IA aplicada a la Banca: Gestión de riesgos financieros

Mientras los clientes exigen inmediatez, los mercados cambian sin previo aviso y los riesgos se vuelven más interdependientes, la Inteligencia Artificial (IA) se transforma en el nuevo lenguaje operativo del sistema financiero. Desde este contexto, ADEN observa cómo las instituciones atraviesan una transición profunda: un desplazamiento progresivo desde la intuición experta hacia modelos algorítmicos capaces de anticipar, sugerir y corregir en tiempo real.

La MasterClass “Banca Inteligente: cómo los agentes con IA están revolucionando el sector financiero”, presentada por Jordi Torras, funciona como una puerta de entrada para comprender el momento exacto que vive la industria. En él, Torras combina su experiencia con más de dos décadas en IA y su trayectoria colaborando con bancos globales para explicar, con claridad estratégica, qué tecnologías están realmente maduras, cuáles siguen en experimentación y qué riesgos deben gestionarse antes de llevar un modelo a producción.

La evolución de las finanzas en la era de la IA

La historia reciente del sector financiero podría contarse como una sucesión de capas tecnológicas que, cada década, reescriben la manera en que se administra el riesgo, se atiende al cliente y se define la rentabilidad. Primero fue la digitalización básica —cajeros, banca en línea, sistemas centralizados—; después, la automatización de procesos y los modelos de scoring basados en estadística tradicional. 

Hoy, esa línea evolutiva llega a un punto decisivo: la integración de Inteligencia Artificial como motor de decisión, predicción y eficiencia a escala.

Alejandro Naut Lerebours lo resume con precisión al afirmar que la IA constituye “uno de los mayores potenciales de creación de valor dentro del sistema financiero global”. En el libro Inteligencia Artificial en la Banca plantea que ese valor no proviene únicamente de la automatización, sino de la capacidad de reducir incertidumbre, mejorar decisiones estratégicas y elevar la calidad del servicio a niveles que antes requerían grandes equipos humanos.

El estado actual de la tecnología en la banca

La MasterClass presentada por Jordi Torras revela un punto crítico para comprender el momento actual del sector: la adopción de IA es amplia, pero profundamente desigual. Mientras casi todas las entidades han implementado algún tipo de automatización o analítica avanzada, muy pocas han integrado herramientas verdaderamente transformadoras como modelos generativos o agentes transaccionales seguros.

Torras explica que la banca global opera hoy en “tres velocidades”:

• IA predictiva madura, usada en scoring, fraude y segmentación.
• IA conversacional limitada, centrada en asistencia informativa.
• IA generativa experimental, aún sin autorización para operar con transacciones reales.

Esta brecha entre avance tecnológico y prudencia regulatoria condiciona, en gran medida, el tipo de riesgos y oportunidades que atraviesa la industria.

La base del nuevo sistema de administración y finanzas

La modernización financiera no se sostiene solo en algoritmos, ya que requiere una arquitectura tecnológica capaz de soportarlos. Esta transición se vuelve visible en la manera en que los bancos migran desde sistemas monolíticos hacia plataformas flexibles que integran nube, APIs, microservicios y bases de datos de finanzas diseñadas para operar en tiempo real.

La primera capa de esta evolución es la infraestructura digital: cloud computing, contenedores, entornos híbridos y redes seguras que permiten procesar información a velocidades que la banca tradicional no podía imaginar. Sin estas bases, la IA no puede escalar. Sin datos limpios y estructurados, los modelos pierden precisión. Y sin integración entre sistemas, la información se fragmenta y las decisiones se vuelven opacas.

En paralelo, la banca adopta sistemas de administración y finanzas que utilizan ETL automatizados, motores de reglas, modelos de machine learning y dashboards que combinan métricas operativas con predicciones futuras. Estas plataformas no solo procesan información: aprenden de ella. Detectan patrones, ajustan recomendaciones, priorizan alertas y distribuyen recursos operativos según la demanda real del mercado.

Las APIs bancarias representan otro pilar clave. Permiten conectar sistemas internos con servicios externos, integrando proveedores de RegTech, soluciones de cumplimiento, herramientas de detección de fraude o plataformas de identidad digital. Esta interoperabilidad convierte a las instituciones financieras en ecosistemas abiertos, capaces de absorber innovación sin necesidad de reinventar la infraestructura completa.

Finalmente, la tecnología en banca se vuelve un habilitador para la hiperpersonalización: desde asistencia inteligente en productos de inversión hasta recomendaciones sobre hábitos financieros, límites de crédito adaptativos o experiencias de banca digital ajustadas al comportamiento individual de cada cliente.

