Inteligencia Artificial, aliada en la prevención de riesgos del sector financiero

Inteligencia Artificial, aliada en la prevención de riesgos del sector financiero

La banca es uno de los sectores que más se ha visto beneficiado con la integración de la tecnología, y principalmente con el uso de Inteligencia Artificial como aliada en la prevención de riesgos, pues para el sector financiero es fundamental contar con un manejo y análisis de datos preciso y detallado, algo en lo que la tecnología ha probado ser más que eficiente.

La adecuada gestión de datos es esencial para evitar riesgos, sin embargo, esto se ha convertido en una tarea difícil para la banca, debido a la gran cantidad de datos que se reciben y se manejan. Aquí es donde la Inteligencia Artificial y otras tecnologías como el machine learning y la computación cognitiva entran a hacer su tarea, ayudando a analizar, principalmente, datos desestructurados (los datos que no son fáciles de clasificar) incluso en tiempo real.

Inteligencia Artificial para detectar fraudes

Asimismo, se ha vuelto básico contar con tecnología para detectar fraudes. La Inteligencia Artificial no sólo permite identificarlos, sino que además es capaz de aprender y crear modelos que ayuden a detectar uno parecido la siguiente vez, de manera automática.

De acuerdo con Samir Hans, director y asesor de Forense de investigaciones y transacciones de Deloitte y Business Analytics LLP, en el informe de la misma empresa titulado ¿Por qué la inteligencia artificial es un transformador de juego para la gestión de riesgos?, «con análisis cognitivos y de detección de fraude, los modelos pueden volverse más robustos y precisos (ya que), si un sistema cognitivo arroja algo que determina como fraude potencial y un ser humano determina que no es fraude debido a X, Y, y Z, la computadora aprende de esas ideas humanas, y la próxima vez no enviará una detección. El ordenador se está volviendo más y más inteligente. Esto es un gran cambio de juego».

La mayor ventaja es que, con cada análisis, las computadoras cognitivas van aprendiendo y volviéndose más inteligentes permitiéndoles detectar fraudes cada vez más complejos de manera automatizada.

Análisis de datos automatizado

Otra de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial como aliada de seguridad en la banca es el uso de machine learning para respaldar pronósticos más informados sobre la posibilidad de que una persona u organización incumpla con un pago o préstamo; esto, además, puede usarse como referencia para construir modelos de pronóstico de ingresos, lo cual ayuda a mejorar las capacidades analíticas en el manejo de riesgos y el cumplimiento, ayudando a los analistas a tomar mejores decisiones y mejor fundamentadas.

Por otro lado, el Big Data también hace su tarea en este sector. Una de las principales preocupaciones que actualmente tienen las instituciones bancarias es evitar y detectar el ingreso de recursos de procedencia ilícita. Ante ello, las tecnologías de la Inteligencia Artificial, como el análisis de datos (data analytics) y los sistemas de seguridad biométricos, pueden funcionar como una herramienta capaz de reducir posibles riesgos y prevenir la ocurrencia de fraudes y situaciones de este tipo.

Los desafíos para la banca en México

En nuestro país, el rezago en cuanto a la implementación de tecnología dentro del sector financiero es realmente notable, lo que representa un reto muy grande. Según cifras del reporte Hacia una estrategia de IA en México: aprovechando la revolución de la IA, elaborado por C Minds bajo el encargo de la Embajada Británica en México y financiado por el Fondo de Prosperidad del Reino Unido, México ocupa el lugar 22 de entre 35 naciones en el índice de preparación para la inteligencia artificial.

Algunos desafíos que se presentan para poder implementar Inteligencia Artificial en este sector se encuentran:

  • La educación y reentrenamiento de los trabajadores.
  • Asegurar el acceso a la información.
  • Asegurar el acceso a la tecnología de vanguardia por parte de todas las empresas y negocios.

Sin embargo, nuestro país cuenta con algunas fortalezas, entre las que se enumera la infraestructura digital, que se traduce en buenas condiciones para trabajar con los datos necesarios para esta materia.

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