¿Cómo impacta la inteligencia artificial en el sector financiero?
¿Cómo impacta la inteligencia artificial en el sector financiero?
La IA ha experimentado un crecimiento acelerado y sostenido en los últimos años. En la industria financiera, se espera que conduzca a pérdidas menores, operaciones más inteligentes y, por supuesto, una mejor experiencia del cliente.
Compartir en:
La inteligencia artificial (IA) representa el futuro del sector financiero. Ayuda a las personas y empresas a tomar decisiones más inteligentes a un ritmo muy rápido. Asimismo, facilita los procesos financieros y brinda soluciones más rápidas y mucho más eficientes, reduciendo gastos y evitando los errores humanos. A medida que se producen innovaciones en este campo, la industria financiera evoluciona gradualmente. La IA ha impactado fuertemente en cinco ámbitos de las finanzas:
Gestión de riesgos
La inteligencia artificial se basa en el aprendizaje automático, que reduce las posibilidades de error y analiza vastos volúmenes de datos. Esta enorme capacidad de procesamiento permite manejar vastas cantidades de información en poco tiempo. Los algoritmos analizan el historial de casos de riesgo e identifican signos tempranos de posibles problemas futuros. Las predicciones precisas y los pronósticos detallados que proporciona se basan en múltiples variables y son vitales para la planificación empresarial.
Calificación o solvencia crediticia
El credit scoring logra una mayor precisión, automatización y rapidez gracias a la inteligencia artificial. Esta proporciona una evaluación más rápida y precisa de un posible solicitante de crédito, a un costo menor. Ello lleva a una decisión mejor informada y respaldada por datos. La calificación crediticia proporcionada por la IA se basa en reglas más complejas y sofisticadas en comparación con las utilizadas en los sistemas tradicionales de credit scoring. Así, ayuda a los prestamistas a distinguir entre solicitantes de alto riesgo de incumplimiento y aquellos que son solventes pero que carecen de un extenso historial crediticio.
Detección de fraude
La IA es especialmente eficaz para prevenir el fraude con tarjetas de crédito, que ha crecido exponencialmente en los últimos años debido al aumento del comercio electrónico y las transacciones en línea. Los sistemas de detección de fraude analizan el comportamiento, la ubicación y los hábitos de compra de los clientes y activan un mecanismo de seguridad cuando algo parece fuera de orden y contradice el patrón de gasto establecido.
Los bancos también emplean inteligencia artificial para revelar y prevenir otro tipo de delito financiero latente: el lavado de dinero. Los sistemas de IA reconocen las actividades sospechosas y ayudan a reducir los costos de investigar los supuestos esquemas de lavado de dinero.
Banca personalizada
En el sector bancario, la IA alimenta a los chatbots, que brindan a los clientes soluciones integrales de autoayuda mientras reducen la carga de trabajo del call center. Los asistentes virtuales controlados por voz impulsados por tecnología inteligente, como la Alexa de Amazon, también están ganando terreno rápidamente, lo que no es una sorpresa: al contar con una función de autoeducación, se vuelven más inteligentes cada día. Ambas herramientas pueden verificar saldos, programar pagos, buscar actividades de cuenta y más.
Una serie de aplicaciones de IA ofrecen asesoramiento financiero personalizado y ayudan a las personas a lograr sus objetivos financieros. Estos sistemas inteligentes rastrean los ingresos, los gastos recurrentes esenciales y los hábitos de gasto, y ofrecen un plan optimizado y consejos financieros.
Se puede esperar que, en un futuro cercano, las empresas confíen en la inteligencia artificial para tomar decisiones importantes relacionadas con su planificación y futuro en el mercado. Las organizaciones deben entender la IA como una inversión a largo plazo para reducir costos y mantenerse actualizadas. Esta nueva tecnología no solo cambiará la forma en la que se llevan a cabo los negocios, sino también todo tipo de actividades no comerciales.
Si quieres saber más sobre este tema, participa en el Diploma Internacional en Inteligencia artificial en la Gestión empresarial de ESAN.
Fuentes:
BBVA. "Cinco aportaciones de la inteligencia artificial al sector financiero".
Towards Data Science. "The Growing Impact of AI in Financial Services: Six Examples".
Maruti Techlabs. "5 Ways AI is Transforming the Finance Industry".
Portal de negocios de ESAN Graduate School of Business. Desde el 2010 difunde contenido de libre acceso (artículos, infografías, podcast, videos y más) elaborado por los más destacados especialistas. Encuentra contenido en más de 15 áreas y sectores como Administración, B2B, Derecho Corporativo, Finanzas, Gestión de Proyectos, Gestión de Personas, Gestión Pública, Logística, Marketing, Minería, TI y más. ¡Conéctate con los expertos de ESAN y aumenta tu conocimiento en los negocios!
Otros artículos del autor
Publicación de resultados: primera convocatoria 2026-2
De conformidad con lo dispuesto en el Estatuto y reglamentos de la Universidad ESAN, el Comité Electoral Universitario convocó el 07 de setiembre del presente, a los alumnos de posgrado y pregrado a la elección de sus representantes ante los diferentes órganos de gobierno de la universidad.
¿Cómo evitar el desabastecimiento de medicamentos en establecimientos de salud?
La disponibilidad de medicamentos depende de una gestión capaz de prever necesidades y optimizar inventarios. Es clave saber qué decisiones permiten prevenir desabastecimientos y garantizar una atención oportuna en establecimientos de salud.
¿Debe el riesgo climático aumentar el WACC de una empresa?
El riesgo climático puede afectar el valor de una empresa, pero incorporarlo incorrectamente en la tasa de descuento podría distorsionar su valorización. José Dávila, profesor de la carrera de Economía y Finanzas de ESAN University, analiza cómo las inundaciones, sequías, cambios regulatorios y mayores exigencias ambientales pueden impactar los flujos de caja, el costo de la deuda y del patrimonio, y explica por qué no siempre corresponde aumentar el WACC ni contabilizar dos veces un mismo riesgo.