¿Qué es la inteligencia artificial (IA) en las 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 fintech permiten a las instituciones financieras aumentar la eficiencia, reducir el riesgo y ofrecer servicios más personalizados. Potencia aplicaciones como calificación crediticia, detección de fraude, comercio algorítmico, gestión de cartera, cumplimiento normativo y atención al cliente.

Al identificar patrones y hacer predicciones en tiempo real, la IA ayuda a las instituciones a optimizar las operaciones y responder de manera más efectiva a las demandas del mercado y de los clientes.

La industria financiera se basa en procesos intensivos en datos y en 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 dirigirse a los desafíos. 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 atención al cliente receptiva a través de chatbots y asistentes virtuales.

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

Ventaja competitiva: las instituciones que utilizan IA pueden optimizar costos, innovar más rápido y ofrecer servicios mejorados, lo que podría darles una mejor posición en mercados competitivos.

A medida que evolucionan las tecnologías inteligentes, la IA se está convirtiendo 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 comercio de alta frecuencia (HFT) y estrategias de inversión complejas. Estos sistemas pueden realizar analytics de datos complejos y analizar vastos conjuntos de datos, incluidos datos históricos del mercado, sentimiento de noticias y movimientos de precios en tiempo real, para ejecutar operaciones a velocidades y escalas más allá de las capacidades humanas.

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

Desde la automatización de la gestión de gastos hasta la simplificación del monitoreo del cumplimiento, las herramientas impulsadas por IA permiten a las organizaciones manejar volúmenes crecientes de transacciones mientras mantienen la precisión y la coherencia. Estos avances mejoran la productividad y respaldan la escalabilidad de las operaciones financieras.  

• Ejemplo: IBM® watsonx Orchestrate automatiza las entradas de diario, lo que reduce los tiempos de ciclo en más de un 90 % y ahorra 600 000 dólares al año.
• Impacto: la automatización del flujo de trabajo podría reducir los costos operativos y liberar a los empleados humanos para actividades de mayor valor.

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

• Ejemplo: Las cooperativas de ahorro y crédito que implementaron un modelo de IA habrían experimentado 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 incumplimiento.

Los chatbots y los asistentes virtuales impulsados por IA manejan las consultas rutinarias de los clientes, proporcionando respuestas instantáneas y liberando a los agentes humanos para que se centren en problemas más complejos. El procesamiento de lenguaje natural (PLN) permite que estos sistemas de IA conversacional comprendan y respondan a las necesidades de los clientes de manera eficaz.

• Ejemplo: En un estudio de caso, el chatbot Erica de Bank of America manejó más de 2 mil millones de interacciones con clientes, ayudando con tareas como consultas de saldo y pagos de facturas.²
• Impacto: Los chatbots podrían facilitar la oferta de soporte las 24 horas al día, los 7 días a la semana y brindar respuestas más rápidas a consultas de rutina.

Las iniciativas de detección de fraude mediante IA emplean algoritmos de aprendizaje profundo y análisis predictivos 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 detección y reduciendo los falsos positivos.

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

La IA está transformando las operaciones de seguros por automatizar los flujos de trabajo de suscripción y reclamaciones mediante el uso de herramientas como el procesamiento de 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 políticas y liquidaciones de siniestros más rápidas.

• Ejemplo: Los sistemas impulsados por IA pueden procesar fotografías de daños y formularios de reclamaciones basados en texto en segundos, acelerando las aprobaciones de problemas comunes como reparaciones de parabrisas.
• Impacto: las aseguradoras ven ganancias de eficiencia, liquidaciones más rápidas y una detección de fraude más sólida con la automatización impulsada por IA. 

Las herramientas de IA se utilizan para el análisis avanzado de datos que pueden identificar las tendencias del mercado y optimizar las carteras financieras y de inversión. Estos sistemas pueden proporcionar insights aplicables en la práctica tanto para inversores individuales como para administradores de activos institucionales.

• Ejemplo: A partir de 2025, el 91 % de los gerentes de activos utilizan o planean usar IA para la construcción e investigación de carteras, un fuerte incremento 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.

Los análisis predictivos utilizan modelos de IA para identificar patrones en datos históricos y predecir resultados futuros. Esta capacidad es valiosa para las instituciones financieras que buscan anticipar riesgos y detectar nuevas oportunidades. También soporta tareas como la administración del flujo de caja, donde la IA realiza el pronóstico de necesidades de liquidez.

• Ejemplo: Los sistemas de IA analizan los indicadores económicos globales para pronosticar las tendencias del mercado, lo que permite a las compañías tomar decisiones proactivas sobre inversiones o asignación de recursos.
• Impacto: las instituciones financieras que emplean modelos predictivos pueden mejorar la planeación estratégica y la eficiencia operativa aprovechando los insights 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 el monitoreo 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 escanean textos legales y ajustan las políticas internas para garantizar el cumplimiento de las nuevas regulaciones.
• Impacto: las instituciones financieras que utilizan IA para los esfuerzos contra el lavado de dinero podrían responder más rápido a los problemas y mejorar la precisión de sus sistemas de monitoreo con el tiempo.

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

Mejora de la gestión de riesgos: los sistemas de IA ofrecen insights más profundos del riesgo crediticio, la detección de 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 productos y servicios a las necesidades individuales de los clientes.

Escalabilidad: los sistemas de IA pueden manejar volúmenes de transacciones crecientes sin comprometer la velocidad o la precisión.

