La IA está revolucionando la eficiencia, reduciendo costos y abordando los riesgos en los servicios financieros. ¿Qué implica esto para el futuro del sector?
La IA está transformando el sector financiero al mejorar la eficiencia, reducir costes y afrontar nuevos riesgos. En este blog, exploraremos cómo la IA está transformando los servicios financieros y sus implicaciones para el futuro del sector.
Las autoridades monetarias, ante la intersección de la política monetaria y la estabilidad financiera, adoptan cada vez más la IA para optimizar sus operaciones y abordar las amenazas emergentes.
Estas amenazas están aumentando debido a las masivas brechas de seguridad
Según un informe de Deloitte, el 79% de las instituciones financieras a nivel mundial han implementado algún tipo de IA. Se prevé que el mercado global de IA en servicios financieros alcance los 45.600 millones de dólares para 2027, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 22% desde 2020. Esta cifra demuestra su rápida adopción y crecimiento.
Esta adopción generalizada de la IA está redefiniendo la gestión de los datos financieros y la toma de decisiones. La capacidad de esta tecnología para procesar y analizar grandes volúmenes de datos permite a las instituciones financieras realizar tareas que antes requerían el doble o el triple de tiempo. Además, ha eliminado el riesgo de error humano.
Un estudio de Accenture revela que los bancos que utilizan IA en sus operaciones reportan un aumento del 30% en la eficiencia operativa y una reducción del 25% en los costos operativos.
Este significativo impacto está impulsando a otras instituciones a seguir el ejemplo de quienes están a la vanguardia. Se han convertido en un gran ejemplo gracias a los resultados obtenidos.
El impacto de la IA en los servicios financieros
Hoy en día, la IA es la herramienta predilecta de las instituciones financieras para identificar patrones complejos. Ayuda a optimizar el tiempo en áreas operativas como pagos, préstamos, seguros y gestión de activos.
Todos sabemos que el tiempo es oro, y cuanto más se optimiza el gasto, mayor es la rentabilidad.
Veamos algunos ejemplos específicos donde este beneficio es evidente. Por ejemplo, los chatbots con IA permiten una atención al cliente más rápida y rentable. Además, la mejora en la detección de fraudes y el cumplimiento normativo que proporciona la IA no tiene parangón con las capacidades humanas.
En el ámbito de los pagos, la IA aborda desafíos históricos como el conocimiento del cliente (KYC) y la prevención del blanqueo de capitales (AML). Esto reduce costos y mejora la propuesta de valor del banco. Además, ayuda a mitigar la fragmentación en la banca corresponsal, una tendencia global preocupante.
Esta fragmentación se produce cuando los bancos internacionales deben utilizar múltiples canales y acuerdos para transferir dinero entre sí.
En lugar de tener un sistema único y simple, cada banco puede conectarse con varios bancos por separado, lo que hace que las transacciones sean más lentas y costosas.
La IA ayuda a optimizar y mejorar la eficiencia del sistema de corresponsalía bancaria, reduciendo la fragmentación y mejorando la eficacia de las transacciones internacionales.
Impacto de la IA en la evaluación crediticia y el acceso al crédito
La IA también ha llegado para transformar la evaluación crediticia. Tradicionalmente, los modelos de calificación crediticia se basan en parámetros convencionales que podrían no reflejar plenamente la solvencia de una persona.
La inteligencia artificial puede analizar una gama más amplia de datos, incluyendo información no financiera. Esto resulta en evaluaciones más precisas y con menos errores.
Este enfoque puede facilitar el acceso al crédito a personas que, a pesar de tener un historial crediticio deficiente, poseen una capacidad real de pago.
En otras palabras, brinda oportunidades a personas que antes no eran aptas para obtener crédito, beneficiando a muchas que se creía que carecían de respaldo suficiente.
Esto se relaciona con la inclusión financiera y brinda a los bancos mayor seguridad y tranquilidad respecto a los clientes potenciales.
Riesgos y desafíos de la IA en el sector financiero
A pesar de sus numerosas ventajas, la integración de la IA en los servicios financieros también presenta nuevos riesgos. Uno de los principales es la ciberseguridad.
La IA puede aumentar la probabilidad y la complejidad de los ciberataques, haciendo que técnicas como el phishing sean más sofisticadas y el malware más eficiente. Esta es la otra cara de la moneda.
