La IA y el sector financiero, ¿una combinación perfecta?

Las aplicaciones en el mundo de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AM) han cambiado las reglas del juego del sector financiero, aunque los cambios se están produciendo de forma gradual. Aunque los bancos y las instituciones financieras están adoptando rápidamente la IA generativa, que, entre otras cosas, promete un aumento de los beneficios y una mejor toma de decisiones, también conlleva nuevos riesgos que deben gestionarse.  

En este artículo analizaremos la IA en el contexto del sector financiero. Aunque tiene un gran potencial, es esencial ser consciente de los riesgos que existen, en particular el creciente riesgo de fraude, que plantea un reto más importante cada día que pasa. A medida que la IA se acelera, también lo hacen las tácticas de los ciberdelincuentes que pretenden explotar los sistemas financieros, lo que convierte la batalla contra el fraude en un frente en constante evolución. 

Breve descripción de la IA en el sector financiero 

La adopción de la IA en el sector de los servicios financieros ha experimentado un crecimiento significativo, con una IA predictiva cada vez más extendida, mientras que la IA generativa está empezando a dejar su impronta.  

A pesar de las dudas iniciales, las capacidades de la IA generativa están despertando interés, y las instituciones financieras buscan aprovechar su potencial junto con la IA predictiva. A medida que continúen los avances en la gestión de riesgos, se prevé que la adopción de la IA generativa se acelere, posicionándola como una formidable ventaja competitiva en el sector financiero. 

El camino hacia una mayor implantación de la IA generativa en los servicios financieros no está exento de obstáculos. Estos retos van desde las limitaciones técnicas y la necesidad de establecer una sólida base de innovación hasta la tarea crítica de contratar personal con las cualificaciones necesarias. Una de las preocupaciones más acuciantes para las empresas es garantizar que su uso de la IA generativa se ajuste a los marcos jurídicos vigentes, una tarea complicada por la evolución del panorama de la regulación de la IA. La imprevisibilidad que rodea a las futuras orientaciones normativas añade otra capa de complejidad, lo que requiere un enfoque previsor y adaptable por parte de las instituciones financieras. 

Actualmente, el sector financiero se encuentra en una fase incipiente de adopción de la IA generativa. Sin embargo, esta fase inicial está llena de potencial para la integración masiva en funciones operativas clave. Este escenario presenta una oportunidad de oro para que las empresas con visión de futuro aprovechen la IA generativa, no sólo como una herramienta para la innovación, sino como una palanca estratégica para forjarse una ventaja competitiva. Las entidades que superen estos retos iniciales con eficacia, aprovechando el potencial transformador de la IA generativa y gestionando al mismo tiempo con habilidad el cumplimiento de la normativa y los obstáculos técnicos, saldrán beneficiadas a medida que el sector de los servicios financieros siga innovando y transformándose.  

El potencial de la IA en el sector financiero 

Automatización de procesos 

La integración de la IA en los sectores financiero y de seguros ha dado lugar a muchas mejoras considerables en la eficiencia operativa. Esto se consigue principalmente automatizando tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo, como la introducción de datos, el procesamiento de documentos y la gestión de las consultas rutinarias de los clientes. Las soluciones modernas pueden agilizar estos procesos con notable precisión y rapidez, y cada día son mejores. 

Al relegar las tareas mundanas a la IA, las empresas pueden mitigar el riesgo de error humano y redistribuir sus recursos humanos para centrarse en cuestiones más estratégicas y complejas, fomentando la innovación y mejorando la satisfacción laboral de los empleados, que ahora pueden dedicarse a un trabajo más significativo. 

En una encuesta reciente, se preguntó a 23 instituciones financieras del Reino Unido : "¿Qué describe mejor el uso actual de la IA en su institución?". 

Evaluación y gestión de riesgos 

Por razones obvias, ser capaz de evaluar el riesgo con rapidez y precisión es fundamental en las finanzas. Los algoritmos de IA destacan por su capacidad para digerir y analizar vastos conjuntos de datos mucho más allá de las capacidades humanas, identificar factores de riesgo para las pólizas de seguros y señalar oportunidades de inversión prometedoras.  

Esta potencia analítica de algunas soluciones de IA permite a las empresas tomar decisiones que no sólo son más rápidas, sino que también se basan en una comprensión más completa de la exposición al riesgo. En consecuencia, el papel de la IA en la evaluación de riesgos está reinventando la forma en que las empresas abordan su planificación estratégica y la gestión de riesgos, lo que conduce a prácticas empresariales más resistentes e informadas. 

