IA financiera: el verdadero salto competitivo empieza en 2025

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un catalizador clave de cambio en el sector financiero. Según Funds Society, el mercado global de IA en finanzas alcanzará los 39.000 millones de dólares en 2032, lo que supone un crecimiento del 350 % respecto a 2023. Los bancos y entidades financieras de todo el mundo aceleran la adopción de IA para prevenir fraudes, automatizar procesos, cumplir con la normativa y mejorar la eficiencia operativa.

De hecho, los bancos europeos destacan entre los líderes globales en la incorporación de IA, con entidades como UBS, HSBC, BNP Paribas o BBVA posicionadas en los primeros puestos de índices internacionales de innovación en IA.

A continuación, repasamos las tendencias emergentes en el sector —desde la prevención del fraude hasta la eficiencia operativa— y cómo se enmarcan en un contexto regulatorio cada vez más exigente, con iniciativas como el Reglamento Europeo de IA y la Ley de Transparencia Algorítmica en España.

Prevención del fraude con IA

La lucha contra el fraude financiero ha sido uno de los primeros campos de aplicación de la IA en banca. Los sistemas de machine learning analizan enormes volúmenes de transacciones en tiempo real para identificar patrones anómalos que podrían indicar actividades fraudulentas. Esto permite detectar intentos de fraude con mayor rapidez y precisión que los métodos tradicionales.

Según El Economista, la adopción de IA ha permitido a las empresas reducir hasta un 86 % los intentos de fraude en transacciones electrónicas. En algunos casos, hasta un 35 % de las empresas logró eliminar completamente los fraudes gracias a estas técnicas de análisis de comportamiento sospechoso.

Un ejemplo del impacto de estas herramientas lo brinda Visa, cuyo sistema de IA logró prevenir en 2023 transacciones fraudulentas por valor de 40.000 millones de dólares en todo el mundo.

La IA no solo bloquea amenazas conocidas, sino que aprende de patrones nuevos para anticipar fraudes emergentes. Plataformas de pago avanzadas ya pueden reconocer al comprador en el 90 % de los casos mediante análisis de datos, incluso si es la primera vez que opera con un comercio.

Gracias a estas capacidades, los bancos y procesadores de pagos están minimizando las pérdidas por fraude y reduciendo también los “falsos positivos”. La IA ayuda a filtrar esas alertas, permitiendo a los analistas de riesgo enfocarse en los casos verdaderamente críticos.

Automatización de procesos financieros

Otra tendencia transformadora es la automatización inteligente de procesos. Muchas entidades comenzaron aplicando IA en tareas administrativas y de back office, donde sus efectos se notan con mayor claridad.

Por ejemplo:

• Automatización de tareas repetitivas como procesamiento de documentos y conciliación contable.
• Uso de algoritmos de visión artificial para leer y verificar documentos financieros.
• Reducción del coste de onboarding de clientes hasta en un 40 %.
• Eliminación de tareas manuales de conciliación y revisión de datos.

Esto permite a los equipos humanos enfocarse en actividades de mayor valor añadido, como el análisis estratégico o la atención personalizada al cliente.

Cumplimiento normativo con inteligencia artificial

El cumplimiento regulatorio y la gestión del riesgo son áreas donde la IA está aportando grandes ventajas.

Tradicionalmente, los softwares generaban entre un 90 % y 95 % de “falsos positivos”. La IA permite:

• Encontrar patrones ocultos en las transacciones.
• Comparar comportamientos individuales con perfiles de riesgo.
• Reducir hasta un 65 % las alertas irrelevantes.
• Mantener al menos el 99 % de los casos realmente sospechosos.

Además:

• Automatización de reportes regulatorios hasta 5 veces más rápidos.
• Mejora en la calidad y consistencia de los datos reportados.
• Reducción de costes sin sacrificar calidad ni seguridad.

Eficiencia operativa y competitividad

La IA persigue mejorar la eficiencia operativa y la competitividad de las entidades. En un contexto de márgenes ajustados, esto es clave.

Ejemplo: CaixaBank invertirá 5.000 millones de euros entre 2025 y 2027 con la IA como palanca.

Resultados obtenidos:

• Reducción del 40 % en costes de incorporación de clientes.
• Disminución de hasta el 50 % en incidentes de cumplimiento.
• Informes generados hasta 5 veces más rápido.

Estos avances mejoran:

• Ratios de coste-ingreso.
• Experiencia del cliente.
• Precisión de servicios bancarios.

Se proyecta un aumento exponencial en inversión en IA generativa enfocada en:

• Chatbots.
• Evaluación automatizada de riesgos.
• Detección de fraude en tiempo real.
• Procesamiento masivo de documentos.

Marcos regulatorios: del Reglamento europeo a la transparencia algorítmica

La acelerada adopción de IA en finanzas ha impulsado un mayor escrutinio regulador.

A nivel europeo:

• Reglamento de IA pionero a nivel mundial.
• Cubre aplicaciones “de alto riesgo” como scoring crediticio.
• Requiere: calidad de datos, trazabilidad, gestión de riesgos y supervisión humana.

En España:

• Agencia de Supervisión de la Inteligencia Artificial y sandbox regulatorio ya en marcha.
• Proyecto de Ley de Transparencia Algorítmica busca garantizar:
  • Derecho a la explicación.
  • Auditabilidad de decisiones automatizadas.

Los supervisores financieros (como BIS o Basilea) insisten en:

• Control humano sobre decisiones automatizadas.
• Revisión ética en detección de fraude o préstamos.
• Prevención de sesgos que afecten a colectivos vulnerables.

Consigna regulatoria: La innovación con IA es bienvenida, siempre que respete la transparencia, la rendición de cuentas y la normativa vigente.

ALS Innovation y la aplicación práctica de la IA

ALS Innovation cuenta con amplia experiencia en desarrollo e integración de soluciones de IA para el sector financiero.

Combinamos:

• Conocimiento en análisis de datos.
• Experiencia en normativa.
• Operativa bancaria.

Acompañamos a las entidades en la adopción de tecnologías que mejoran la eficiencia, seguridad y cumplimiento, adaptándonos a los retos actuales del sector.

Fuentes

• Informes y artículos sectoriales sobre IA en finanzas publicados por Funds Society, El Economista y Oracle (2024).
• Datos y regulaciones del Banco de España y la Unión Europea (Reglamento de Inteligencia Artificial, Ley de Transparencia Algorítmica).