El trilema actual: seguridad, regulación y precisión

Inspirado en la metáfora “El bueno, el feo y el malo”, Torras sintetiza la situación en un trilema:

• El bueno: Casos de uso ya probados —fraude, scoring, segmentación, automatización documental— que generan eficiencia real y rápida adopción.
• El feo: La incertidumbre regulatoria frente a modelos de propósito general (GPAI), especialmente por su potencial de generar riesgo sistémico si operan sin supervisión.
• El malo: Los riesgos de alucinación, falta de explicabilidad y opacidad en modelos generativos, que impiden su uso en operaciones sensibles.

Este trilema muestra por qué la banca avanza, pero lo hace con pasos medidos.

Inteligencia artificial en la contabilidad y los procesos financieros

En el corazón de toda institución financiera existe un engranaje silencioso que determina su eficiencia, su estabilidad y su capacidad de mitigar riesgos: la contabilidad. Durante décadas, esta área operó bajo un modelo altamente manual, repetitivo y dependiente de la precisión humana.

La IA procesa documentos, valida transacciones, identifica errores y verifica consistencia contable con una velocidad que supera ampliamente al procesamiento humano. Pero más importante aún: aporta trazabilidad completa. Cada ajuste, cada cálculo y cada recomendación queda registrado, facilitando auditorías internas y externas, reduciendo sesgos y fortaleciendo el cumplimiento normativo.

En la práctica, esta capacidad transformadora se vuelve visible en dinámicas cotidianas:

• conciliaciones que antes tomaban horas y ahora se ejecutan en minutos,
• reportes regulatorios generados con precisión algorítmica,
• anomalías contables detectadas antes de convertirse en riesgos.

Automatización inteligente para precisión y cumplimiento

Si la contabilidad es el corazón de la institución, el cumplimiento es su sistema inmunológico. Las amenazas financieras —errores humanos, fraudes internos, operaciones sospechosas— requieren un monitoreo constante que la IA ejecuta con una precisión difícil de replicar manualmente.

Aquí entra en juego la inteligencia artificial seguridad informática, no como un accesorio técnico, sino como una capa estratégica que protege la integridad de la información. Los modelos de machine learning detectan patrones irregulares en bases de datos contables, identifican movimientos atípicos, monitorean señales de riesgo en tiempo real e incluso anticipan posibles incidentes de ciberseguridad.

Los hallazgos expuestos por Jordi Torras en la MasterClass refuerzan esta idea: los bancos reconocen que uno de los mayores desafíos actuales es la falta de explicabilidad y gobernanza de los modelos, especialmente en áreas sensibles como crédito, fraude y AML (Anti–Money Laundering). 

Por ello, las instituciones buscan automatizar la supervisión, la documentación y la generación de reportes ejecutivos con herramientas basadas en IA que aporten trazabilidad y consistencia decisional.

Entre los impactos más relevantes se encuentran los siguientes:

• Monitoreo continuo de transacciones con alertas inteligentes.
• Análisis de comportamiento para identificar fraude emergente.
• Verificación de integridad de datos y control de accesos.
• Apoyo a auditorías con registros automáticos y verificables.

El rol del software de finanzas con IA integrada

La revolución no está solo en los algoritmos, sino en las plataformas que los alojan. Un software de finanzas integra capacidades predictivas, automatización y modelos avanzados en herramientas que antes eran puramente operativas.

Los ERP tradicionales evolucionan hacia sistemas inteligentes que:

• concilian cuentas automáticamente,
• detectan incoherencias entre módulos,
• proyectan flujos de caja,recomiendan ajustes contables,
• evalúan riesgos en tiempo real,
• y generan dashboards con insights predictivos para la alta dirección.

Como señala Naut Lerebours, el deep learning permite que estos sistemas identifiquen patrones complejos que antes eran imperceptibles, abriendo paso a modelos contables y financieros más robustos y adaptativos.

A esto se suma el uso de herramientas avanzadas como:

• Vector Search, clave para encontrar anomalías en grandes volúmenes de datos financieros,
• motores de scoring que integran cientos de variables,
• sistemas de auditoría automatizada con explicabilidad integrada,
• asistentes digitales capaces de interpretar documentos, contratos y reportes regulatorios.

IA y gestión de riesgos financieros: el nuevo núcleo operativo

La IA tiene la capacidad de reducir errores humanos y mejorar la detección temprana de riesgos sistémicos, especialmente en un entorno financiero donde la interdependencia entre mercados hace que un pequeño desajuste pueda amplificarse con rapidez. Este tipo de análisis, antes limitado a equipos especializados, ahora puede operar de manera constante y automática, transformando el modo en que los bancos evalúan y mitigan riesgos.

Evaluación de riesgos financieros: precisión y explicabilidad

La implementación de modelos de IA genera un dilema clásico en el sector financiero: cómo lograr precisión algorítmica sin sacrificar explicabilidad. Aquí la palabra clave es evaluación de riesgos financieros, un proceso que debe cumplir simultáneamente con tres condiciones: exactitud, trazabilidad y cumplimiento regulatorio.

