HACIA UNA BANCA MÁS AGIL Y PREDICTIVA
HACIA UNA BANCA MÁS AGIL Y PREDICTIVA lA Y EL NUEVO HORIZONTE DE LAS FINANZAS: HACIA UNA BANCA MÁS ÁGIL Y PREDICTIVA ROSA MARTÍNEZ La La inteligencia artificial (IAl está revolucionando civersos sectores de la economía mundial y el sistema financiero no es la excepción.
Desde la personalización de servicios hasta la prevención de fraudes y la optimización de la gestión de riesgos, la lA se ha convertido en un catalizador de cambios profundos en la banca y las finanzas Los expertos coinciden en que esta tecnología está redefiniendo la forma en que interactuamos con nuestras finanzas, impulsando nuevas oportunidades y desafíos. En efecto, uno de los aspectos más destacados de la lA en el ámbito financiero es su capacidad para personalizar los servicios ofrecidos por las instituciones bancarias. El Dr.
Carlos Cid, académico del Departamento de Administración y Economía de la Universidad de Santiago de Chile (USACHI. explica que la lA ha permitido a los bancos analizar grandes volúmenes de datos sobre el comportamiento financiero de sus clientes. Esto incluye el análisis de patrones de gasto, hábitos de ahorro y preferencias de inversión. “Al utilizar estos datos, los bancos pueden crear perfiles detallados de cada cliente, hacer predicciones sobre sus necesidades futuras y gestionar sus finanzas personales de manera automatizada”, señala Cid.
Esta personalización no solo melora la experiencia del cliente, sino que también permite a los bancos retener a sus usuarios al identificar posibles señales de descontento y ofrecer soluciones antes de que el cliente decide cambiar de institución.
Rodrigo Acevedo, gerente general de Entersoft, concuerda con esta visión, a la vez que destaca que la lA ha permitido automatizar procesos como la gestión de carteras y la creación de recomendaciones personalizadas para los clientes. “La lApuede mejorar la experiencia del cliente, automatizar procesos y reducir costos”, afirma Acevedo, quien además hace hincapié en la capacidad de esta tecnología para analizar grandes volúmenes de datos y detectar patrones y tendencias. GESTIÓN DE RIESGOS En la banca, la gestión de riesgos y la prevención del fraude son áreas en las que la lA ha tenido un impacto revolucionario. El Dr. Cid menciona que, gracias a los algoritmos de aprendizale automático, los bancos pueden identificar patrones inusuales en tiempo real, detectando actividades fraudulentas con mayor eficacia y rapidez que los métodos tradicionales. “Si un cliente realiza una compra inusualmente grande en una ubicación geográfica diferente a la habitual, el sistema de lA puede detectar este comportamiento como fuera de lo común y generar una ajena automatica, explica.
Tomás Silva, Chref Artificial Intelligence Officer en In Motion, añade que los avances en algoritmos han mejorado la capacidad de los bancos para detectar fraudes como el robo de identidad y el uso indebido de tarjetas de crédito, ofreciendo mayor protección sin comprometer la experiencia del cliente. “Las aplicaciones de lA más prometedoras en la gestión de riesgos destacan por su capacidad de adaptarse rápidamente a nuevas amenazas y ofrecer procesos más ágiles”, comenta.
OPEN BANKING En el ámbito del Open Banking, Fernando Benavides, académico de la Universidad Finis Terrae, subraya que la lA está facilitando el análisis de grandes volúmenes de datos compartidos entre bancos y fintechs, lo que permite crear productos más innovadores y competitivos. “La lA permite a los bancos predecir comportamientos futuros de los clientes, mejorando la planificación financiera y la gestión de riesgos. Este tipo de innovaciones no solo mejora la seguridad, sino Que también refuerza la confianza y lealtad de (os clientes hacia las instituciones financieras, afirma Benavides BI. OCKCHAIN Y CRIPTOMONEDAS La lA también ha tenido un impacto significativo en el desarrollo de tecnologías como el blockctiain y las criptomonedas. Rodrigo Acevedo señala que la (A ha permitido crear blockchains y criptomonedas más seguras y escalables, facilitando una mayor transparencia y eficiencia en las transacciones financieras. La lA puede mejorar la detección de fraudes en transacciones y ofrecer una mayor precisión en la gestión de riesgos asociados al uso de estas tecnologías, agrega. Este avance ha sido especialmente relevante en el contexto de las criptomonedas, donde la seguridad es una preocupación pnmordial. Las innovaciones en lA han permitido identificar comportamientos anómalos en las transacciones y proteger tanto a los usuarios como a las instituciones financieras de posibles fraudes o robos. DESAFÍOS EI1COS A pesar de sus múltiples beneficios, la implementación de la lA en el sector financiero no está exenta de desafíos. El Dr. Cid menciona que uno de los principales problemas es la falta de transparencia en las decisiones automatizadas. Y es que, como los modelos de lA son complejos, en muchos casos, son difíciles de entender, lo que puede generar desconfianza tanto en los clientes como en los reguladores. “La determinación de responsabilidades ante errores o daños financieros es un punto critico dentro de la responsabilidad legal de estas herramientas”, advierte. Acevedo comparte esta preocupación y añade que la lA puede generar sesgos y discriminación si los datos utilizados para entrenar los modelos contienen prejuicios históricos. “Es fundamental que las instituciones financieras implementen medidas de seguridad y protección de datos para garantizar la confidencialidad y evitar la perpetuación de desigualdades”, señala.
De ahí que Diego González, CEO de Defontana, enfatice la importancia de la transparencia y equidad en la aplicación de la lA, afirmando que uno de los principales desafíos es evitar que los algoritmos reproduzcan sesgos o discriminación. “Si los datos históricos contienen prejuicios, esos mismos sesgos podrían replicarse en las decisiones que la lA toma. Este reto subraya la necesidad de una regulación clara y ética que garantice el uso usto de la inteligencia artificial en las finanzas”, comenta.
HIPERPERSONAUZACIÓN El concepto de Open Banking, impulsado por la lA, está abriendo nuevas oportunidades para las instituciones financieras, Fernando Benavides destaca que la lA permite a los bancos y fintechs compartir datos financieros de manera más rápida y eficiente, toque resulta en productos más personalizados y competitrvos. “Con la lA, los bancos pueden predecir comportamientos futuros de los clientes y ofrecer recomendaciones personalizadas en tiempo real”, explica. En esta misma línea. González proyecta un futuro donde la hiperpersonalización será la norma. Dice que la lA permitirá que cada cliente reciba productos y servicios financieros completamente adaptados a Sus necesidades individuales, lo que empoderará a las personas para tomar decisiones más informadas y alcanzar sus metas financieras. Así, en los próximos años, la colaboración entre humanos y máquinas se convertirá en una tendencia clave.
En este escenario, Tomás Silva predice que la lA no solo automatizará tareas, sino que también complementará la intuición humana en la toma de decisiones financieras, maximizando los resultados y minimizando los riesgos. id ul1iiipeflCi3 artificial está transformando el sector, nanciero, ofreciendo nueves oportunidades j. ira la personalización de. çervcios la prevención de ;:c:8kzz Diversos expertos coinciden en que el futuro de las finanzas será impulsado por la colaboración entre humanos y máquinas, con la lA como una herramienta clave para crear un sistema financiero más justo, accesible y seguro. A medida que esta tecnología siga evolucionando, las instituciones que la adopten de manera estratégica estarán mejor preparadas para liderar en la nueva era de los servicios financieros..