Un operador intenta supervisar miles de señales del mercado a la vez. Un responsable de cumplimiento revisa manualmente cada transacción en busca de anomalías. Un cliente espera días para que se apruebe un préstamo. Hace tan solo unos años, esta era la norma en el sector financiero.

Pero el ritmo de las finanzas ha cambiado, y también lo han hecho las expectativas.

El sector financiero está experimentando una de sus transformaciones más significativas en décadas. En el pasado, las instituciones financieras dependían en gran medida de sistemas basados en reglas y de la intervención humana para tareas como la suscripción de préstamos, la supervisión de transacciones o la gestión de las interacciones con los clientes.

Si bien eran funcionales, estos métodos eran lentos, costosos y, a menudo, reactivos. A medida que aumentaban los volúmenes de datos y crecía la complejidad de los sistemas financieros globales, estos enfoques tradicionales comenzaron a quedarse cortos.

Hoy en día, el entorno financiero tiene un aspecto muy diferente. Los mercados en tiempo real, las amenazas cibernéticas cada vez más sofisticadas y las crecientes expectativas de los clientes han redefinido lo que significa ser competitivo. Ahora se espera que las instituciones procesen enormes volúmenes de datos al instante, ofrezcan servicios personalizados las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y tomen decisiones de alto riesgo en tiempo real, todo ello cumpliendo con las regulaciones en evolución.

Aquí es donde las soluciones de IA para finanzas se han vuelto indispensables. Ya no es una inversión orientada al futuro, sino una necesidad actual.

En este blog, exploraremos cómo la IA transforma el sector de los servicios financieros y por qué la adopción de soluciones de IA para finanzas es crucial para gestionar el riesgo, garantizar el cumplimiento, mejorar la eficiencia operativa e impulsar el ROI a largo plazo.

La urgencia de la adopción de la IA en los servicios financieros

Según McKinsey, el 57% de las instituciones financieras ya utilizan la IA para la gestión de riesgos. Al mismo tiempo, Deloitte informa de que más del 86% de los ejecutivos bancarios creen que la IA será un diferenciador clave en los próximos años.

En este contexto, la inteligencia artificial se ha convertido en una necesidad estratégica. A continuación, se presentan los factores que impulsan la necesidad urgente de adoptar la IA en las finanzas, respaldados por datos del mundo real.

1. Mayor volumen de datos

Las instituciones financieras están generando y gestionando más datos, desde registros de transacciones y perfiles de clientes hasta fuentes de mercado en tiempo real y fuentes alternativas, como noticias y redes sociales.

Esto se debe a que los sistemas regulares tienen dificultades para gestionar y analizar grandes volúmenes de datos de forma rápida o precisa. Los algoritmos de IA procesan y analizan estos conjuntos de datos a escala para extraer información, detectar patrones y evaluar el riesgo.

Según IDC, se espera que la esfera de datos global crezca hasta 175 zettabytes para 2025, y los servicios financieros generan más del 10% de los datos empresariales. Sin la IA, extraer valor de este volumen es prácticamente imposible. La IA permite la calificación crediticia en tiempo real, la detección de fraudes y el análisis del riesgo de la cartera, todo lo cual es fundamental para tomar decisiones informadas y garantizar el cumplimiento normativo.

2. Volatilidad y complejidad del mercado

Los cambios geopolíticos, la inflación, los cambios en los tipos de interés y los mercados volátiles de activos digitales han añadido complejidad a los ecosistemas financieros. Las instituciones deben responder en tiempo real para evitar pérdidas y mantener su rendimiento.

Los retrasos en la toma de decisiones pueden dar lugar a una exposición regulatoria o a la pérdida de oportunidades de inversión.
La IA mejora la agilidad simulando resultados, supervisando los indicadores macroeconómicos y ajustando las estrategias en consecuencia. Las herramientas de previsión basadas en la IA ayudan a los bancos a anticipar los eventos de riesgo y a optimizar la asignación de activos en función del comportamiento del mercado en tiempo real.

