Financieras

Resumen

La inteligencia artificial (IA) ha tenido un gran impacto en la industria financiera, proporcionando múltiples beneficios. Con su capacidad para optimizar la gestión de riesgos, evaluar la solvencia crediticia, prevenir fraudes y personalizar los servicios financieros, la IA ha mejorado significativamente la eficiencia del sector financiero. Además, la IA ha contribuido a reducir los costos y minimizar los errores humanos, lo que ha resultado en una mayor precisión y rentabilidad en la gestión de los servicios financieros. En general, la IA ha sido una herramienta valiosa para el crecimiento y la evolución de la industria financiera moderna

Contenido

La IA tiene muchas aplicaciones en el sector financiero, como por ejemplo:

Fondos de inversión: La IA puede analizar grandes cantidades de datos y predecir tendencias y oportunidades de inversión.
Asesores financieros virtuales: La IA puede ofrecer consejos personalizados y automatizados a los clientes sobre sus finanzas, productos y servicios.
Detección de fraudes: La IA puede detectar anomalías y comportamientos sospechosos en las transacciones financieras y alertar a las autoridades competentes.
Procesamiento de pagos: La IA puede facilitar y agilizar los procesos de pago digitales, reduciendo los costes y los errores humanos.
Crédito y riesgo: La IA puede evaluar el perfil crediticio y el riesgo de los solicitantes de préstamos, utilizando datos alternativos y modelos predictivos.

La evolución de la IA en el mundo financiero se remonta a las décadas de 1950 y 1960, cuando se empezaron a desarrollar los primeros sistemas expertos basados en reglas lógicas. Desde entonces, la IA ha avanzado gracias al progreso tecnológico, la disponibilidad de datos masivos y el desarrollo de algoritmos más sofisticados ³. Algunas fechas clave son:

1987: Se crea el primer fondo cuantitativo basado en modelos matemáticos e informáticos.
1997: IBM Deep Blue derrota al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, demostrando la capacidad de la IA para resolver problemas complejos.
2006: Se acuña el término “big data” para referirse al creciente volumen y variedad de datos generados por las actividades humanas y digitales.
2011: IBM Watson gana el concurso televisivo Jeopardy!, mostrando la habilidad de la IA para procesar lenguaje natural y responder preguntas.
2015: Google DeepMind crea AlphaGo, un programa capaz de vencer al campeón mundial del juego milenario Go, considerado más difícil que el ajedrez.
2019: OpenAI desarrolla GPT-2, un modelo generativo capaz de producir textos coherentes a partir de una frase inicial.

Actualmente, la IA está impactando en bancos , cooperativas y financieras de diversas formas. Por ejemplo:

Los bancos están utilizando la IA para mejorar la experiencia del cliente , optimizar sus operaciones internas , aumentar su rentabilidad y cumplir con las regulaciones legales .
Las cooperativas están aprovechando la IA para fortalecer sus valores cooperativos , fomentar la inclusión financiera, ofrecer soluciones innovadoras y competir con otras entidades financieras .
Las financieras están empleando la IA para diversificar sus productos , ampliar su mercado , reducir sus riesgos y generar confianza entre sus clientes.

Casos de Uso

La sombrilla de posibilidades son variadas en esta industria, que han dado lugar a creativos escenarios para la implementacion de proyectos de esta naturaleza. A continuación, me gustaría hacer referencia a alguno de ellos:

Asistentes virtuales: Son programas que ayudan al cliente a tomar decisiones financieras y facilitar la realización de transferencias y pagos, además proveen información rápida sobre saldos y movimientos recientes sin tener que instalar aplicaciones.
Credit Scoring: Es el proceso de evaluar el riesgo crediticio de un solicitante de préstamo, utilizando datos alternativos y modelos predictivos basados en IA. Esto permite ofrecer créditos más personalizados y accesibles a personas que no tienen historial crediticio o que están excluidas del sistema financiero tradicional.
Control del fraude: Es la detección y prevención de actividades fraudulentas en las transacciones financieras, utilizando técnicas de IA como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural o la visión por computador. Estas técnicas permiten identificar patrones anómalos o sospechosos y alertar a las autoridades competentes en tiempo real.
Fondos de inversión automatizados: Son fondos que utilizan algoritmos de IA para analizar grandes cantidades de datos y predecir tendencias y oportunidades de inversión. Estos fondos pueden adaptarse rápidamente a los cambios del mercado y ofrecer una mayor rentabilidad a los inversores.
Asesoría robotizada: Es el servicio de ofrecer consejos financieros personalizados y automatizados a los clientes, utilizando algoritmos de IA que tienen en cuenta sus objetivos, preferencias y perfil de riesgo. Estos algoritmos pueden recomendar productos y servicios adecuados para cada cliente y optimizar su cartera de inversiones.
Seguros inteligentes: Son seguros que utilizan la IA para mejorar la gestión del riesgo, la personalización de las pólizas, la prevención de siniestros y la atención al cliente. La IA puede ayudar a estimar el precio justo de un seguro según el perfil del asegurado, a detectar fraudes en las reclamaciones, a prevenir accidentes mediante sensores inteligentes o a resolver dudas mediante chatbots.

