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'
publicado
el 06/10/2020
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
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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.
Chatbots. Son 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.