¿Qué es la inteligencia artificial (IA) en finanzas?

A diferencia del software tradicional, los sistemas de IA imitan la inteligencia y el razonamiento humanos, y pueden aprender con el tiempo, mejorando continuamente a medida que procesan nueva información. Los avances resultantes de la fintech permiten a las instituciones financieras aumentar la eficiencia, reducir el riesgo y ofrecer servicios más personalizados. Potencia aplicaciones como calificación crediticia, detección del fraude, comercio algorítmico, gestión de portfolio, cumplimiento normativo y servicio de atención al cliente.

Al identificar patrones y realizar predicciones en tiempo real, la IA ayuda a las instituciones a optimizar sus operaciones y responder con mayor eficacia a las demandas del mercado y de los clientes.

El sector financiero depende de procesos que requieren un uso intensivo de datos y de la toma de decisiones en tiempo real. Las herramientas de IA pueden procesar grandes volúmenes de datos de forma rápida y precisa, lo que permite abordar retos. Las áreas clave en las que la IA puede ayudar incluyen:

Eficiencia operativa: la automatización impulsada por IA reduce las cargas de trabajo manuales, agiliza los procesos y minimiza los errores.

Gestión de riesgos: los modelos de IA ayudan a evaluar los riesgos potenciales con mayor precisión y a detectar actividades fraudulentas en tiempo real.

Experiencia del cliente: la IA permite interacciones personalizadas, como asesoramiento financiero personalizado y un servicio de atención al cliente receptivo a través de chatbots y asistentes virtuales.

Cumplimiento normativo: la IA simplifica el cumplimiento mediante la automatización de los procesos de supervisión y elaboración de informes, lo que ayuda a las instituciones a navegar por normativas complejas.

Ventaja competitiva: las instituciones que utilizan la IA pueden optimizar los costes, innovar más rápidamente y ofrecer mejores servicios, lo que podría situarlas en una posición más favorable en mercados competitivos.

A medida que las tecnologías inteligentes evolucionan, la IA se convierte en un controlador clave de la innovación y el crecimiento en el sector financiero. Estos avances en inteligencia artificial permiten soluciones más inteligentes, rápidas y escalables que redefinen los modelos bancarios y de inversión tradicionales.

La IA se está aplicando en muchas áreas del ecosistema financiero. Estos son algunos de los casos de uso más comunes de la IA en las finanzas:

Los algoritmos impulsados por IA son parte de los mercados financieros actuales, lo que permite el trading de alta frecuencia (HFT) y estrategias de inversión complejas. Estos sistemas pueden realizar análisis de datos más complejos y analizar enormes conjuntos de datos, incluidos datos históricos del mercado, opiniones de noticias y movimientos de precios en tiempo real, para ejecutar operaciones a velocidades y escalas que superan la capacidad humana.

• Ejemplo: Las plataformas de trading utilizan el aprendizaje de refuerzo para simular escenarios de mercado y adaptarse dinámicamente a las condiciones cambiantes.
• Impacto: el trading algorítmico podría mejorar la rentabilidad y ayudar en la gestión de riesgos a traders e instituciones.

Desde la automatización de la gestión de gastos hasta la simplificación de la supervisión del cumplimiento, las herramientas con IA permiten a las organizaciones manejar volúmenes de transacciones crecientes manteniendo la precisión y la consistencia. Estos avances mejoran la productividad y respaldan la escalabilidad de las operaciones financieras.  

• Ejemplo: watsonx Orchestrate de IBM automatiza las entradas de diario, reduciendo los tiempos de ciclo en más del 90 % y ahorrando 600 000 USD al año.
• Impacto: la automatización del flujo de trabajo podría reducir los costes operativos y liberar a los empleados humanos para actividades de mayor valor.

Los métodos tradicionales de calificación crediticia a menudo se basan en conjuntos de datos limitados, como los ingresos y el historial crediticio. La IA amplía el alcance de las decisiones crediticias al incorporar fuentes de datos alternativas, como los pagos de servicios públicos, la actividad en las redes sociales y los patrones de geolocalización. Este enfoque puede mejorar el acceso al crédito de las personas que carecen de historiales crediticios tradicionales.

• Ejemplo: según los informes, las cooperativas de ahorro y crédito que implementaron un modelo de IA experimentaron un aumento del 40 % en las aprobaciones de crédito para mujeres y personas de color.¹
• Impacto: los modelos de puntuación crediticia impulsados por IA podrían reducir el sesgo, aumentar las tasas de aprobación de préstamos y reducir los riesgos de impago.

