7 casos de implementación de IA en la industria financiera
La inteligencia artificial está transformando profundamente la industria financiera al automatizar procesos, optimizar la toma de decisiones y mejorar la experiencia del cliente.
Gracias al análisis avanzado de datos en tiempo real, las entidades financieras pueden detectar fraudes con mayor precisión, evaluar riesgos crediticios con algoritmos predictivos y personalizar sus servicios en función del comportamiento del usuario.
Esto no solo reduce los costos operativos, sino que también agiliza los tiempos de respuesta y fortalece la seguridad en las transacciones.
Además, la IA impulsa la innovación en productos financieros como los asistentes virtuales, los asesores de inversión automatizados (robo-advisors) y las plataformas de trading algorítmico.
Estas herramientas permiten una mayor inclusión financiera, al hacer accesibles servicios sofisticados a una base de usuarios más amplia.
Sin embargo, este avance también plantea desafíos regulatorios, éticos y de ciberseguridad que requieren una adaptación constante del marco legal y la gobernanza tecnológica del sector.
En este artículo abordamos siete casos de implementación de IA en la industria financiera.
También analizamos los retos que tiene por delante el sistema financiero para escalar soluciones de IA en un entorno regulado.
Casos de uso de IA en la industria financiera
La inteligencia artificial está generando un impacto profundo en los proyectos de transformación digital del sector financiero, a través de casos de uso que están redefiniendo:
- Las operaciones internas de las entidades.
- La forma en que las entidades se relacionan con sus clientes.
En este artículo compartimos algunos casos significativos.
1. Detección de fraudes y gestión de riesgos
La inteligencia artificial está destinada a desempeñar un papel cada vez más fundamental en los proyectos de detección de fraudes y la gestión de riesgos. Dos áreas críticas para el sector financiero, donde la velocidad de respuesta y la precisión analítica son esenciales.
Los modelos de IA pueden analizar volúmenes masivos de transacciones en tiempo real, para identificar patrones transaccionales anómalos, identificando actividades sospechosas con una celeridad y precisión que superan ampliamente las capacidades humanas. Incluso antes de que se materialice un daño económico.
Como explica Diego Parrás, Director del Centro de Estudios en Modelos de Inteligencia Artificial Aplicados a las Ciencias Económicas (CeMIACE) de la Universidad de Buenos Aires, se trata de una tarea que resultaría impracticable de realizar manualmente a la misma escala y con la misma eficacia.
En la gestión de riesgos, la inteligencia artificial utiliza datos históricos y actuales para construir modelos predictivos capaces de anticipar problemas potenciales, como:
- El riesgo de impago (riesgo crediticio).
- Las fluctuaciones adversas del mercado (riesgo de mercado).
- Los fallos operativos (riesgo operacional)
Así, las entidades financieras pueden ajustar sus estrategias de forma proactiva y mitigar las pérdidas. Por ejemplo, evaluar el riesgo crediticio de un solicitante con un nivel de granularidad y precisión que supera significativamente los métodos tradicionales.
2. Personalización de productos y servicios financieros
La aplicación de la IA en la industria financiera permite adaptar ofertas, como préstamos o carteras de inversión, al perfil único de cada cliente.
Como resultado, se mejora sustancialmente su experiencia y satisfacción de las personas usuarias.
La inteligencia artificial ofrece un enorme potencial para elevar la personalización de los servicios financieros, mediante el análisis de patrones de comportamiento de los clientes para ofrecer:
- Productos y asesoramiento a medida, como créditos preaprobados ajustados a su capacidad.
- Recomendaciones de inversión alineadas con sus perfiles de riesgo y objetivos personales.
Sin embargo, es imperativo que esta personalización se implemente bajo un estricto marco ético y legal que garantice la protección de la privacidad de los datos.
Técnicas como el aprendizaje federado, permiten entrenar modelos de inteligencia artificial sin necesidad de centralizar o compartir directamente información sensible, ya que los datos permanecen en los dispositivos locales de los usuarios o en entornos seguros.
Adicionalmente, la anonimización y pseudo anonimización de datos, junto con el uso de protocolos de cifrado robustos, son estrategias fundamentales para asegurar que la información personal se mantenga protegida en todas las etapas del ciclo de vida del dato, conciliando así la innovación con la privacidad.
Por otra parte, la automatización de procesos no solo optimiza tiempos. También incrementa la objetividad y precisión de dichas evaluaciones, al basarse en un análisis exhaustivo de datos.
3. Atención 24/7
Los chatbots inteligentes y asistentes virtuales avanzados ofrecen atención al cliente 24/7, resolviendo consultas frecuentes y complejas. Esto permite a los equipos humanos centrarse en tareas de mayor valor añadido y especialización.
Tanto los chatbots inteligentes como los asistentes virtuales son algunos de los agentes de IA más utilizados.
Se trata de sistemas computacionales diseñados para percibir su entorno, procesar información y actuar de manera autónoma o semiautónoma, con el fin de alcanzar objetivos específicos.
Para lograrlo, simulan un comportamiento inteligente que puede adaptarse a contextos dinámicos.