Según un informe de McKinsey, el 60% de las organizaciones financieras han experimentado un aumento en la cantidad y sofisticación de los ciberataques en los últimos dos años, y esta tendencia continúa.
La IA en malas manos puede causar daños irreparables, no solo a los bancos, sino también a cualquier persona relacionada, cliente, empleado o entidad asociada.
Además, los modelos de IA entrenados con datos sesgados pueden perpetuar los prejuicios existentes, lo que afecta la imparcialidad en las decisiones sobre préstamos y seguros. ¿Cómo es posible?
Imagine que un banco utiliza un modelo de IA para decidir a quién conceder préstamos. Este modelo se entrena con datos históricos de préstamos anteriores, como ingresos, edad y ubicación del solicitante.
Ahora, supongamos que, en el pasado, el banco aprobó más préstamos a personas de ciertas zonas de la ciudad y fue menos generoso con personas de otras zonas debido a sesgos históricos o decisiones previas.
Si el modelo de IA se entrena con estos datos sesgados, aprenderá que ciertas zonas son más fiables que otras basándose en patrones históricos.
Como resultado, el modelo podría rechazar solicitudes de zonas menos favorecidas, incluso si cuentan con una situación financiera sólida, porque así lo ha aprendido.
Como alternativa, podría mostrar favoritismo hacia los solicitantes de zonas que históricamente han recibido más aprobaciones de préstamos, incluso si su situación financiera no es tan sólida.
Esto podría llevar a los asesores de crédito a tomar decisiones injustas, perpetuando graves problemas globales como las desigualdades existentes. Por lo tanto, es fundamental tener muy en cuenta el contexto del modelo para garantizar una toma de decisiones justa.
El papel de los bancos centrales en la era de la IA
Los bancos centrales prestan especial atención al impacto de la IA y la han incorporado activamente para lograr sus objetivos. Hoy en día, la IA ayuda a estas instituciones en la recopilación de datos, el análisis estadístico y la gestión de los sistemas de pago.
Las iniciativas globales han mostrado excelentes resultados, lo que confirma la impresionante capacidad de la IA para generar resultados positivos.
Esta tecnología contribuye significativamente a combatir el blanqueo de capitales y a mejorar la eficiencia de las redes de pago mediante técnicas como la tokenización y algoritmos avanzados.
Los bancos centrales también están explorando el uso de la IA para reforzar la ciberseguridad. La capacidad de la IA para automatizar procesos repetitivos y mejorar la detección de amenazas es crucial para proteger las estructuras financieras contra las ciberamenazas emergentes.
El año pasado, los ciberataques dirigidos a instituciones financieras aumentaron un 30% en comparación con el año anterior. Esta es una cifra preocupante que sigue en aumento. Además, el coste global de las filtraciones de datos en el sector bancario alcanzó los 24.000 millones de dólares.
Para ponerlo en perspectiva, es equivalente al PIB de países como Jordania o Malta, o aproximadamente el doble de lo que la NASA gasta anualmente en toda su investigación y desarrollo.
La IA puede ser crucial en este contexto. Tiene la capacidad de identificar patrones sospechosos y responder a las amenazas en tiempo real, lo que ayuda a reducir el riesgo de ataques y a mitigar el impacto potencial de las brechas de seguridad.
La IA es un actor clave en el sector
En conclusión, la IA está transformando el sector financiero al mejorar la eficiencia, reducir costos y ofrecer nuevas capacidades en la evaluación crediticia.
Sin embargo, es crucial gestionar los desafíos asociados, como los riesgos de ciberseguridad y los sesgos de datos. Los bancos centrales y las instituciones financieras deben adoptar prácticas rigurosas para maximizar los beneficios de la IA y proteger a los clientes.
Como guardianes de la estabilidad financiera y económica, tienen la responsabilidad de guiar la integración de la IA hacia resultados positivos para el sector financiero global.
Deben garantizar que los beneficiarios finales de este proceso sean los usuarios, quienes en última instancia contribuyen a la estabilidad corporativa de los bancos y, en consecuencia, a su crecimiento.
En Interfaz, aportamos una amplia experiencia y conocimientos en el sector bancario para ayudarle a gestionar estas complejidades. Como empresa tecnológica con un profundo conocimiento de los servicios financieros, nos comprometemos a ofrecer soluciones innovadoras que impulsan la eficiencia y el crecimiento.