3. Crecientes expectativas de los clientes

Según el informe de HubSpot de 2024 sobre el estado de la IA, el 55% de los consumidores se sienten ahora cómodos realizando compras directamente a través de interfaces de chat impulsadas por la IA.

Los consumidores ahora esperan experiencias digitales rápidas, fluidas y personalizadas en todos los aspectos de la banca, desde los pagos y el crédito hasta el asesoramiento en inversiones. Los sistemas heredados y los procesos manuales no pueden soportar servicios personalizados las 24 horas del día, los 7 días de la semana. La IA permite la automatización inteligente y la personalización a gran escala.

La IA admite chatbots inteligentes, aprobaciones de préstamos automatizadas y recomendaciones financieras en tiempo real, lo que aumenta la satisfacción y la lealtad al tiempo que reduce los costes de soporte.

4. Mayor competencia

Las empresas emergentes de tecnología financiera y las grandes empresas tecnológicas están redefiniendo los servicios financieros con modelos de negocio basados en la IA. Su velocidad de innovación, su enfoque en el cliente y sus estructuras de costes más bajos ejercen presión sobre las instituciones financieras.

Según Accenture, los bancos que escalan eficazmente la IA en sus operaciones podrían aumentar la rentabilidad hasta en un 30% para 2026, mientras que los rezagados corren el riesgo de un declive a largo plazo. Los bancos corren el riesgo de perder cuota de mercado si no pueden igualar la agilidad y la innovación de los actores de la tecnología financiera. La IA es esencial para desarrollar productos digitales competitivos y optimizar la experiencia del cliente.

La IA ayuda a las instituciones heredadas a modernizar las ofertas, lanzar servicios digitales inteligentes y competir con los disruptores ágiles de la tecnología financiera sin una revisión masiva de la infraestructura.

Integración de la IA en la gestión del riesgo financiero: aplicaciones y beneficios

A medida que los sistemas financieros se vuelven más complejos, las soluciones de IA para finanzas están ayudando a las instituciones a identificar vulnerabilidades, simular escenarios de estrés, evaluar la solvencia y detectar el fraude de forma más eficiente que nunca. A continuación, se presentan las aplicaciones esenciales que están remodelando la gestión de riesgos a través de la IA.

1. Análisis avanzado de datos

La IA analiza grandes y diversos conjuntos de datos que van desde los registros de transacciones hasta los indicadores macroeconómicos, a una escala y velocidad inigualables por los sistemas regulares. Las instituciones financieras utilizan modelos predictivos basados en la IA para identificar patrones y anticipar resultados que de otro modo pasarían desapercibidos. Las capacidades esenciales incluyen:

• Previsión del riesgo de crédito: los modelos de IA evalúan los historiales de pago, las condiciones económicas y las señales del mercado para evaluar la probabilidad de impago.
• Predicción de la liquidez y las tendencias del mercado: los algoritmos detectan los primeros signos de cambios en el mercado analizando datos financieros y económicos en tiempo real.
• Detección de anomalías : la IA señala las irregularidades en los patrones de transacción que pueden indicar áreas de riesgo emergentes.

Por ejemplo, un banco podría utilizar la IA para analizar los retrasos en los pagos de un cliente, las tendencias del sector y el flujo de caja en tiempo real para predecir un posible problema de crédito con meses de antelación, lo que permitiría una mitigación proactiva del riesgo.

2. Detección de amenazas en tiempo real

La ciberseguridad es un área de riesgo crítica para las instituciones financieras, con amenazas que van desde las filtraciones de datos hasta los ataques de ransomware. El 87% de los bancos encuestados informan de que la IA ha acelerado los tiempos de respuesta a las amenazas para los incidentes de seguridad. La IA fortalece los sistemas de defensa mediante la supervisión continua de la infraestructura digital y la identificación de patrones anormales que pueden indicar intrusiones cibernéticas. Las funciones principales de la IA incluyen:

• Detección de anomalías : identifica las desviaciones en la actividad de la red que sugieren un acceso no autorizado o la exfiltración de datos.
• Supervisión en tiempo real: señala las amenazas a medida que surgen, minimizando el tiempo de respuesta y los posibles daños.
• Análisis del comportamiento: aprende los hábitos del usuario y detecta acciones irregulares, como intentos de inicio de sesión no autorizados o solicitudes de transacción inusuales.