Impactos Positivos

Mejora la gestión de riesgos: La IA se basa en el aprendizaje automático, que reduce las posibilidades de error y analiza vastos volúmenes de datos. Esta enorme capacidad de procesamiento permite manejar vastas cantidades de información en poco tiempo y predecir escenarios futuros con mayor precisión. Así, la IA ayuda a las entidades financieras a evaluar mejor el riesgo de sus operaciones y a tomar decisiones más acertadas¹.
Facilita la inclusión financiera: La IA permite ofrecer servicios financieros más personalizados y accesibles a personas que no tienen historial crediticio o que están excluidas del sistema financiero tradicional. Por ejemplo, la IA puede utilizar datos alternativos como el comportamiento en redes sociales o el uso del teléfono móvil para calcular el riesgo crediticio de un solicitante de préstamo. Así, la IA ayuda a democratizar el acceso al crédito y a mejorar las condiciones de vida de millones de personas.
Aumenta la eficiencia y la satisfacción del cliente: La IA facilita los procesos financieros y brinda soluciones más rápidas y mucho más eficientes, reduciendo gastos y evitando los errores humanos¹. Por ejemplo, la IA puede automatizar tareas repetitivas como la verificación de documentos o la generación de informes. Además, la IA puede mejorar la atención al cliente mediante asistentes virtuales que resuelven dudas o realizan transacciones sin tener que instalar aplicaciones. Así, la IA ayuda a optimizar los recursos y a fidelizar a los clientes.

Riesgos

La IA en el ámbito bancario y financiero implica diversos riesgos. Uno de ellos es el sesgo algorítmico, el cual se produce cuando los modelos de IA discriminan a ciertos grupos de clientes o sectores basándose en características como la edad, el género o el origen étnico. Además, la falta de transparencia y comprensibilidad de los modelos de IA puede provocar decisiones inapropiadas y poco éticas. Los sistemas de IA también pueden ser vulnerables a los ciberataques, lo que supone un riesgo para la confidencialidad de los datos. Finalmente, el uso de la IA en el sector financiero puede dar lugar a la eliminación de empleos, lo que puede tener consecuencias negativas para la economía y la sociedad. Por tanto, es fundamental que los bancos y las instituciones financieras implementen medidas para asegurar que los sistemas de IA sean justos, éticos y seguros.

En los siguientes puntos a manera de Hightlights citaré los poteciales riesgos en esta industiria

Pérdida de control humano: La IA puede tomar decisiones financieras sin la supervisión o el consentimiento de los humanos, lo que puede generar consecuencias imprevistas o indeseadas. Por ejemplo, la IA puede ejecutar operaciones bursátiles de alto riesgo o conceder créditos a personas no aptas.
Aumento de la brecha digital: La IA puede excluir o discriminar a las personas que no tienen acceso a la tecnología o que no saben cómo usarla. Por ejemplo, la IA puede rechazar solicitudes de crédito basadas en datos incompletos o sesgados.
Vulnerabilidad a ataques cibernéticos: La IA puede ser hackeada o manipulada por agentes maliciosos que buscan obtener beneficios ilícitos o causar daños al sistema financiero. Por ejemplo, la IA puede ser engañada para transferir fondos a cuentas fraudulentas o para divulgar información confidencial.

¿Cómo mitigar estos Riesgos?

Por ahora, existen formas de mitigar estos riesgos, las cuales son, por ejemplo:

La articulación de consensos: Es importante que los actores involucrados en el uso de la IA (como los gobiernos, las empresas, los reguladores y los consumidores) se pongan de acuerdo en unos principios éticos y unas normas legales que garanticen el respeto a los derechos humanos y el bien común. Por ejemplo, imagina que la IA es como un niño que necesita aprender a comportarse bien y que necesita unas reglas claras y justas para hacerlo.
La supervisión de los modelos de IA: Es importante que los humanos puedan entender y controlar lo que hace la IA y cómo lo hace, y que puedan intervenir o corregir cuando sea necesario. Por ejemplo, imagina que la IA es como un coche que necesita un conductor humano que lo guíe y que pueda frenar o cambiar de dirección si hay algún problema.
La protección de los datos: Es importante que los datos que usa la IA sean seguros, confiables y transparentes, y que se respete la privacidad y el consentimiento de los clientes. Por ejemplo, imagina que la IA es como un amigo al que le confías tus secretos financieros y que esperas que no los comparta con nadie sin tu permiso

Referencias

Aportaciones de la IA en el sector Financiero

https://www.bbva.com/es/cinco-aportaciones-inteligencia-artificial-sector-financiero/

Inteligencia Financiera, Casos prácticos

https://uniblog.unicajabanco.es/inteligencia-artificial-en-el-sector-financiero–casos-practicos

Impactos de la IA en el sectorFinanciero

https://www.esan.edu.pe/conexion-esan/como-impacta-la-inteligencia-artificial-en-el-sector-financiero

Potenciales riesgos de la IA en el sector financiero y cómo mitigar estos riesgos

https://www.linkedin.com/pulse/riesgos-y-oportunidades-de-la-ia-en-finanzas-ricardo-l%C3%B3pez-herrera-

https://www.bbva.com/es/la-inteligencia-artificial-un-aliado-de-los-bancos-para-prevenir-riesgos/

https://www.intel.es/content/www/es/es/financial-services-it/banking/banking-risk-management.html

La Inteligencia Artificial en la Industria Financiera