La inteligencia Artificial (IA) presente en la vida cotidiana desde hace algunos años también esta revolucionando el sector financiero, impulsando una ola de innovación y transformación sin precedentes.
Esto impacta diversos aspectos como la banca, bolsa de valores, inversiones, toma de decisiones y gestión de riesgos, al ser una poderosa herramienta debe utilizarse de manera cuidadosa y ética.
Aplicación Actual de la IA en el sector financiero
Banca
Un análisis de la situación actual de la IA en el ámbito financiero revela una serie de avances significativos. Ha posibilitado la rápida evaluación de grandes volúmenes de datos financieros, lo que facilita la identificación de patrones, tendencias y riesgos de manera casi instantánea. Esto permite a los responsables financieros optimizar sus procesos y reducir costos, al mismo tiempo que se centran en actividades de mayor valor, delegando tareas repetitivas a la IA. Además, la personalización basada en las necesidades y preferencias del usuario ha mejorado la oferta de servicios, evaluación de la solvencia crediticia, análisis de tendencias del mercado y la optimización de carteras de inversión.
En términos de seguridad, la IA desempeña un papel crucial al detectar comportamientos anómalos o fraudulentos, fortaleciendo así la protección financiera. Por ejemplo, el Centro Nórdico BIS Innovation Hub está desarrollando la fase 2 del Proyecto Aurora, que se enfoca en combatir el lavado de dinero mediante el uso de IA y tecnologías de privacidad de aprendizaje automático. Este proyecto busca crear conciencia, involucrar a las partes interesadas y ofrecer iniciativas de investigación y pruebas de concepto del mundo real.
Además, instituciones financieras como el Banco de Pagos Internacionales y varios bancos centrales han utilizado IA en proyectos como Gaia AI, que analiza declaraciones empresariales sobre emisiones de carbono y otros compromisos ambientales. Estas aplicaciones tienen el potencial de reducir costos y generar nuevos productos en el sector financiero.
Con Gaia, añadir nuevos indicadores clave de rendimiento (KPI) o nuevas instituciones es rápido y sencillo. Esto permite extraer y analizar multitud de KPI de un gran número de instituciones, abriendo la posibilidad de realizar análisis de riesgos climáticos a una escala que antes era inimaginable
Otros ejemplos destacados del avance de esta tecnología son por ejemplo el Banco de Canadá desarrolló una herramienta de aprendizaje automático para detectar anomalías en las presentaciones reglamentaria, el Banco Central Europeo (BCE) tambien utiliza IA para aplicaciones como la clasificación automática de datos procedentes de 10 millones de entidades empresariales y públicas, y la extracción automática de datos de sitios web para realizar un seguimiento en tiempo real de los precios de los productos.
Bolsa
En un contexto donde la resiliencia frente a crisis imprevistas se torna esencial, la inversión en tecnología emerge como un factor determinante para la solidez de las instituciones financieras. A pesar de los desafíos, líderes como JPMorgan, principal prestamista de Estados Unidos, destaca por su compromiso significativo con la innovación tecnológica. Este compromiso se refleja en su asignación anual de más de USD 15.000 millones hacia la tecnología, con una fracción considerable destinada al desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial (IA), abarcando un amplio espectro de aplicaciones, desde la prospectiva hasta la prevención del fraude.
La incursión de la IA en el ámbito financiero, especialmente en el mercado de valores, se ha convertido en un fenómeno notable. La tecnológica estadounidense Oracle, por ejemplo, ha registrado un incremento del 23% en sus beneficios durante su último ejercicio fiscal, alcanzando los 10.467 millones de dólares, impulsado en gran medida por el auge de la inteligencia artificial.
El impacto de la IA también se evidencia en el rendimiento bursátil de gigantes tecnológicos como Apple. Las acciones de la compañía experimentaron un notable aumento del 7,2% en una sola jornada, alcanzando un nuevo récord de 207,15 dólares por acción en la Bolsa de Nueva York. Este repunte se produjo un día después de que la empresa anunciara sus avances en inteligencia artificial, consolidando así su posición como una de las empresas más valiosas del mercado, con un valor que supera los 3,336 billones de dólares y la sitúa nuevamente en el segundo lugar, justo detrás de Microsoft.