Detección de fraudes 

El sector financiero ha sido históricamente el objetivo de los actores de amenazas. Con la adopción generalizada de la tecnología entre los consumidores y las empresas por igual, que aumenta la superficie de ataque y facilita a los delincuentes la comisión de delitos financieros, las empresas tienen la necesidad de aplicar salvaguardias sólidas para evitar pérdidas financieras y proteger los datos de los clientes. La capacidad de la IA para detectar actividades fraudulentas en tiempo real es una de las razones por las que ha despegado en el sector financiero.  

Al analizar los patrones de las transacciones e identificar anomalías, los sistemas de IA pueden detectar posibles fraudes con una precisión que los métodos tradicionales no alcanzan. Este enfoque proactivo no solo reduce la posibilidad de pérdidas financieras significativas, sino que también refuerza la confianza de los clientes: les tranquiliza saber que sus proveedores financieros utilizan tecnología de vanguardia para proteger sus activos y su información personal. 

Experiencia del cliente personalizada 

Los chatbots y asistentes virtuales basados en IA están redefiniendo el servicio al cliente en el sector financiero. Al ofrecer recomendaciones personalizadas, responder a consultas y ayudar en la gestión de cuentas, estas interfaces de IA crean una experiencia de cliente fluida y atractiva.  

Esta interacción personalizada aumenta la satisfacción del cliente y fomenta su fidelidad, ya que los clientes aprecian la comodidad y el servicio a medida que puede proporcionar la IA. En un momento en el que los clientes esperan cada vez más, la IA se está convirtiendo en una herramienta fundamental e imprescindible para ofrecer un servicio excepcional. 

Dicho esto, existen algunas limitaciones. Según Forbes, el chatbot de servicios financieros medio solo puede responder a preguntas sencillas sobre el servicio de cuentas. Le cuesta explicar conceptos financieros, no puede ayudar con la planificación financiera y no ofrece asesoramiento ni ayuda con las inversiones.  

"Los chatbots de la industria están diseñados principalmente para manejar necesidades de atención al cliente relativamente sencillas y no son lo suficientemente avanzados como para servir como un verdadero asistente o asesor." 

Este es un ámbito en el que la IA generativa podría marcar una gran diferencia en los servicios financieros. Los asistentes de IA generativa pueden responder a una amplia gama de consultas con precisión, explicar conceptos financieros y proporcionar asesoramiento de alto nivel cuando se les pide correctamente.  

Análisis predictivo 

La capacidad de la IA para realizar análisis predictivos a partir de datos históricos ofrece a las empresas financieras y de seguros una poderosa herramienta para predecir tendencias futuras. Tanto si se trata de predecir cambios en los mercados financieros como de anticiparse a las reclamaciones de seguros, la IA permite a las empresas pasar de estrategias reactivas a proactivas.  

Esta previsión puede conducir a una toma de decisiones más informada, optimizando así las estrategias para aprovechar las oportunidades venideras o mitigar los riesgos potenciales. El análisis predictivo, por tanto, refuerza la ventaja competitiva de una empresa y contribuye a obtener resultados empresariales más estables y predictivos. 

Control del cumplimiento 

Los regímenes reguladores están cambiando rápidamente en respuesta a los desafíos planteados por el desarrollo de la tecnología y la IA y el aumento de la delincuencia que ha permitido. Las entidades financieras deben asegurarse de que están preparadas para cumplir las nuevas leyes y normativas o arriesgarse a cuantiosas multas y daños a su reputación.  

Al alertar a los responsables de cumplimiento de las discrepancias, la IA puede ayudar a las empresas a mantener una postura de cumplimiento rigurosa. Esta supervisión automatizada garantiza que las empresas se mantengan en el lado correcto de las leyes y los requisitos normativos vigentes y reduce la carga de trabajo de los equipos de cumplimiento, lo que les permite concentrarse en cuestiones de cumplimiento más estratégicas. 

Además, la IA generativa puede programarse para buscar e interpretar continuamente directrices normativas nuevas o modificadas en las distintas jurisdicciones. A continuación, puede generar resúmenes o informes detallados sobre cómo afectan estos cambios a los distintos aspectos de las operaciones de una entidad financiera, garantizando que los equipos de cumplimiento estén siempre al tanto de los últimos requisitos y puedan ajustar sus estrategias en consecuencia. 

Gestión de inversiones 

Los llamados asesores robóticos impulsados por IA pueden parecer sacados de una película de ciencia ficción. Sin embargo, son reales y están poniendo la gestión de inversiones al alcance de un público más amplio a medida que la IA generativa sigue afianzándose.  

Al ofrecer asesoramiento de inversión automatizado y personalizado basado en el perfil de riesgo y los objetivos financieros de cada persona, estos asesores impulsados por la inteligencia artificial han abierto la puerta a la inversión a quienes consideran que las vías tradicionales son demasiado desalentadoras o caras.  