Sus características principales incluyen:
- Capacidad de aprendizaje a partir de datos (machine learning).
- Interacción con usuarios u otros sistemas.
- Toma de decisiones basada en reglas predefinidas o modelos predictivos.
- Adaptabilidad ante nuevas situaciones o información.
Mientras que los beneficios son considerables:
- Automatizan procesos repetitivos o complejos.
- Optimizan el uso del tiempo y los recursos.
- Reducen costos operativos.
- Permiten ofrecer un alto grado de personalización a escala.
Sus aplicaciones son vastas y abarcan desde la atención al cliente en tiempo real hasta el análisis predictivo en finanzas.
En esencia, los agentes de IA permiten trascender la secuencialidad inherente a la ejecución humana de tareas múltiples, abordándolas desde una perspectiva de simultaneidad y procesamiento paralelo.
4. Openfinance
La combinación sinérgica de inteligencia artificial y finanzas abiertas está desbloqueando un vasto abanico de oportunidades para la innovación disruptiva en el sector financiero.
Con openfinance, el acceso consentido a los datos financieros de los clientes, provenientes de diversas entidades, permite a la IA desarrollar servicios hiper personalizados y contextuales, como ofrecer productos financieros únicos y dinámicamente ajustados a las necesidades, comportamientos y circunstancias específicas de cada individuo o empresa.
También facilita la creación de ecosistemas financieros más colaborativos e inclusivos, conectando a los usuarios con una gama más amplia de proveedores de servicios y democratizando el acceso a soluciones financieras sofisticadas.
Por ejemplo, la inteligencia artificial podría analizar datos agregados (siempre con el debido consentimiento) para ayudar a pequeñas y medianas empresas a obtener financiación mediante modelos de scoring crediticio alternativos y más precisos.
De esta manera, la aplicación de la IA en la industria financiera, ofrece la posibilidad de superar barreras que antes limitaban el acceso de estas organizaciones al crédito.
Este enfoque colaborativo y basado en datos tiene el potencial de transformar radicalmente la forma en que las personas y las empresas interactúan con los servicios financieros, haciéndolos más accesibles, relevantes, eficientes y centrados en la persona usuaria.
5. Mejora en la segmentación de clientes
Daitaku es un partner estratégico de IT Patagonia, que apoya los proyectos de inteligencia artificial que implementamos en entidades financieras.
Su solución para la segmentación de clientes bancarios utiliza datos demográficos y de productos, con modelos de aprendizaje automático.
Algunas características de este caso de aplicación de IA en entidades financieras son:
Visión integral de la base de clientes
Las entidades financieras tienen la posibilidad de desarrollar una visión integral de su base de clientes, alineando sus análisis de niveles y ventas cruzadas con clústeres basados en datos obtenidos mediante aprendizaje automático.
De esta manera, pueden explorar y comprender mejor no solo su cartera actual de clientes, sino también sus tendencias históricas. Esto les permitirá planificar y desarrollar estrategias de marketing más eficaces.
Optimización de la combinación de clientes pasados, actuales y futuros
Cargar información de clientes existentes y etiquetar los clústeres recién generados, mediante una interfaz sencilla, brinda la capacidad de integrar rápidamente datos y reglas de negocio en diversos sistemas de productos y marketing. Tanto heredados como actuales y de nueva generación.
Así se pueden obtener resultados inmediatos y prácticos para presentarlos directamente a los usuarios y la gerencia de la organización.
Segmentación enriquecida
Las entidades bancarias obtienen la posibilidad de visualizar ventas cruzadas, ingresos promedio, gama de productos y cambios en los segmentos de clientes actuales como históricos.
Esto permite desarrollar una visión integral de su base de clientes, alineando su análisis de niveles y ventas cruzadas con clústeres basados en datos obtenidos mediante aprendizaje automático.
Comprensión rápida de la segmentación de clientes
Se pueden comprender factores clave y diferenciadores de cada segmento de clientes, mediante aprendizaje automático y sin necesidad de un equipo de ciencia de datos dedicado.
De esta manera se garantiza una interpretación eficaz de los hallazgos obtenidos por el modelo de machine learning, a través de análisis rápidos y profundos.
Potente motor de experiencia del cliente
Por medio de paneles prediseñados o los que cree cada organización, se puede observar la información generada por los procesos de aprendizaje automático, incluyendo ventas cruzadas y combinación de productos.
6. Estrés de riesgo crediticio
Adoptar un marco de gobernanza del riesgo crediticio adaptado a la era de la IA, ofrece a gestores de riesgos, ingenieros financieros, auditores y otros profesionales del sector financiero una oportunidad de transformación única.
Con Dataiku, desde IT Patagonia facilitamos un proceso de aprobación concreto y riguroso para todas sus pruebas de estrés de riesgo crediticio. La alineación entre las partes interesadas se simplifica gracias a las funcionalidades de gobernanza integradas, sin necesidad de sistemas adicionales.
Para facilitar los controles y revisiones constantes, se incluye una gama completa de visualizaciones dedicadas a comprender la calidad de los datos, las configuraciones del modelo y los resultados agregados, entre otras posibilidades.