Los chatbots y asistentes virtuales con IA gestionan las consultas rutinarias de los clientes, proporcionando respuestas instantáneas y liberando a los agentes humanos para que se centren en cuestiones más complejas. El procesamiento del lenguaje natural (PLN) permite a estos sistemas de IA conversacional comprender y responder a las necesidades de los clientes de manera eficaz.

• Ejemplo: en un caso de éxito, el chatbot Erica del Bank of America ha gestionado más de 2000 millones de interacciones con clientes, ayudándoles con tareas como consultas de saldos y pagos de facturas.²
• Impacto: los chatbots podrían facilitar la oferta de soporte 24/7 y ofrecer respuestas más rápidas a las consultas rutinarias.

Los esfuerzos de detección del fraude mediante IA utilizan algoritmos de deep learning y análisis predictivo para rastrear patrones de transacciones en tiempo real e identificar anomalías que puedan indicar actividades sospechosas. Los modelos de machine learning pueden adaptarse a nuevas tácticas de fraude, mejorando la precisión de la detección y reduciendo los falsos positivos.

• Ejemplo: una compañía de tarjetas de crédito podría usar IA para detectar comportamientos de gasto inusuales, como una gran compra repentina en un país extranjero, y moverse para evitar transacciones no autorizadas.
• Impacto: el 90 % de las instituciones financieras utilizan la IA para agilizar las investigaciones de fraude y detectar nuevas tácticas en tiempo real.³

La IA está transformando las operaciones de seguros al automatizar los flujos de trabajo de suscripción y reclamaciones mediante el uso de herramientas como el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de imágenes para analizar documentos, fotos y datos no estructurados. Permite una evaluación de riesgos más rápida, precios personalizados de pólizas y liquidaciones de reclamaciones más rápidas.

• Ejemplo: los sistemas con IA pueden procesar las fotos y los formularios de reclamación basados en texto por daños en segundos, lo que acelera la aprobación de problemas comunes, como la reparación de parabrisas.
• Impacto: las aseguradoras obtienen ganancias de eficiencia, liquidaciones más rápidas y una detección del fraude más sólida con la automatización con IA. 

Las herramientas de inteligencia artificial se utilizan para el análisis avanzado de datos que pueden identificar las tendencias del mercado y optimizar los portfolios financieros y de inversión. Estos sistemas pueden proporcionar conocimientos que se pueden ejecutar tanto para inversores individuales como para gestores de activos institucionales.

• Ejemplo: a partir de 2025, el 91 % de los gestores de activos utilizan o tienen previsto utilizar la IA para la construcción y la investigación de portfolios, un fuerte aumento con respecto al 55 % en 2023.⁴
• Impacto: la IA amplía el acceso a estrategias de inversión sofisticadas, poniéndolas a disposición de una gama más amplia de inversores.

El análisis predictivo utiliza modelos de IA para identificar patrones en datos históricos y predecir resultados futuros. Esta capacidad es valiosa para las instituciones financieras que buscan anticiparse a los riesgos y detectar nuevas oportunidades. También admite tareas como la gestión del flujo de caja, donde la IA pronostica las necesidades de liquidez.

• Ejemplo: los sistemas de IA analizan los indicadores económicos globales para predecir las tendencias del mercado, lo que permite a las empresas tomar decisiones proactivas sobre inversiones o asignación de recursos.
• Impacto: las instituciones financieras que utilizan modelos predictivos podrían mejorar la planificación estratégica y la eficiencia operativa aprovechando los conocimientos sobre las tendencias del flujo de caja, los movimientos de precios y la dinámica del mercado.

La industria de servicios financieros opera bajo estrictos requisitos regulatorios. Los sistemas de IA ayudan con el cumplimiento automatizando la monitorización de transacciones y detectando actividades sospechosas. También ayudan a las instituciones a mantenerse al día con las regulaciones en evolución.

• Ejemplo: las herramientas de IA analizan los textos legales y ajustan las políticas internas para garantizar el cumplimiento de las nuevas normativas.
• Impacto: las instituciones financieras que utilizan la IA para combatir el blanqueo de capitales podrían responder más rápidamente a los problemas y mejorar la precisión de sus sistemas de monitorización con el tiempo.

La IA ofrece varias ventajas a las instituciones financieras, entre ellas:

Mejora de la gestión de riesgos: los sistemas de IA ofrecen un conocimiento más profundo del riesgo crediticio, la detección del fraude y la volatilidad del mercado.