Este enfoque basado en la IA no sólo simplifica el proceso de inversión, sino que también lo adapta a las necesidades específicas de cada inversor, lo que puede dar lugar a carteras más diversificadas y equilibradas en un sector más amplio de la población. 

Creciente papel de la IA en la detección y prevención del fraude 

La detección y prevención del fraude siempre han sido una piedra angular de la gestión de riesgos en las finanzas y los seguros. Como hemos mencionado antes, al igual que el crecimiento de la IA ha impedido que las empresas se enfrenten a un sinfín de nuevos retos y amenazas, también ha provocado un cambio en la forma de abordarlo, pasando de los métodos tradicionales, a menudo reactivos, a una postura más dinámica y proactiva. 

La capacidad de la IA para cribar y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real ha dotado a las empresas de una poderosa herramienta para detectar patrones sospechosos y anomalías indicativas de actividades fraudulentas. He aquí cómo lo hace.  

Detección de anomalías 

Los algoritmos de IA son expertos en examinar datos históricos de transacciones para identificar patrones de comportamiento establecidos para personas o entidades. Estos patrones constituyen un punto de referencia que permite analizar cualquier desviación para detectar posibles fraudes. Por ejemplo, una transacción significativamente más importante que el gasto medio de un usuario o una originada en un lugar geográficamente inusual puede ser señalada.  

Esta capacidad depende de los algoritmos de aprendizaje profundo de la IA, que, a través de grandes cantidades de datos, aprenden a discernir entre las anomalías benignas y las indicativas de fraude, reduciendo así los falsos positivos y centrando los recursos de investigación de forma más eficaz. 

Modelos de aprendizaje automático 

La IA para la detección de fraudes se basa, en esencia, en modelos de aprendizaje automático entrenados a partir de conjuntos de datos de actividades fraudulentas y no fraudulentas conocidas. Estos modelos, que utilizan técnicas como la clasificación, la agrupación y la detección de anomalías, evolucionan continuamente aprendiendo de nuevos datos.  

Esta capacidad de adaptación y mejora continua hace que los modelos de aprendizaje automático sean cada vez más competentes a la hora de identificar incluso los indicadores de fraude más sutiles. Esto ayuda a las entidades financieras a ir un paso por delante de los defraudadores, que cambian constantemente de táctica.  

Procesamiento del lenguaje natural 

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) permite a los sistemas de IA analizar y comprender datos de texto con grandes matices, desde correos electrónicos de clientes y registros de chat hasta publicaciones en redes sociales. Técnicas como el análisis de sentimientos y la extracción de palabras clave pueden desvelar la intención de las comunicaciones y detectar posibles fraudes mediante la detección de patrones lingüísticos sospechosos o la discusión de temas específicos asociados a actividades fraudulentas. Este análisis amplía las capacidades de detección de la IA más allá de los datos numéricos, ofreciendo una visión completa de los posibles indicadores de fraude. 

Análisis de redes 

La capacidad de la IA para analizar redes complejas y relaciones entre entidades puede revelar conexiones ocultas que podrían indicar tramas fraudulentas, como blanqueo de capitales o connivencia. Al trazar el mapa de estas redes, la IA puede descubrir patrones de comportamiento característicos del fraude organizado, lo que permite a las instituciones desmantelar redes de fraude enteras en lugar de limitarse a atrapar a los autores individuales. 

Control en tiempo real 

La supervisión en tiempo real es quizá uno de los avances más importantes en la detección moderna del fraude. Los sistemas basados en inteligencia artificial pueden analizar cada transacción en el momento en que se produce y compararla con indicadores de fraude conocidos y patrones aprendidos de comportamiento normal. Esta inmediatez permite a las entidades financieras detectar el fraude in situ, lo que reduce drásticamente las oportunidades de los delincuentes y las posibles pérdidas económicas. 

Algunos ejemplos de vigilancia en tiempo real son 

• Análisis de transacciones: Los sistemas de IA examinan cada transacción en tiempo real, comparándolas con patrones de comportamiento estándar establecidos. Cualquier transacción que se desvíe significativamente de estos patrones -por ejemplo, una transferencia inusualmente grande o un pago a una cuenta nueva no verificada- se marca para una revisión posterior. Esta respuesta inmediata ayuda a evitar transacciones fraudulentas antes de que se lleven a cabo. 