Seguros
Anteriormente, labores, como la entrada de datos, el procesamiento de reclamos de seguros y la atención al cliente, eran realizadas por humanos. Sin embargo, la inteligencia artificial (IA) está revolucionando estas áreas. Por ejemplo, El 62% de los ejecutivos de seguros reconocen que la tecnología de la inteligencia artificial/aprendizaje automático (AI/ML) eleva la calidad de la suscripción y reduce el fraude. Esto ha permitido a los ajustadores de seguros centrarse en casos más complejos que requieren análisis humano. De manera similar, Latinoamericana Seguros emplea IA para crear todo un ecosistema de usuarios y frenar fraudes, cuenta Camacho Valerdi (CIO).
El futuro de la IA en Finanzas
Asesoría Financiera Inteligente: La IA se convertirá en un asesor financiero personal, brindando recomendaciones personalizadas y automatizadas sobre inversiones, ahorros, planificación financiera y gestión de riesgos.
Banca Basada en IA: La banca tradicional se transformará en una experiencia completamente digital y centrada en el cliente, impulsada por la IA. Los chatbots inteligentes, los asistentes virtuales y las interfaces personalizadas permitirán interacciones bancarias más rápidas, eficientes y convenientes.
Mercados Financieros Dinámicos: La IA revolucionará los mercados financieros, permitiendo análisis predictivos más precisos, estrategias de trading algorítmico sofisticadas y una mayor eficiencia en la ejecución de transacciones.
Riesgos y Desafíos
Aún queda por determinar el impacto completo de la IA en las carteras, la liquidez y el funcionamiento general del mercado financiero, especialmente en un contexto de globalización. Es necesario realizar un seguimiento continuo para evaluar cómo la IA sigue transformando este sector y adaptar las estrategias en consecuencia.
No obstante, la IA puede enfrentar desafíos en la toma de decisiones institucionales y en situaciones de alta incertidumbre debido a datos poco confiables o eventos sin precedentes, según Anselm Küsters, director del departamento de digitalización y nuevas tecnologías del Centro de Estudios de Política Europea de Berlín
La IA podría desencadenar una crisis financiera, según Gary Gensler, presidente de la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos. Gensler es responsable de proteger un mercado de acciones de USD 46 billones.
Impactos Positivos de la IA en el Sector Financiero
Mayor Eficiencia y Productividad: La IA automatiza tareas, optimiza procesos y reduce costos, aumentando la eficiencia general y la productividad del sector financiero.
Mejora en la Toma de Decisiones: La IA proporciona información valiosa y análisis predictivos, permitiendo a las instituciones financieras tomar decisiones más informadas y estratégicas.
Personalización y Satisfacción del Cliente: La IA permite personalizar productos, servicios y experiencias bancarias, mejorando la satisfacción del cliente y la fidelidad.
Mayor Inclusión Financiera: La IA puede facilitar el acceso a servicios financieros para personas no bancarizadas y sub bancarizadas, promoviendo la inclusión financiera.
Impactos Negativos Potenciales de la IA en el Sector Financiero:
Desempleo y Desplazamiento Laboral: La automatización impulsada por IA podría generar desempleo en algunos sectores, a medida que las máquinas reemplazan tareas realizadas por humanos. La tecnología sigue siendo el sector con el mayor número de recortes de empleo en el año con 47.436. De los recortes en todos los sectores, 800 puestos de trabajo perdidos se atribuyeron a la IA, el mayor número de despidos por este motivo desde mayo de 2023.
Sesgos Algorítmicos: Los algoritmos de IA pueden perpetuar sesgos existentes en los datos utilizados para entrenarlos, lo que podría conducir a decisiones discriminatorias o injustas. Por ejemplo, se ha detectado en Estados Unidos que muchos robots que otorgan créditos hipotecarios están discriminando contra las minorías afroamericana y latina.
Falta de Transparencia: La complejidad de los sistemas de IA puede dificultar la comprensión de cómo toman decisiones, lo que genera desconfianza y falta de transparencia.
Ciberseguridad y Amenazas a la Privacidad: Los sistemas de IA podrían ser vulnerables a ataques cibernéticos, lo que podría poner en riesgo datos financieros sensibles.
Concentración de Poder: La adopción de IA podría aumentar la concentración de poder en manos de grandes empresas tecnológicas o instituciones financieras, lo que podría generar desigualdad y riesgos sistémicos.