Mayor eficiencia: la automatización reduce el esfuerzo manual y agiliza los flujos de trabajo.

Experiencias personalizadas: la IA permite a las instituciones financieras adaptar los productos y servicios a las necesidades individuales de los clientes.

Escalabilidad: los sistemas de IA pueden gestionar volúmenes de transacciones cada vez mayores sin comprometer la velocidad ni la precisión.

Mayor inclusión financiera: la IA permite evaluar la solvencia crediticia utilizando fuentes de datos no tradicionales, lo que aumenta el acceso a los servicios financieros y hace que las decisiones crediticias sean más justas.

Si bien la IA tiene un potencial significativo, también presenta desafíos que las instituciones financieras deben abordar. Estos desafíos incluyen:

• Sesgo en los algoritmos: los modelos de IA entrenados con conjuntos de datos sesgados pueden incluir sesgos algorítmicos que podrían producir resultados discriminatorios, especialmente en áreas como la puntuación crediticia.
• Falta de explicabilidad: los sistemas complejos de IA suelen funcionar como "cajas negras", lo que dificulta explicar sus decisiones a los reguladores y a las partes interesadas.
• Riesgos de ciberseguridad: los sistemas de IA son vulnerables a los ciberataques, incluidos los ataques adversos y las vulneraciones de datos.
• Protección de datos: la gestión de datos financieros confidenciales plantea preguntas sobre la seguridad y el cumplimiento.
• Incertidumbre regulatoria: la ausencia de regulaciones globales estandarizadas complica la implementación de sistemas de IA.

Para mitigar estos riesgos, las instituciones están adoptando marcos de gobierno, priorizando prácticas éticas de IA y garantizando la transparencia en los procesos impulsados por IA.

Un conjunto diverso de partes interesadas implementan, operan, regulan y utilizan tecnologías de IA en el sector financiero. Estos participantes incluyen:

Instituciones financieras: bancos, aseguradoras y empresas de inversión que adoptan la IA para mejorar las operaciones y la experiencia del cliente.

Liderazgo tecnológico: los directores de sistemas de información (CIOs) y los directores de tecnología (CTOs) toman decisiones clave con respecto a la implementación, el uso y la seguridad de la IA.

Liderazgo ejecutivo: los altos ejecutivos y la junta directiva toman decisiones estratégicas con respecto a la implementación y el uso de iniciativas de IA y su gestión adecuada.

Proveedores de tecnología: empresas que desarrollan herramientas, plataformas e infraestructuras de IA.

Reguladores: autoridades que garantizan que los sistemas de IA cumplen con la legislación y no suponen riesgos sistémicos.

Clientes: los usuarios finales se benefician de servicios personalizados y de una mejor accesibilidad.

El uso de la IA en las finanzas requiere una monitorización para garantizar un uso adecuado y minimizar el riesgo potencial. Una gobernanza proactiva puede promover un uso responsable, ético y transparente de la IA, lo que es crucial dado que las instituciones financieras procesan grandes cantidades de datos sensibles. Los componentes clave de un gobierno de la IA eficaz incluyen:

Directrices éticas: establecimiento de principios de equidad, transparencia y responsabilidad.

Marcos normativos: gobiernos y organizaciones como la UE y la OCDE están desarrollando marcos para el gobierno de la IA.

Gestión de riesgos: las instituciones financieras deben implementar controles sólidos para mitigar los riesgos asociados con la adopción de IA.

IA explicable (XAI): garantizar que los sistemas de IA sean interpretables y que sus decisiones puedan justificarse.

Muchas aplicaciones de IA ya están bien establecidas en el campo de los servicios financieros. Sin embargo, los avances y las tecnologías emergentes están preparados para dar forma al futuro de las finanzas y a la transformación digital de la industria financiera de nuevas maneras.

La IA generativa ha llamado la atención por su capacidad para crear contenido realista. De ahora en adelante, sus futuras aplicaciones en finanzas podrían incluir casos de uso más sofisticados, como el modelado de escenarios para la gestión de riesgos, la generación de datos sintéticos para entrenar modelos de machine learning y simulaciones avanzadas de fraude. Estas capacidades de IA generativa podrían mejorar la toma de decisiones al brindar a las instituciones financieras más conocimiento sobre los desafíos y oportunidades potenciales.