• Anomalías basadas en la ubicación: Mediante la integración de datos de geolocalización, la IA puede detectar cuándo se está utilizando una tarjeta o una cuenta en un lugar que no coincide con los patrones conocidos del usuario o con su ubicación física actual, según lo indicado por su dispositivo móvil. Estas discrepancias pueden activar alertas en tiempo real para la entidad y el cliente, lo que podría detener el fraude. 

• Verificación biométrica: En el contexto de la banca móvil o las aplicaciones de pago, los sistemas basados en IA pueden controlar en tiempo real datos biométricos como huellas dactilares, reconocimiento facial o comandos de voz. Si el sistema detecta anomalías en los datos biométricos, puede bloquear inmediatamente las transacciones y solicitar una verificación adicional, añadiendo una capa extra de seguridad. 

Biometría del comportamiento 

Más allá de las medidas biométricas tradicionales, la IA explora la biometría del comportamiento, analizando patrones en la forma en que los usuarios interactúan con sus dispositivos. Esto incluye ritmos de tecleo, movimientos del ratón y comportamientos de navegación, creando un perfil tan único que cualquier desviación podría indicar un compromiso de la cuenta o un robo de identidad. Esta sofisticada forma de detección añade otra capa de seguridad, dificultando cada vez más el acceso no autorizado. 

Algunos ejemplos de biometría comportamental son 

• Dinámica de pulsación: Consiste en analizar la forma en que un usuario escribe en un teclado, incluido el ritmo y la sincronización entre la pulsación y la liberación de las teclas. La IA puede detectar incoherencias en los patrones de escritura que pueden sugerir que se trata de un usuario diferente, lo que podría indicar la adquisición de una cuenta o intentos de acceso no autorizados. 

• Patrones de deslizamiento y dinámica táctil: En los dispositivos con pantalla táctil, los patrones de deslizamiento, la cantidad de presión aplicada y la velocidad de las interacciones táctiles pueden servir como identificadores únicos. Los sistemas de IA pueden analizar estos patrones en busca de indicios de comportamientos anómalos, lo que resulta útil en aplicaciones bancarias y de pago por móvil para evitar accesos no autorizados. 

• Navegación y comportamiento de navegación: Examinar cómo navegan los usuarios por aplicaciones o sitios web, incluidas las secuencias de visitas a páginas, la interacción con formularios y el tiempo que pasan en las páginas, también puede servir como biometría del comportamiento. La IA puede detectar desviaciones de los patrones establecidos, lo que sugiere que un usuario diferente puede estar intentando cometer un fraude. 

Integración con bases de datos sobre fraude 

Por último, la integración de los sistemas de IA con bases de datos externas sobre fraude mejora su capacidad para cotejar transacciones e identidades con listas exhaustivas de defraudadores conocidos, identidades robadas y entidades incluidas en listas negras. Estas referencias cruzadas son cruciales para identificar y detener rápidamente las transacciones que plantean un alto riesgo de fraude. 

Nuestro socio OneReach.ai denomina a esta función "alerta de fraude" y puede programarse para proporcionar alertas en tiempo real cuando se detecta una actividad sospechosa. Esto facilita a los equipos de cumplimiento cumplir con sus obligaciones de detectar posibles casos de fraude y presentar informes oportunos a los reguladores. En la UE, por ejemplo, las empresas reguladas deben presentar un informe de actividad sospechosa cuando tengan conocimiento, sospechas o motivos para creer que se está produciendo blanqueo de capitales o financiación del terrorismo. 

Reinventar las finanzas y los seguros 

La IA se ha convertido en un elemento indispensable en la lucha contra el fraude que libran los sectores financiero y asegurador, ya que mejora significativamente su capacidad para detectar y prevenir actividades fraudulentas. Gracias a su capacidad para automatizar y perfeccionar los procesos de documentación, reducir la carga de documentos físicos y desplegar técnicas avanzadas de detección del fraude, la IA sienta las bases para una nueva era en las operaciones financieras, en la que la eficiencia y la seguridad mejoran significativamente. 

Sin embargo, es en la implantación de herramientas de análisis avanzado donde la IA tiene un impacto más significativo. Esto permite a las empresas examinar en tiempo real una gran cantidad de datos de transacciones para identificar patrones sospechosos y anomalías que se desvían de las normas establecidas. Esta capacidad es fundamental para identificar posibles casos de fraude y permite señalar inmediatamente actividades inusuales para cumplir los requisitos normativos y de conformidad.  

Además, las técnicas de modelización predictiva de la IA dotan a las empresas de la capacidad de anticiparse a los planes fraudulentos antes de que se materialicen, proporcionando así una herramienta inestimable para salvaguardar los activos, mantener la confianza de los clientes y mantener una postura de defensa sólida frente a la creciente superficie de ataque y sofisticación de los intentos de fraude.