La inteligencia artificial (IA) dejó de ser una apuesta de innovación para convertirse en una capacidad estratégica que está redefiniendo la forma en que las instituciones financieras gestionan el riesgo, combaten el fraude, interactúan con sus clientes y toman decisiones de negocio.
Sin embargo, conforme la tecnología avanza y se integra a más procesos críticos, surge una nueva exigencia para el sector, y es la de garantizar que esa IA sea confiable, explicable y gobernada.
Esa fue una de las principales conclusiones planteadas por especialistas internacionales, líderes de riesgo y expertos en fraude durante un encuentro titulado “IA confiable para la nueva agenda de riesgo y fraude”, organizado por SAS, y donde también tuvo participación Fabián Serrato, CRO Retail y PyME de Banamex.
En el evento también se analizó el papel que desempeñará la IA en la nueva agenda de la industria financiera.
Para Julie Muckleroy, Global Banking Strategic Advisor de SAS, la conversación en el mercado ya no gira únicamente alrededor de la adopción tecnológica, sino sobre la capacidad de las organizaciones para generar confianza en cada decisión automatizada que toman.
“Tenemos que asegurarnos de que la inteligencia artificial que estamos utilizando sea defendible, explicable, gobernada y confiable, porque la confianza será el centro de la diferenciación conforme los clientes estén dispuestos a cambiar”, afirmó.
La especialista señaló que, precisamente, el sector financiero enfrenta un escenario marcado por una combinación de factores geopolíticos, económicos, regulatorios y tecnológicos que están aumentando la complejidad de la gestión empresarial.
A ello se suma una presión creciente por parte de reguladores, inversionistas y consumidores para comprender cómo se toman las decisiones impulsadas por inteligencia artificial.
Según explicó, los organismos supervisores ya no se conformarán con conocer los resultados obtenidos por un modelo analítico. Sino que también exigirán evidencia sobre el proceso que condujo a esas conclusiones, la calidad de los datos utilizados y los mecanismos de supervisión implementados para evitar errores, sesgos o afectaciones a los consumidores.
“Los reguladores van a querer transparencia. Van a preguntar por qué el modelo hizo lo que hizo, cómo llegó a esa decisión y cuál es la evidencia que la respalda”, indicó la especialista de SAS.
Durante el encuentro, los especialistas añadieron que en los últimos años, bancos y entidades financieras han destinado miles de millones de dólares a proyectos relacionados con IA, automatización y analítica avanzada. Pero, uno de los principales desafíos ha sido transformar esas iniciativas en capacidades operativas de gran escala.
De acuerdo con los especialistas, muchas organizaciones han logrado desarrollar pilotos exitosos, pero todavía enfrentan dificultades para industrializar esas soluciones y generar impactos sostenibles en el negocio.
La nueva batalla contra el fraude
Mientras las instituciones financieras avanzan en la adopción de la IA, los grupos criminales también están aprovechando estas herramientas para sofisticar sus ataques. Por ejemplo, Deepfakes, automatización de estafas, campañas masivas de ingeniería social y nuevas modalidades de fraude impulsadas por inteligencia artificial están modificando el panorama de riesgo para bancos y usuarios.
Muckleroy advirtió que los delincuentes operan con una ventaja significativa: no están sujetos a regulaciones, procesos de gobernanza ni requisitos de cumplimiento, lo que les permite adoptar nuevas tecnologías con mayor rapidez que las organizaciones legítimas.
“Los criminales pueden moverse mucho más rápido porque ellos no tienen los requerimientos regulatorios que tienen los bancos”, argumentó.
Ante este escenario, los expertos coincidieron en que las estrategias tradicionales basadas en áreas aisladas de fraude, ciberseguridad, prevención de lavado de dinero y gestión de riesgos ya no son suficientes.
Específicamente, Yuri Rueda, especialista en fraude para SAS Latinoamérica, explicó que la creciente convergencia entre distintos tipos de delitos financieros obliga a las organizaciones a adoptar una visión integrada.
“La delincuencia organizada trabaja de forma conectada. Las estrategias dentro de los bancos también deben empezar a combinarse para detectar patrones que de otra forma serían difíciles de identificar”, dijo en su participación.
Agregó que la integración de datos, el análisis en tiempo real y la utilización de modelos avanzados permitirán identificar amenazas más rápidamente y responder con mayor efectividad.
Los expertos de SAS también añadieron que, más allá de la tecnología, uno de los mensajes más repetidos durante el encuentro fue la necesidad de mantener al cliente como eje central de la transformación digital.
Por ejemplo, Muckleroy considera que el verdadero estándar de comparación para los consumidores ya no son otros bancos, sino las experiencias digitales que reciben de empresas como Amazon, Google o Apple.
Según explicó la especialista, estas compañías han elevado las expectativas de personalización, inmediatez y conocimiento del cliente, obligando a las instituciones financieras a replantear la forma en que utilizan la información disponible. “Los bancos tienen los datos, pero necesitan gestionarlos adecuadamente para comprender realmente a sus clientes y ofrecer experiencias personalizadas”, indicó.
En este sentido, Rueda recordó que los consumidores esperan interacciones fluidas entre canales físicos y digitales, respuestas rápidas y servicios adaptados a sus necesidades particulares. “Puedes tener la mejor herramienta y las mejores estrategias de prevención de fraude, pero el servicio al cliente será lo que empiece a definir la diferencia entre las instituciones”, agregó.
La relación complementaria de los humanos y la IA
Una de las conclusiones del panel fue que, a pesar del avance acelerado de la automatización, el futuro no estará dominado exclusivamente por algoritmos. Por el contrario, coincidieron, la IA será más efectiva cuando funcione como una herramienta complementaria al criterio humano.
En este caso, Serrato explicó que muchas organizaciones están evolucionando desde el concepto tradicional de “Human in the Loop” hacia esquemas donde las personas supervisan únicamente aquellas decisiones en las que realmente aportan valor.
Esto, dijo, permitirá aumentar la productividad, reducir tiempos de respuesta y liberar recursos para tareas estratégicas sin perder capacidad de control. “La inteligencia artificial no es el futuro; está ocurriendo hoy y está cambiando la forma en que interactuamos con los clientes y cómo trabajamos internamente”, afirmó.
Para los especialistas, el éxito de esta nueva etapa dependerá menos de la tecnología disponible y más de la capacidad de las organizaciones para construir confianza alrededor de ella.