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) son útiles para tareas como el servicio de atención al cliente y el análisis de documentos, pero la próxima generación de sistemas de IA, los grandes modelos de razonamiento (LRM), podrían llevar este potencial más allá. Los LRM están diseñados para realizar un razonamiento analítico complejo, lo que les ayuda a simular escenarios financieros intrincados, optimizar portfolios y evaluar el riesgo crediticio con más precisión. Podría ayudar a las instituciones financieras a abordar desafíos que requieren una comprensión contextual más profunda y una planificación estratégica.

Se espera que los agentes de IA capaces de gestionar flujos de trabajo completos de manera autónoma se vuelvan más sofisticados. Estos agentes podrían gestionar procesos complejos como la gestión de gastos, la supervisión del cumplimiento y la previsión del flujo de caja sin necesidad de intervención humana. Al integrar el procesamiento del lenguaje natural, la toma de decisiones y la conciencia, los agentes de IA pueden reducir significativamente los cuellos de botella operativos y mejorar la eficiencia en todas las organizaciones financieras.

En medio de las preocupaciones sobre la protección de datos y la ciberseguridad, los sistemas de IA descentralizados podrían ser una solución potencial. Estos sistemas procesan los datos localmente en lugar de depender de servidores centralizados, lo que reduce el riesgo de vulneraciones y garantiza el cumplimiento de las normativas de protección de datos más estrictas. En el futuro, la IA descentralizada podría permitir a las instituciones financieras implementar soluciones seguras que preserven la privacidad para tareas como la detección del fraude y la verificación de identidad.

Si bien la detección del fraude en tiempo real ya es una aplicación crítica de la IA, los esfuerzos futuros se centrarán en escalar estos sistemas para manejar entornos de transacciones cada vez más complejos y de alto volumen.

El crecimiento de las arquitecturas de IA distribuida y edge computing podría permitir que los sistemas de detección del fraude procesen los datos más cerca de su fuente, reduciendo la latencia y mejorando los tiempos de respuesta. Además, es probable que estos sistemas incorporen fuentes de datos más diversas, como la autenticación biométrica y el análisis del comportamiento, para mejorar la precisión.

La financiación integrada, o integración de los servicios financieros en las plataformas no financieras, se está generalizando cada vez más. Se espera que la IA desempeñe su papel a la hora de hacer que estas experiencias sean más personalizadas. Los sistemas de IA del futuro podrían aprovechar los datos de los usuarios en tiempo real para ofrecer productos financieros personalizados, como opciones de préstamo o recomendaciones de inversión personalizadas, directamente en las plataformas de comercio electrónico, las aplicaciones de redes sociales u otros ecosistemas digitales. Esta tendencia podría afectar a la manera en que los consumidores interactúan con los servicios financieros.

A medida que la computación cuántica y las tecnologías cuánticas maduren, podrían revolucionar áreas como la optimización de portfolios, la modelización de riesgos y la seguridad criptográfica. Las instituciones financieras podrían utilizar, por ejemplo, algoritmos quantum para resolver problemas de optimización que actualmente son imposibles desde el punto de vista computacional, lo que llevaría a una asignación de recursos más eficiente y a una mayor precisión de previsión.

Las arquitecturas de nube híbrida se están volviendo esenciales para escalar las soluciones de IA. Al integrar sistemas en las instalaciones y basados en la nube, las instituciones financieras pueden lograr una mayor flexibilidad y escalabilidad. En el futuro, los entornos de nube híbrida podrían respaldar la implementación de modelos de IA en diversas funciones empresariales, desde el cumplimiento hasta el servicio de atención al cliente.

Las consideraciones ambientales, sociales y de gobierno (ESG) son cada vez más importantes en las finanzas, y se espera que la IA desempeñe un papel más importante en el avance de las iniciativas de sostenibilidad. Los futuros sistemas de IA podrían proporcionar análisis más granulares de las métricas ESG, ayudando a las instituciones a alinear sus inversiones con los objetivos medioambientales. Además, la IA podría ayudar a rastrear las huellas de carbono, evaluar los riesgos relacionados con el clima e identificar oportunidades de financiación ecológica.

La IA ya se utiliza para ampliar el acceso a los servicios financieros en mercados desatendidos. En el futuro, las plataformas con IA podrían ampliarse para incluir fuentes de datos alternativas, como patrones de uso de teléfono móvil o rendimientos agrícolas, para crear perfiles financieros para poblaciones no bancarizadas. Podría permitir que más personas accedan a créditos, cuentas de ahorro y productos de seguros, lo que contribuiría a una mayor inclusión económica en todo el mundo.