IA financera: el veritable salt competitiu comença el 2025

La intel·ligència artificial (IA) s’ha convertit en un catalitzador clau de canvi en el sector financer. Segons Funds Society, el mercat global de IA en finances assolirà els 39.000 milions de dòlars el 2032, la qual cosa suposa un creixement del 350% respecte al 2023. Els bancs i entitats financeres de tot el món acceleren l’adopció de IA per prevenir fraus, automatitzar processos, complir amb la normativa i millorar l’eficiència operativa.

De fet, els bancs europeus destaquen entre els líders globals en la incorporació de IA, amb entitats com UBS, HSBC, BNP Paribas o BBVA posicionades en els primers llocs d’índexs internacionals d’innovació en IA.

A continuació, repassem les tendències emergents en el sector —des de la prevenció del frau fins a l’eficiència operativa— i com s’emmarquen en un context regulador cada vegada més exigent, amb iniciatives com el Reglament Europeu d’IA i la Llei de Transparència Algorítmica a Espanya.

Prevenció del frau amb IA

La lluita contra el frau financer ha estat un dels primers camps d’aplicació de la IA en banca. Els sistemes de machine learning analitzen enormes volums de transaccions en temps real per identificar patrons anòmals que podrien indicar activitats fraudulentes. Això permet detectar intents de frau amb major rapidesa i precisió que els mètodes tradicionals.

Segons El Economista, l’adopció de IA ha permès a les empreses reduir fins a un 86% els intents de frau en transaccions electròniques. En alguns casos, fins a un 35% de les empreses va aconseguir eliminar completament els fraus gràcies a aquestes tècniques d’anàlisi de comportament sospitós.

Un exemple de l’impacte d’aquestes eines el dona Visa, el sistema de IA de la qual va aconseguir prevenir el 2023 transaccions fraudulentes per valor de 40.000 milions de dòlars a tot el món.

La IA no només bloqueja amenaces conegudes, sinó que aprèn de patrons nous per anticipar fraus emergents. Plataformes de pagament avançades ja poden reconèixer el comprador en el 90% dels casos mitjançant anàlisi de dades, fins i tot si és la primera vegada que opera amb un comerç.

Gràcies a aquestes capacitats, els bancs i processadors de pagaments estan minimitzant les pèrdues per frau i reduint també els «falsos positius». La IA ajuda a filtrar aquestes alertes, permetent als analistes de risc centrar-se en els casos veritablement crítics.

Automatització de processos financers

Una altra tendència transformadora és l’automatització intel·ligent de processos. Moltes entitats van començar aplicant IA en tasques administratives i de back office, on els seus efectes es noten amb major claredat.

Per exemple:

Automatització de tasques repetitives com el processament de documents i la conciliació comptable.
Ús d’algorismes de visió artificial per llegir i verificar documents financers.
Reducció del cost d’onboarding de clients fins a un 40%.
Eliminació de tasques manuals de conciliació i revisió de dades.

Això permet als equips humans centrar-se en activitats de major valor afegit, com l’anàlisi estratègica o l’atenció personalitzada al client.

Compliment normatiu amb intel·ligència artificial

El compliment regulador i la gestió del risc són àrees on la IA aporta grans avantatges.

Tradicionalment, els programaris generaven entre un 90% i 95% de «falsos positius». La IA permet:

Trobar patrons ocults en les transaccions.
Comparar comportaments individuals amb perfils de risc.
Reduir fins a un 65% les alertes irrellevants.
Mantenir almenys el 99% dels casos veritablement sospitosos.

A més:

Automatització d’informes reguladors fins a 5 vegades més ràpids.
Millora en la qualitat i consistència de les dades reportades.
Reducció de costos sense sacrificar qualitat ni seguretat.

Eficiència operativa i competitivitat

La IA persegueix millorar l’eficiència operativa i la competitivitat de les entitats. En un context de marges ajustats, això és clau.

Exemple: CaixaBank invertirà 5.000 milions d’euros entre 2025 i 2027 amb la IA com a palanca.

Resultats obtinguts:

Reducció del 40% en costos d’incorporació de clients.
Disminució de fins al 50% en incidents de compliment.
Informes generats fins a 5 vegades més ràpid.

Aquests avenços milloren:

Ràtios de cost-ingrés.
Experiència del client.
Precisió de serveis bancaris.

Es preveu un augment exponencial en inversió en IA generativa centrada en:

Chatbots.
Avaluació automatitzada de riscos.
Detecció de frau en temps real.
Processament massiu de documents.

Marcs reguladors: del Reglament europeu a la transparència algorítmica

L’accelerada adopció de IA en finances ha impulsat un major escrutini regulador.

A nivell europeu:

Reglament d’IA pioner a nivell mundial.
Cobreix aplicacions «d’alt risc» com el scoring creditici.
Requereix: qualitat de dades, traçabilitat, gestió de riscos i supervisió humana.

A Espanya:

Agència de Supervisió de la Intel·ligència Artificial i sandbox regulador ja en marxa.
Projecte de Llei de Transparència Algorítmica busca garantir:
- Dret a l’explicació.
- Auditabilitat de decisions automatitzades.

Els supervisors financers (com BIS o Basilea) insisteixen en:

Control humà sobre decisions automatitzades.
Revisió ètica en detecció de frau o préstecs.
Prevenció de biaixos que afectin col·lectius vulnerables.

Consigna reguladora: La innovació amb IA és benvinguda, sempre que respecti la transparència, la rendició de comptes i la normativa vigent.

ALS Innovation i l’aplicació pràctica de la IA

ALS Innovation compta amb àmplia experiència en desenvolupament i integració de solucions de IA per al sector financer.

Combinem:

Coneixement en anàlisi de dades.
Experiència en normativa.
Operativa bancària.

Acompanyem les entitats en l’adopció de tecnologies que milloren l’eficiència, la seguretat i el compliment, adaptant-nos als reptes actuals del sector.

Fonts

Informes i articles sectorials sobre IA en finances publicats per Funds Society, El Economista i Oracle (2024).
Dades i regulacions del Banco de España i la Unió Europea (Reglament d’Intel·ligència Artificial, Llei de Transparència Algorítmica).