Veamos algunos detalles de este caso de implementación de la IA en la industria financiera.
Calidad de los datos
Las comprobaciones de calidad de los datos se ejecutan de forma independiente por portafolio y etapa del flujo de trabajo. Además, se realiza un seguimiento de los resultados.
Cada responsable de portafolio o proceso cuenta con todos los recursos necesarios para comprender la calidad de los datos de entrada y tomar las medidas necesarias.
Optimización de procesos
Si bien la gestión precisa del riesgo crediticio y la configuración de provisiones son prácticas consolidadas, también requieren muchos recursos.
En este caso de aplicación de la IA en entidades financieras se optimizan los procesos implementando un entorno moderno con una gobernanza fácil de gestionar.
Con mayor capacidad y mayor precisión, se pueden optimizar los balances y mejorar su capacidad de reacción ante recesiones económicas, shocks inflacionarios y otros eventos del mercado.
Escala en todas las carteras de crédito
La solución Dataiku para pruebas de estrés de riesgo crediticio es personalizable para adaptarse a las necesidades específicas de cada entidad financiera.
7. Minería de procesos
La minería de procesos es el comienzo del viaje hacia la optimización. Un paso clave para fomentar la optimización de flujos al aplicar IA en la industria financiera.
Con la solución Dataiku para minería de procesos, desde IT Patagonia ofrecemos la posibilidad descubrir ineficiencias, comprender patrones a través de un enfoque de mapeo de procesos, e identificar problemas de conformidad para reducir riesgos.
El recorrido que transita las entidades financieras que implementan minería de procesos comprende las siguientes etapas:
- Aislar flujos de trabajo específicos y sus componentes individuales con filtros completos.
- Identificar procesos estándar y problemáticos, y realizar un análisis de causa raíz para planificar su optimización.
De este modo, al implementar IA en la industria financiera, se puede comprender rápidamente la evolución del rendimiento de cada proceso, identificar brechas en la eficiencia y detectar áreas en las cuales profundizar.
El análisis profundo de casos individuales permite:
- Obtener información detallada y proporcionar informes ilustrativos a la gerencia y los operadores.
- Generar comprobaciones de conformidad para cada proceso con el objetivo de explicar datos o anomalías.
- Identificar eventos pasados específicos para investigar.
Además se pueden configurar controles automatizados que monitoreen la evolución de procesos y definan umbrales de alerta.
Desafíos del sistema financiero para escalar soluciones de IA en un entorno regulado
Escalar soluciones de inteligencia artificial en el sector financiero, un entorno caracterizado por una densa regulación, presenta desafíos específicos que requieren una atención y estrategia meticulosas.
Aunque el panorama puede parecer complejo, con un enfoque estratégico centrado en el cumplimiento, la gobernanza de datos y la transparencia, es posible superar estos retos que compartimos a continuación, para avanzar en la adopción de la IA en la industria financiera.
Cumplimiento de regulaciones estrictas
Uno de los mayores obstáculos es el cumplimiento de regulaciones estrictas como GDPR a nivel europeo, o normativas locales sobre protección de datos y ciberseguridad, que imponen limitaciones claras sobre cómo se pueden recolectar, procesar y utilizar los datos de los clientes.
Transparencia y explicabilidad de los modelos de IA
También existe la necesidad ineludible de garantizar la transparencia y explicabilidad de los modelos de inteligencia artificial (XAI).
Las decisiones algorítmicas, en especial aquellas con impacto en los consumidores, como la concesión de crédito, deben ser auditables y comprensibles, tanto para los reguladores como para los propios clientes.
Integración de la IA con sistemas heredados
Como se mencionó anteriormente, la integración de la inteligencia artificial con sistemas heredados (legacy systems), que suelen ser tecnológicamente rígidos y presentar silos de información, puede ralentizar la implementación y encarecer los proyectos.
Escasez de talento
La falta de talento especializado con conocimientos en inteligencia artificial y dominio financiero, sigue siendo un problema recurrente que dificulta el desarrollo y mantenimiento de estas soluciones a gran escala.
Conclusión: el futuro de la IA en la industria financiera
El futuro de la aplicación de la IA en la industria financiera promete una evolución aún más profunda hacia la automatización inteligente, la hiper personalización de servicios y la toma de decisiones basada en datos.
A medida que los modelos de IA se vuelvan más precisos y accesibles, las entidades financieras podrán anticipar necesidades de sus clientes, optimizar sus carteras de inversión y responder en tiempo real a cambios del mercado, fortaleciendo su competitividad y capacidad de adaptación.
Este avance también exigirá un equilibrio entre la innovación tecnológica y la responsabilidad ética.
La transparencia en los algoritmos, la protección de datos y la inclusión financiera serán pilares fundamentales para construir confianza y evitar sesgos o exclusiones involuntarias en la implementación de la IA en la industria financiera.
En este sentido, el futuro de la inteligencia artificial en finanzas no dependerá solo del desarrollo tecnológico, sino también de un liderazgo comprometido con la sostenibilidad, la equidad y la regulación inteligente.
¿Estamos listos para liberar el potencial de la inteligencia artificial y la ciencia de datos?