Inclusión financiera ampliada: la IA permite evaluar la solvencia mediante el uso de fuentes de datos no tradicionales, aumentando el acceso a los servicios financieros y tomando decisiones crediticias 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 con sesgo pueden incluir sesgos algorítmicos que podrían producir resultados discriminatorios, especialmente en áreas como la calificación crediticia.
• Falta de explicabilidad: los sistemas complejos de IA a menudo funcionan como "cajas negras ", lo que dificulta explicar sus decisiones a los reguladores y stakeholders.
• Riesgos de ciberseguridad: los sistemas de IA son vulnerables a los ciberataques, incluidos los ataques de adversarios y las filtraciones de datos.
• Preocupaciones relacionadas con la privacidad de datos: la gestión de datos financieros confidenciales plantea preguntas sobre la seguridad y el cumplimiento.
• Incertidumbre normativa: la ausencia de normativas globales estandarizadas complica la implementación de los sistemas de IA.

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

Un conjunto diverso de stakeholders implementa, opera, regula y utiliza tecnologías de IA en el sector financiero. Estos participantes incluyen:

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

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

Liderazgo ejecutivo: los altos ejecutivos y el Consejo de administración toman las decisiones estratégicas relativas a la implementación y el uso de las iniciativas de IA, así como a su correcta gestión.

Proveedores de tecnología: compañías que desarrollan herramientas, plataformas e infraestructura de IA.

Reguladores: autoridades que garantizan que los sistemas de IA cumplan con las leyes y no planteen riesgos sistémicos.

Clientes: usuarios finales que obtienen un beneficio de servicios personalizados y una mayor accesibilidad.

El uso de la IA en las finanzas requiere monitoreo para garantizar su uso adecuado y minimizar los riesgos potenciales. La gobernanza proactiva puede impulsar un uso responsable, ético y transparente de la IA, lo cual es crítico ya que las instituciones financieras manejan grandes cantidades de datos confidenciales. Los componentes clave de una gobernanza de la IA eficaz incluyen:

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

Marcos regulatorios: los gobiernos y organizaciones como la UE y la OCDE están desarrollando estándares para la gobernanza de la IA.

Gestión de riesgos: las instituciones financieras deben implementar controles estables para mitigar los riesgos asociados con la adopción de la 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 la transformación digital de la industria financiera de nuevas maneras.

La IA generativa ha ganado atención por su capacidad para crear contenido realista. En el futuro, 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 machine learning y simulaciones avanzadas de fraude. Estas capacidades de IA generativa podrían mejorar la toma de decisiones al proporcionar a las instituciones financieras más insights sobre los posibles desafíos y oportunidades.

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) son útiles para tareas como la atención al cliente y el análisis de documentos, pero la próxima generación de sistemas de IA, los modelos de razonamiento de gran tamaño (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 complejos, optimizar carteras 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 forma autónoma se vuelvan más sofisticados. Estos agentes podrían gestionar procesos complejos, como la gestión de gastos, el monitoreo del cumplimiento normativo y el pronóstico del flujo de caja, sin necesidad de intervención humana. Al integrar el procesamiento de lenguaje natural, la toma de decisiones y la concientización, los agentes autónomos 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 privacidad de datos y la ciberseguridad, los sistemas de IA descentralizados podrían ser una solución potencial. Estos sistemas procesan datos localmente en lugar de depender de servidores centralizados, lo que reduce el riesgo de filtraciones y garantiza el cumplimiento de regulaciones 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 de fraude y la verificación de identidad.

Si bien la detección de 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 la computación edge podría permitir que los sistemas de detección de 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 los analytics, para mejorar la precisión.

Las finanzas incorporadas, la integración de servicios financieros en plataformas no financieras, se están generalizando. Se espera que la IA desempeñe un papel en la personalización de estas experiencias. Los futuros sistemas de IA podrían aprovechar los datos de los usuarios en tiempo real para ofrecer productos financieros personalizados, como opciones de préstamos personalizadas o recomendaciones de inversión, directamente dentro de las plataformas de comercio electrónico, las aplicaciones de redes sociales u otros ecosistemas digitales. Esta tendencia podría afectar la forma 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 carteras, el modelado de riesgos y la seguridad criptográfica. Las instituciones financieras podrían utilizar, por ejemplo, algoritmos cuánticos para resolver problemas de optimización que actualmente son computacionalmente imposibles, lo que lleva a una asignación de recursos más eficiente y a una mayor precisión de pronóstico.

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

Las consideraciones medioambientales, sociales y de gobernanza (ESG) están cobrando cada vez más importancia en el ámbito financiero, y se espera que la IA desempeñe un papel más destacado en el avance de las iniciativas de sustentabilidad. Los futuros sistemas de IA podrían proporcionar análisis más detallados de los parámetros ESG, lo que ayudaría a las instituciones a alinear sus inversiones con los objetivos medioambientales. Además, la IA podría ayudar a realizar un seguimiento de la huella de carbono, evaluar los riesgos relacionados con el clima e identificar oportunidades para el financiamiento verde.

La IA ya se emplea para ampliar el acceso a los servicios financieros en mercados desatendidos. En el futuro, las plataformas impulsadas por IA podrían expandir para incluir fuentes de datos alternativas (como patrones de uso de teléfonos móviles o rendimientos agrícolas) para crear perfiles financieros para poblaciones no bancarizadas. Podría permitir que más personas accedan a crédito, cuentas de ahorro y productos de seguros, contribuyendo a una mayor inclusión económica en todo el mundo.