Skip to main content
En algunos países ya existen plataformas tecnológicas que permiten pronosticar, con cierto grado de certeza, si un juez fallará a favor o en contra de determinado caso. / Unsplash, Markus Spiske
En algunos países ya existen plataformas tecnológicas que permiten pronosticar, con cierto grado de certeza, si un juez fallará a favor o en contra de determinado caso. / Unsplash, Markus Spiske

Inteligencia artificial y 'fintech': perder el miedo a innovar

Hay países que han desarrollado iniciativas para compaginar la regulación con el desarrollo de las tecnologías en el sector financiero en modelos que permiten alternativas, como los 'sandboxes'
por Marcelo Deschamps d'Alvarenga e Ivette E. Martínez S.*
publicado el06/10/2020

Para recibir nuestro boletín diario, ¡suscríbete aquí!

Hace más de 50 años la computadora HAL 9000 de Arthur C. Clarke, inmortalizada en 2001: Odisea en el Espacio, de Stanley Kubrick, nos abrió los ojos al concepto de inteligencia artificial (IA), al igual que lo hicieron las películas The Terminator, Matrix y ExMachina, por mencionar algunas. Quizás muchas personas no se han percatado de que uno de los primeros ejemplos en el siglo XX de la aplicación de la tecnología en las finanzas (fintech) son los cajeros automáticos (ATM, en inglés), que surgieron por primera vez a finales de los años 60. 

La inteligencia artificial hoy es una realidad. Forma parte de nuestras actividades cotidianas: hay numerosas aplicaciones de la IA en materia legal, sanitaria, industrial, agrícola y financiera. El reconocimiento de voz que tenemos en nuestros teléfonos inteligentes, la recomendación de películas de Netflix o de libros por Amazon y el control del tráfico que hacen los semáforos inteligentes son apenas algunos ejemplos de las aplicaciones de IA que ni siquiera notamos. Para el sector legal, en algunos países ya existen plataformas tecnológicas que permiten pronosticar, con cierto grado de certeza, si un juez fallará a favor o en contra de determinado caso con base en el análisis masivo de información y documentos almacenados en enormes bases de datos que una computadora es capaz de procesar y sistematizar en cuestión de horas.

Entre las principales áreas de aplicación de la IA en las instituciones financieras, destacamos las siguientes:

  • Mejorar la experiencia del cliente. Las aplicaciones de IA permiten ofrecer productos financieros personalizados. 
  • ChatbotsSon agentes digitales para el servicio al cliente que brindan soporte para consultas más rutinarias. Aproximadamente el 80% de las consultas recibidas por las instituciones financieras pueden ser automatizadas.
  • Robo advisors. Son plataformas digitales que proporcionan servicios automatizados de planificación financiera, basados en algoritmos de IA y modelos predictivos. Los estudios muestran que hay una reducción de hasta el 80% del costo en relación con los modelos tradicionales.
  • Detección de fraudes. Los bancos utilizan IA para analizar el comportamiento de sus clientes y empleados, extrayendo patrones a partir de grandes cantidades de datos organizados (también llamado big data). La aplicación de IA también ayuda a reducir las transacciones fraudulentas y aumenta la aprobación en tiempo real de las operaciones genuinas.
  • Regulación y cumplimiento. Como las tecnologías de IA pueden ayudar a las instituciones financieras a monitorear y analizar rápidamente grandes cantidades de datos, hacer correlaciones clave entre diferentes partes de los datos para lanzar conclusiones preprogramadas (como levantar una bandera roja para un determinado tipo de transacción) y obtener nuevas conclusiones basadas en los datos almacenados.
  • Decisiones más rápidas. La IA puede ayudar a las empresas a aumentar la productividad de su personal, reduciendo la cantidad de tiempo dedicado a tareas manuales y repetitivas.

La industria bancaria y financiera es uno de los principales usuarios de IA. Según el Banco del Futuro, se estima que se invertirán 8.000 millones de dólares para el año 2019. La mayoría de estas inversiones están dirigidas a las áreas de gestión de riesgos, prevención y detección de fraudes, cumplimiento, crédito, finanzas corporativas, seguros, gestión de activos y carteras, asesoramiento comercial y financiero.

Hay países que han desarrollado iniciativas para compaginar la regulación con el desarrollo de las tecnologías en el sector financiero en modelos que permiten alternativas, como los sandboxes, que son figuras para explorar productos novedosos y modelos de negocio sin que los desarrolladores estén sujetos a los mismos requisitos regulatorios que aplican a las entidades financieras tradicionales.

En Panamá surgió un proyecto de ley para regular las fintech en 2018. Su discusión no prosperó porque el enfoque que se le dio era demasiado amplio y se requerían más discusiones con los sectores involucrados.

Es importante retomar el tema desde una perspectiva práctica que permita una implementación ágil e inclusiva, no disruptiva. La Superintendencia de Bancos ha expresado que es un tema que está en su agenda para ser evaluado y analizado.

El gran desafío para implementar la IA es la velocidad de desarrollo de los productos, que puede tomar meses o años, muchos de ellos asociados con procesos manuales (no digitales). La introducción de soluciones de IA en el proceso de desarrollo de productos busca transformar la metodología secuencial tradicional para un proceso dinámico, simultáneo y paralelo. Los equipos de especialistas planifican las actividades y los procesos de los productos simultáneamente con el objetivo de disminuir significativamente el tiempo de desarrollo de los productos.

De manera general, las instituciones financieras deben cambiar su enfoque sobre la gran cantidad de datos e información de que disponen. Los datos deben dejar de ser tratados por las instituciones financieras como un pasivo para fines de cumplimiento y regulación y más como un activo valioso que debe ser explorado y utilizado para alcanzar ventajas competitivas, una mayor eficiencia en los procesos y servicios para mejorar el servicio al cliente y la rentabilidad de la industria.

Si bien los mercados más grandes de fintech están en China, Reino Unido y Estados Unidos, Panamá tiene ventajas competitivas que surgen de su economía de servicios y de su conectividad tecnológica, para que pueda aspirar a constituirse en un modelo de “fintech hub” innovador en Latinoamérica. La clave es aprender de las mejores prácticas desarrolladas con éxito en otros países, para que nuestra iniciativa garantice la seguridad e integridad de la información. Es vital aplicar un enfoque de reinvención y participación, en el que las entidades financieras sean aliadas. De igual forma, nuestros reguladores financieros deben mantenerse actualizados y abiertos a establecer normativas que permitan un grado razonable de flexibilidad y adaptabilidad, conociendo que la tecnología siempre irá muchos pasos más adelante de la regulación. Perder el miedo es el primer paso a la innovación.

*Marcelo Deschamps d'Alvarenga es managing partner en MD8 Consulting e Ivette E. Martínez S. es abogada.

Nuestra sección de opinión recibe artículos escritos por profesionales del derecho y ramas relacionadas que quieren compartir sus reflexiones y visión personal de las tendencias en la profesión legal. Si le interesa colaborar, no dude en escribirnos a editor@lexlatin.com para recibir información más detallada sobre nuestra política editorial. Las opiniones recogidas en esta sección son independientes y no representan la línea editorial de LexLatin.

¡Únete a la discusión!

HTML Restringido

  • Allowed HTML tags: <a href hreflang> <em> <strong> <cite> <blockquote cite> <code> <ul type> <ol start type> <li> <dl> <dt> <dd> <h2 id> <h3 id> <h4 id> <h5 id> <h6 id>
  • Lines and paragraphs break automatically.
  • Web page addresses and email addresses turn into links automatically.