Por ejemplo, JPMorgan Chase, uno de los bancos globales más grandes, implementó un sistema de ciberseguridad impulsado por la IA que detectó un comportamiento inusual en las transacciones de los usuarios.

3. Simulación de escenarios y pruebas de estrés

La IA generativa permite a las instituciones financieras simular una variedad de escenarios de mercado, incluidos eventos extremos o de baja probabilidad. Estas simulaciones ayudan a realizar pruebas de estrés en las carteras, las estrategias operativas y los marcos de gestión de riesgos. Algunos de los casos de uso:

• Planificación de escenarios: la IA puede crear datos sintéticos para modelar el impacto de eventos como las crisis económicas o las perturbaciones geopolíticas.
• Pruebas de estrés de la cartera: las instituciones pueden evaluar cómo responderían sus asignaciones de activos a diversos factores de estrés financiero.

4. Calificación del riesgo de crédito mejorada por la IA

Los modelos regulares de calificación crediticia suelen ser rígidos y tardan en adaptarse. La IA introduce la evaluación del crédito en tiempo real mediante el análisis de un conjunto de puntos de datos más amplio y dinámico. Así es como ayudan estos modelos de IA:

• Combina métricas regulares (por ejemplo, historial de pagos, utilización del crédito) con datos alternativos (por ejemplo, comportamiento digital, sentimiento del mercado).
• Actualiza continuamente los perfiles de riesgo a medida que hay nuevos datos disponibles.

5. Detección y prevención del fraude

El 74% de las instituciones financieras a nivel mundial están utilizando la IA para la detección de delitos financieros. El riesgo de fraude ha crecido junto con las transacciones digitales. La IA ayuda a las instituciones a adelantarse a los esquemas de fraude cada vez más sofisticados reconociendo las desviaciones en el comportamiento que indican un posible fraude. Así es como la IA ayuda a combatir el fraude:

• Reconocimiento de patrones: establece líneas de base para el comportamiento del usuario y de las transacciones para detectar anomalías.
• Referencia cruzada: combina la actividad actual con los datos históricos para validar la legitimidad.
• Reducción de falsos positivos: una detección de fraude más precisa reduce las alertas innecesarias y los gastos generales operativos.

Por ejemplo, si una cuenta con baja actividad histórica inicia repentinamente múltiples transferencias de alto valor, la IA puede detectar la anomalía, activar una alerta y pausar las transacciones para su verificación.

El papel de la IA en la gestión del cumplimiento para las instituciones financieras

El 92% de las empresas afirman que las iniciativas de IA de su equipo financiero cumplen o superan las expectativas de ROI. A medida que las exigencias regulatorias se intensifican y los datos de los clientes se vuelven más diversos, las soluciones de IA para finanzas están desempeñando un papel fundamental en la simplificación y el fortalecimiento de la gestión del cumplimiento. La gestión del cumplimiento se ha vuelto cada vez más compleja a medida que las instituciones financieras gestionan las crecientes exigencias regulatorias, los diversos datos de los clientes y los estándares de informes globales. A continuación, se presentan cinco aplicaciones principales de la IA en la gestión del cumplimiento moderna.

1. Mejora de la resiliencia operativa

Los sistemas regulares de supervisión de transacciones a menudo generan altos volúmenes de falsos positivos, lo que puede abrumar a los equipos de cumplimiento y aumentar el riesgo de que se pasen por alto las amenazas. Las herramientas basadas en la IA ofrecen un enfoque más específico mediante el análisis de las transacciones en tiempo real y la referencia cruzada de las alertas con datos estructurados de los perfiles de Conozca a su cliente (KYC), las listas de sanciones y los documentos de diligencia debida.

La IA prioriza las alertas en función de la probabilidad de riesgo, lo que reduce la carga de trabajo manual para las investigaciones. Las instituciones pueden asignar recursos humanos a casos más complejos automatizando la evaluación inicial.

