Es un hecho que la inteligencia artificial (IA) ya está presente en todas las industrias del mundo. Ya alcanzó niveles difíciles de imaginar hace un tiempo: el reconocimiento de voz, la síntesis de habla, la traducción automática, el descubrimiento de medicamentos y el desarrollo de la robótica, por lo que la pregunta obligada es cuál es el alcance de la IA en el mundo de las finanzas.
A priori, los expertos nacionales e internacionales que consultó Ámbito para esta nota ya hablan de una transformación del sector, motorizada por la IA. Uno de ellos comenta el caso de un “bot” que, desde el 23 de enero al 11 de junio y con una inversión inicial de u$s$1.000, había conseguido una ganancia de u$s5.600, un aumento impresionante del 560% durante el período de prueba. Y esta es solo la punta del iceberg.
Impacto de la IA en la industria
Tal como explica a este medio Tory Jackson, head of Business Development and Strategy en Galileo Financial Technologies, la inteligencia artificial está transformando de manera profunda y duradera el panorama financiero. Desde la personalización de la experiencia del cliente hasta la protección contra fraudes, la IA está estableciendo nuevos estándares en la banca privada.
Según Jackson, los impactos más destacados de estas tecnología en la industria financiera incluyen la evolución de los “chatbots” hacia interacciones personalizadas con IA generativa y la prevención de fraudes y seguridad, la generación de nuevos modelos de riesgo, donde la IA juega un papel crucial en la detección y prevención de fraudes, así como “herramientas avanzadas que analizan grandes volúmenes de datos para identificar patrones sospechosos y prevenir actividades fraudulentas antes de que ocurran”.
Esa mirada coincide con la de Vassilis Tziokas, head of Enterprise Business Development de Matter Labs, quien analiza que los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) “son excelentes para analizar grandes volúmenes de datos mientras automatizan tareas rutinarias” y procesos lentos, como la entrada manual de datos y el procesamiento de transacciones.
Asimismo, Tziokas destaca la experiencia del cliente personalizada y contextual, pues resulta que la IA generativa puede proporcionar asesoramiento financiero personalizado y recomendaciones sobre activos basados en los perfiles de riesgo y comportamientos individuales de los clientes.
Al mismo tiempo, menciona que, los asistentes virtuales de IA pueden interactuar con los clientes de manera multimodal (voz, texto y video), que hace que la experiencia del cliente sea más completa e interactiva. Y destaca, al igual que Jackson, la prevención de fraudes y gestión de riesgos de próxima generación. “La IA puede predecir tendencias del mercado, riesgos crediticios y actividades fraudulentas, analizando datos históricos e identificando patrones antes de que los auditores humanos puedan descubrirlos”, explica.
Pero más importante aún, “la IA puede permitir la monitorización en tiempo real de transacciones globales, ayudando a la detección temprana de irregularidades”, agrega Tziokas.
Impacto en el empleo del sector financiero
“El impacto en el sector no es menor al resto de las industrias”, explica Gastón Addati, director de la carrera de Ingeniería en Informática de UCEMA en charla con este medio. Y es que para el docente, la IA “nos está atravesando tanto a las personas, como a las empresas de un determinado sector”.
Pero para Addati, el sector financiero, específicamente, será el que requerirá cada vez más el uso de la inteligencia artificial y junto con ella, “será necesario incrementar más la seguridad no solo para la prevención de fraudes, sino para garantizar la fiabilidad de las inversiones”.
Addati agrega que los conocimientos técnicos en “programación, algoritmos y modelos de IA serán cruciales” para lo que viene. No obstante, el análisis de los datos en la intersección con el conocimiento del mercado financiero demandará especialistas capaces de dominar ambos mundos, “el de la tecnología y el de las finanzas”.
Tziokas, por su parte, sostiene que es natural la preocupación que existe ante el desplazamiento de los trabajos de nivel debido a la gran automatización que la IA puede permitir, pero estima que la tecnología generará aún más empleos o mejorará los existentes a mediano y largo plazo. Esto se debe a que las instituciones financieras necesitarán más especialistas en IA como desarrolladores de datos, ingenieros de software y expertos en aprendizaje automático, especialistas en cumplimiento y políticas de IA.
Inteligencia Artificial solución generativa
Para Paula Villamarin, Global Communications Manager de dLocal, “el futuro de la IA en el sector financiero y fintech es prometedor”. La experta opina que la adopción inteligente de la IA puede crear un ecosistema financiero más ágil, seguro y centrado en el cliente, “por lo que la colaboración entre empresas, universidades y gobiernos es esencial para impulsar su desarrollo”.
En tanto, Santiago Sinelnicof, Principal Solutions Architect de Red Hat, explica que, por un lado, la IA será la interfaz por defecto entre humanos y computadoras, y, por lo tanto, “entre el cliente y sus bancos, ofreciendo paradigmas de relacionamiento infinitamente más personalizados que los actuales”.
En ese contexto, además de la evolución de los “Asistentes Virtuales” que implemente cada banco, serán claves las iniciativas de aplicación como OpenBanking, ya que habilitan el consumo de productos y servicios del banco a través de cualquier IA con la que el cliente prefiera interactuar.
Riesgos de la IA en las finanzas
Si bien las oportunidades que presenta la IA son vastas, también es crucial navegar los desafíos regulatorios y de cumplimiento. Los expertos son claros al señalar que la innovación debe ir de la mano con la conformidad para garantizar que las nuevas tecnologías no solo sean efectivas, sino también seguras y fiables y, que a su vez, protejan de manera eficiente la seguridad digital, de identidad y física de los usuarios.
En ese sentido, Tziokas menciona tres riesgos que surgen de la revolución de la IA en el sector y se deberán monitorear para un uso beneficioso.
- Privacidad de los datos y transparencia en la toma de decisiones: los modelos de lenguaje financiero necesitan acceder a datos e información sensibles para lograr predicciones y toma de decisiones precisas y personalizadas, pero “esto crea desafíos sin precedentes con respecto al uso justo de los datos y los mecanismos de preservación de la privacidad”, asevera. Aunque destaca que hay grandes avances en la tecnología que abordan estos problemas.
- Ciberataques: de la misma manera que la IA puede permitir mejores soluciones de gestión de riesgos, “también puede empoderar a los ciberdelincuentes para lanzar ataques sofisticados a las instituciones financieras” advierte, lo que puede llevar a brechas de datos, pérdidas financieras y golpes a la reputación.
- Sesgo algorítmico: los modelos de IA pueden heredar sesgos de los datos de entrenamiento y los procesos de ajuste fino, lo que lleva a una toma de decisiones injusta o discriminatoria, especialmente en préstamos y evaluación crediticia. Las personas necesitan saber (transparencia) cómo se tomaron las decisiones sobre su estado financiero.
El verdadero desafío, y la gran oportunidad en esta nueva era, radica en equilibrar innovación y regulación para construir un futuro financiero donde la tecnología y la humanidad converjan armoniosamente, ofreciendo servicios más eficientes, seguros y personalizados para todos y todas.