La EBA (Autoridad Bancaria Europea) advierte que los modelos utilizados en banca deben ser auditables, replicables y capaces de justificar cada decisión, especialmente en metodologías internas de riesgo de crédito. Esto responde a un motivo fundamental: la transparencia es un componente central para proteger la estabilidad sistémica del sector.

McKinsey coincide, señalando que la IA generativa ya permite automatizar partes del proceso de supervisión, generar explicaciones comprensibles para comités de riesgo y documentar decisiones con mayor consistencia que los procesos manuales tradicionales. Sin embargo, esto no elimina la necesidad de supervisión humana: más bien la transforma.

Casos reales en servicios financieros de Panamá y LATAM

Si hay un ejemplo claro de cómo la IA transforma la gestión de riesgos financieros y la eficiencia operativa, ese es Panamá. De acuerdo con estudios recientes, la adopción de IA y digitalización produjo efectos concretos en indicadores clave:

• El ciclo de aprobación de préstamos se redujo de 7 a 3 días, una mejora del –57 %, gracias al uso de algoritmos de scoring más rápidos y precisos.
• El índice de eficiencia operativa bancaria aumentó del 65 % al 80 %, impulsado por procesos automatizados.
• Las transacciones digitales pasaron del 40 % al 75 %, reflejando una mayor confianza del usuario y una reducción en riesgos logísticos y operativos asociados a canales tradicionales. 

Estos avances no solo optimizan flujos internos: también reducen la probabilidad de errores, fortalecen la trazabilidad y permiten a las entidades anticipar incidentes de riesgo crediticio o transaccional antes de que escalen.

Banca digital y modelos predictivos

La IA actúa como el sistema nervioso de esta transición, permitiendo detectar patrones, personalizar servicios y responder con agilidad a escenarios cambiantes. Distintas fuentes internacionales coinciden en que el sector más competitivo es aquel que adopta un enfoque predictivo:

• señales biométricas,
• patrones de gasto,
• comportamiento transaccional,
• historial financiero,
• interacciones digitales,
• variables externas que afectan riesgo y liquidez.

Esto habilita modelos capaces de estimar probabilidad de impago, riesgo de fuga (churn), propensión a adquirir productos y señales tempranas de fraude.

Detección de fraude impulsada por IA

Los modelos de deep learning identifican operaciones sospechosas incluso cuando imitan un comportamiento legítimo. Alejandro Naut Lerebours subraya que estos modelos capturan correlaciones que antes eran invisibles para los analistas humanos, lo que mejora la detección temprana, reduce falsos positivos y fortalece la seguridad financiera.

A nivel técnico, los bancos emplean sistemas capaces de:

• Analizar millones de transacciones en segundos.
• Detectar desviaciones respecto al comportamiento normal del usuario.
• Identificar redes de fraude basadas en relaciones entre cuentas.
• Evaluar riesgo en tiempo real sin reglas estáticas.
• Ajustar sus modelos con cada nueva transacción.

En un entorno volátil, donde las tasas, los mercados y el comportamiento del cliente pueden cambiar en cuestión de minutos, la analítica predictiva se vuelve indispensable. IESE Insight sostiene que la IA mejora la calidad de las decisiones ejecutivas al integrar datos estructurados, señales externas y patrones emergentes que reducen la incertidumbre del análisis financiero tradicional.

Los bancos pueden utilizar analítica avanzada para:

• Simular escenarios macroeconómicos de impacto inmediato.
• Anticipar cambios en liquidez y ajustar posiciones.
• Detectar deterioro crediticio antes de que se materialice.
• Optimizar portafolios según volatilidad real.
• Ajustar estrategias de precios según elasticidad del cliente.
• Proyectar ingresos y riesgo con modelos adaptativos.

El desafío regulatorio y ético de la IA en banca

Existe un componente igual de determinante: la gobernanza. A mayor capacidad predictiva, mayor es la necesidad de garantizar que los modelos operen dentro de marcos éticos, transparentes y regulados.

Alejandro Naut Lerebours recuerda que el sector financiero está especialmente expuesto a fallas algorítmicas con impacto sistémico, lo que obliga a diseñar modelos que no solo funcionen, sino que puedan justificar por qué han tomado una decisión. Este principio, que él denomina responsabilidad algorítmica, se convierte en uno de los ejes centrales para cualquier entidad que aspire a aplicar IA en operaciones críticas.

La preocupación regulatoria no se limita a la precisión del modelo. Abarca también la integridad de los datos, la seguridad informacional, el riesgo de sesgos y la vulnerabilidad de los sistemas ante ciberataques. De ahí que la inteligencia artificial seguridad informática sea hoy un componente indispensable en cualquier proyecto de digitalización bancaria.