Por ejemplo, Mastercard utiliza la IA para apoyar la detección de fraude en tiempo real y la supervisión de AML en las transacciones globales, lo que le ayuda a señalar la actividad sospechosa con mayor precisión al tiempo que mantiene bajas tasas de falsos positivos.

2. Adaptación regulatoria

Los entornos regulatorios están en constante evolución. Los sistemas de IA, en particular los que utilizan el aprendizaje automático, pueden adaptarse a las nuevas reglas y protocolos con una mínima intervención humana. Estos sistemas aprenden de las acciones de cumplimiento históricas y de las actualizaciones regulatorias, refinando su lógica de respuesta. Esto ayuda a una integración más rápida de los nuevos requisitos regulatorios y a la mejora continua de las reglas de evaluación de riesgos y de informes.

Por ejemplo, HSBC implementó la IA para mejorar sus flujos de trabajo contra el lavado de dinero (AML). Al utilizar la IA, HSBC pudo integrar los cambios del Grupo de Acción Financiera Internacional (GAFI) mucho más rápido, en cuestión de días, en comparación con las semanas que tardaban los sistemas basados en reglas.

3. Gestión del ciclo de vida del cliente (CLM)

Según un estudio de IBM, el 90% de las empresas informan de una resolución de quejas más rápida con la ayuda de la IA. La gestión de todo el ciclo de vida del cliente, desde la incorporación hasta la baja, requiere el cumplimiento de los estándares KYC y AML. La IA optimiza este proceso automatizando la verificación de la identidad, la calificación del riesgo y la validación de los datos en cada etapa del recorrido del cliente.

La IA agiliza el proceso de incorporación de clientes, lo que permite un cumplimiento más rápido y eficiente de los requisitos regulatorios. Actualiza continuamente los perfiles de riesgo en función de la evolución del comportamiento del cliente, lo que garantiza que las evaluaciones de riesgo sigan siendo precisas y actualizadas. También reduce la complejidad de los informes regulatorios mediante el seguimiento y la presentación de informes automáticos sobre las actividades de los clientes, lo que garantiza el cumplimiento oportuno de los estándares regulatorios.

Por ejemplo, Citibank utiliza la IA en su proceso de incorporación para reducir el tiempo de incorporación en casi un 50%, lo que mejora tanto la precisión del cumplimiento como la satisfacción del cliente.

4. Procesamiento inteligente de documentos (IDP)

Las instituciones financieras gestionan enormes volúmenes de datos no estructurados, incluidos contratos, documentos escaneados, facturas y correspondencia. El procesamiento inteligente de documentos (IDP) utiliza la IA para automatizar la extracción, la clasificación y la validación de esta información.

El software basado en la IA convierte los documentos en formatos estructurados para el análisis y la presentación de informes, y acelera las comprobaciones de cumplimiento durante las auditorías y las revisiones regulatorias. Esto ayuda a minimizar los errores manuales y los retrasos en el procesamiento.

Maximizar el ROI: los beneficios financieros de la adopción de la IA en las finanzas

La integración de la inteligencia artificial en las operaciones financieras ofrece importantes rendimientos financieros. A continuación, se presentan las áreas principales en las que la IA ofrece un ROI medible:

1. Eficiencia operativa a través de la automatización

La IA automatiza los procesos repetitivos de gran volumen, como la conciliación de datos, el procesamiento de transacciones y la presentación de informes de cumplimiento, áreas que tradicionalmente son propensas a errores humanos y cuellos de botella.

Al agilizar estas tareas, la IA aumenta significativamente la velocidad y la precisión de las operaciones de back-office, reduce la dependencia de la supervisión manual y permite que el personal cualificado centre su experiencia en funciones estratégicas de mayor valor.

2. Reducción de costes en todas las funciones

La IA reduce los costes en varias áreas, incluida la mano de obra manual, los gastos generales de cumplimiento y las pérdidas relacionadas con el fraude, mediante la automatización de tareas y la mejora de la detección de riesgos.

Las instituciones financieras que utilizan la IA experimentan menores gastos de cumplimiento debido a la presentación de informes automatizada y a los procesos KYC/AML optimizados, una reducción de los falsos positivos durante la detección de fraude, lo que disminuye los costes de investigación, y menos sanciones como resultado de las omisiones regulatorias.

