube?
La infraestructura cloud también desempeña un papel importante en esta transformación.
Los servicios de computación en la nube permiten disponer de capacidad de procesamiento y almacenamiento flexible para aplicaciones digitales y sistemas de análisis.
Esto resulta especialmente relevante para soluciones de inteligencia artificial, que pueden requerir grandes cantidades de recursos informáticos.
Sin embargo, las instituciones financieras deben gestionar cuidadosamente aspectos relacionados con seguridad, privacidad, resiliencia y dependencia tecnológica.
La digitalización financiera, por tanto, no consiste únicamente en adoptar nuevas aplicaciones: también requiere modernizar la infraestructura que las sostiene.
El futuro de la banca digital
La combinación de FinTech, inteligencia artificial, computación en la nube y pagos digitales continuará modificando el sector financiero.
Los bancos pueden utilizar IA para procesar más información, automatizar operaciones y mejorar determinados servicios.
Al mismo tiempo, las autoridades financieras están prestando cada vez más atención a cuestiones relacionadas con la gobernanza, la estabilidad financiera, la protección de datos y la supervisión de los sistemas de inteligencia artificial.
El desafío será encontrar un equilibrio entre innovación y control.
La inteligencia artificial está pasando de ser una tecnología experimental a convertirse en una herramienta utilizada en diferentes áreas de la industria financiera.
La detección de fraude, evaluación de crédito, atención al cliente, automatización de procesos, gestión de riesgos y cumplimiento son algunos de los ámbitos donde la IA puede transformar la banca digital.
Para las empresas FinTech y las entidades financieras, la oportunidad está en utilizar estas tecnologías para mejorar procesos y servicios sin descuidar la seguridad, la privacidad y la supervisión.
La banca del futuro será cada vez más digital y automatizada, pero su evolución dependerá también de la capacidad del sector para gestionar correctamente los nuevos riesgos tecnológicos.
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