Naut Lerebours enfatiza que el verdadero riesgo no radica en la IA como herramienta, sino en implementarla sin gobernanza: sin reglas claras, sin auditorías, sin trazabilidad y sin métricas que permitan evaluar su desempeño a lo largo del tiempo.

IA y cumplimiento normativo en América Latina

América Latina enfrenta un doble desafío regulatorio:

1. avanzar hacia marcos modernos que permitan la innovación,
2. hacerlo sin comprometer la estabilidad financiera.

El experto destaca que los reguladores de la región han adoptado un enfoque progresivo pero cauteloso. La razón es simple: los modelos de IA, especialmente los de scoring, prevención de fraude o análisis de riesgo, influyen directamente en derechos financieros fundamentales (acceso al crédito, asignación de límites, identificación de operaciones sospechosas, entre otros).

Entre los puntos más relevantes que señala Naut Lerebours:

• La explicabilidad es obligatoria, no opcional. Un modelo que no pueda explicar cómo llegó a una conclusión no debería ser autorizado para decisiones críticas.
• Los datos deben ser trazables y verificables, especialmente en metodologías de riesgo.
• Los modelos requieren ciclos de validación continua, ya que la realidad financiera cambia más rápido que los datos históricos.
• El cumplimiento normativo debe integrarse desde el diseño, no añadirse al final del proceso.
• Los controles de seguridad informática deben proteger modelos, datos y conectividad, ya que los algoritmos pueden convertirse en vectores de ataque si no se resguardan adecuadamente.
• Los reguladores deben formar equipos técnicos, capaces de entender la complejidad algorítmica para auditar modelos con solidez.

Entonces, el mayor riesgo en Latinoamérica no es la falta de regulación, sino la brecha entre la complejidad de la IA y la capacidad técnica de algunas entidades para cumplir con los estándares que esta exige.

El talento necesario: perfiles híbridos para la banca del futuro

La demanda laboral en banca, según Naut Lerebours y las referencias internacionales citadas en su obra, se concentra en cuatro perfiles clave:

• Científicos de datos financieros: Especialistas capaces de integrar técnicas de machine learning, análisis de comportamiento, modelado estadístico y herramientas como Vector Search para detectar anomalías. Son esenciales en proyectos de scoring, fraude, segmentación y análisis de liquidez.
• Expertos en riesgo de IA generativa: Perfiles emergentes encargados de prevenir sesgos, validar modelos, supervisar explicabilidad y garantizar que las herramientas generativas operen bajo criterios éticos y regulatorios.
• Especialistas en cumplimiento y RegTech: Encargados de integrar IA en procesos de AML, monitoreo transaccional, controles de seguridad informática y cumplimiento normativo.
• Reguladores y responsables de políticas con enfoque tecnológico: Funcionarios y analistas que comprenden cómo los modelos afectan la estabilidad sistémica, la asignación de crédito y la detección de fraude.
• Analistas financieros con dominio de IA: Un perfil híbrido que combina métricas bancarias tradicionales con herramientas de machine learning e interpretación de modelos. Las instituciones requieren analistas capaces de leer señales algorítmicas y traducirlas en decisiones de negocio.
• Profesionales con formación en seguridad informática aplicada a IA: La ciberseguridad se convierte en prioridad dada la sensibilidad de los datos financieros.

Formación especializada: el puente para cerrar la brecha

La escasez es también una oportunidad histórica. Los profesionales que logren dominar IA aplicada al riesgo financiero tendrán un rol decisivo en la construcción de la banca de los próximos diez años: desde diseñar modelos de scoring más precisos hasta anticipar fraudes invisibles, automatizar reportes regulatorios complejos o auditar el comportamiento de sistemas generativos con sensibilidad ética.

Es en esta brecha donde se vuelve especialmente relevante el Programa Especializado en IA Aplicada a Banca y Servicios Financieros de ADEN. No se trata de un curso técnico ni de un programa generalista: es un entrenamiento diseñado para quienes deben tomar decisiones, liderar cambios y supervisar tecnologías críticas en un entorno donde la confianza pública depende de la calidad del algoritmo.

La propuesta del programa se construye sobre una premisa simple: un profesional del sector financiero no necesita convertirse en ingeniero, pero sí en alguien capaz de entender a un ingeniero. Y, al mismo tiempo, un profesional tecnológico debe comprender cómo piensa el riesgo bancario, cómo operan las regulaciones y cómo se interpreta una cartera en estrés.

Preguntas finales para profundizar

El cierre de este artículo invita a mirar más allá de la tecnología y enfocarse en las preguntas que realmente moldearán el futuro del sistema financiero.