El sector bancario está experimentando una revolución impulsada por la Inteligencia Artificial (IA), una tecnología que está transformando la forma en que los bancos operan y brindan servicios a sus clientes. Desde la automatización de procesos hasta la mejora en la toma de decisiones, la IA se ha consolidado como una herramienta clave para el futuro del sector financiero.

La adopción de la IA está optimizando las operaciones bancarias, reduciendo costos y ofreciendo productos más personalizados. Herramientas como asistentes virtuales y chatbots mejoran la atención al cliente con respuestas rápidas y precisas las 24 horas. Además, el análisis de grandes volúmenes de datos permite a los bancos entender mejor las necesidades de los clientes y prevenir fraudes con mayor eficacia.

Agentes en el Sector Bancario: Retos y oportunidades

A pesar de las ventajas que la tecnología ofrece a los bancos, muchos expertos prevén sus riesgos. En el evento Revolution Banking, organizado por iKN Spain y celebrado a mediados de mayo en España, Elena Grande, Directora del Departamento de Sistemas de Información del Banco de España, destacó que, aunque la IA avanza rápidamente, aún le falta madurez y su implementación productiva sigue siendo compleja.

Esto ha llevado a los bancos a explorar soluciones con diversos proveedores, enfocándose en el análisis de sentimientos, patrones y tendencias, siempre con el apoyo de economistas y bajo supervisión humana para garantizar eficacia y rapidez.

Durante el evento, José Valiño, CIO de ABANCA, subrayó: “A pesar de los avances tecnológicos, uno de los mayores retos sigue siendo asegurar la resiliencia de los sistemas de IA, ya que podría dañar la reputación del banco si no se garantiza su seguridad”. En este sentido, el CIO de ABANCA enfatizó en la importancia de la regulación para prevenir estos riesgos.

Protegiendo al cliente: Estrategias efectivas contra el fraude bancario

Otro de los debates destacados durante Revolution Banking fue el análisis de los riesgos que enfrentan los clientes cuando se incorpora la inteligencia artificial en el sector bancario.

David Armengol Vilanova, de Sabadell, destacó la importancia de la colaboración entre departamentos y organismos públicos para combatir la ciberdelincuencia. Subrayó el aumento de los pagos directos como una estrategia utilizada por los ciberdelincuentes y la necesidad de ofrecer una atención al cliente especializada para asistir a las víctimas de fraude. Además, resaltó la relevancia de analizar el comportamiento del cliente para identificar posibles fraudes.

Lucía Rodríguez Medina, de Fraud Manager de OpenBank, por su parte, destacó que el uso de métodos de pago directos, aunque útiles para el cliente, complica la detección de vulnerabilidades.

Los expertos estuvieron de acuerdo en la importancia de la colaboración y el intercambio de información para combatir el fraude. Sin embargo, también advirtieron sobre los riesgos del uso irresponsable de la IA, tanto por ciberdelincuentes como por las propias instituciones.

Construyendo la Banca del futuro: Human in the loop en la era de la IA

Cuando se habla de IA aplicada a la banca, es fundamental no perder de vista el factor humano. En Revolution Banking, Eduardo Muñoz, Compliance Solutions Development Head en BBVA, expusó: «Estamos esperando muchas veces a que la regulación resuelva los dilemas éticos, pero la IA ya nos está ayudando a acercarnos más al cliente».

Los participantes coincidieron en que, aunque la IA transformará la relación cliente-entidad, habrá decisiones que seguirán requiriendo criterio humano para garantizar una banca ética y confiable.

La visión de IBM

Durante una de las sesiones, moderada por Tomás García, Vicepresidente de Technology en IBM, se puso sobre la mesa la evolución reciente de los modelos de IA. IBM destacó un cambio de paradigma hacia modelos más pequeños y abiertos, que permiten una mayor adaptabilidad a casos de uso concretos y proporcionan una transparencia superior.

Además, subrayaron el valor de trabajar con licencias abiertas como Apache 2.0, lo que permite a las organizaciones adaptar y auditar los modelos con mayor facilidad. También se puso en valor el potencial de los modelos híbridos, combinando entornos locales y en la nube, lo que maximiza eficiencia y control. Esta estrategia modular y abierta, apuntó IBM, permite escalar con agilidad y construir una banca más flexible y segura.