3. Crecimiento de los ingresos a través de la personalización

La IA permite productos financieros personalizados, herramientas de inversión más innovadoras y la prestación de servicios en tiempo real, todo lo cual contribuye a aumentar la retención de clientes y la generación de ingresos.

Esto ayuda en las recomendaciones de productos en tiempo real adaptadas al comportamiento individual, mejorando la optimización de la cartera para los clientes de gestión de patrimonio y mejorando significativamente el compromiso del cliente a través de chatbots inteligentes y herramientas de asesoramiento basadas en la IA.

Por ejemplo, American Express utiliza la IA para proporcionar información personalizada sobre los gastos y detectar al instante las transacciones fraudulentas. Esto ha mejorado la satisfacción del cliente y ha permitido a la empresa vender servicios adicionales, lo que ha contribuido a un crecimiento de dos dígitos en los canales de ingresos digitales.

4. Mayor rapidez de comercialización y escalabilidad

Las herramientas de IA se escalan fácilmente, lo que permite a las instituciones financieras lanzar y adaptar nuevos servicios rápidamente sin aumentos proporcionales en el personal o la infraestructura.

Esta agilidad se traduce en una implementación más rápida de nuevas ofertas o actualizaciones regulatorias, una incorporación optimizada de nuevos clientes a través de la diligencia debida automatizada y capacidades escalables en la detección de fraude y el servicio al cliente, lo que permite a las instituciones crecer de manera eficiente manteniendo la excelencia operativa.

Desde la gestión del riesgo y la garantía del cumplimiento hasta la mejora de las experiencias del cliente y el desbloqueo de nuevas fuentes de ingresos, las soluciones de IA para finanzas están redefiniendo lo que es posible. Las instituciones que adoptan estas tecnologías hoy en día no solo están construyendo resiliencia contra la volatilidad del mercado, sino que también se están preparando para el crecimiento y la innovación a largo plazo. A medida que el panorama financiero continúa evolucionando, la IA ya no es opcional, es la base estratégica para las finanzas preparadas para el futuro.

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Preguntas frecuentes (FAQ)

1. ¿Qué son las soluciones de IA en finanzas?

Las soluciones de IA en finanzas se refieren al uso de tecnologías de inteligencia artificial como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la automatización para mejorar los procesos financieros. Estos incluyen la gestión de riesgos, la detección de fraudes, el cumplimiento normativo, la calificación crediticia y el servicio al cliente.

2. ¿Por qué es importante la IA para el sector financiero actual?

La IA es crucial para las finanzas modernas porque ayuda a las instituciones a procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real, reducir la carga de trabajo manual, detectar fraudes, personalizar los servicios al cliente y garantizar el cumplimiento normativo. Permite tomar decisiones más rápidas y precisas en un entorno financiero cada vez más complejo.

3. ¿Cómo mejora la IA la gestión de riesgos en las finanzas?

La IA mejora la gestión de riesgos mediante el análisis de grandes conjuntos de datos para detectar patrones, predecir el riesgo crediticio y simular escenarios de estrés. Puede identificar posibles amenazas financieras antes de que se agraven, lo que permite a las instituciones tomar medidas preventivas.

4. ¿Puede la IA ayudar con la detección de fraudes financieros?

Sí, la IA se utiliza ampliamente para detectar fraudes mediante la identificación de patrones inusuales en el comportamiento de las transacciones, el marcado de anomalías y la referencia cruzada de datos actuales e históricos. Esto reduce los falsos positivos y permite una respuesta más rápida a las amenazas reales.

5. ¿Qué papel desempeña la IA en el cumplimiento normativo financiero?

La IA simplifica el cumplimiento normativo mediante la automatización de la supervisión de transacciones, la mejora de los controles de Conozca a su cliente (KYC) y contra el lavado de dinero (AML), y la rápida adaptación a los cambios normativos. Ayuda a las instituciones a reducir el riesgo de incumplimiento al tiempo que disminuye la carga de trabajo de los equipos de cumplimiento.