IA en fintech: Oportunidades y desafíos

Escrito por: Alejandro Solano Meardi, Doctor en Derecho especializado en Derecho Digital

En noviembre de 2022, nació una nueva era digital. OpenAI lanzó gratuitamente ChatGPT versión 3.5, y como efecto dominó, consumidores en todo el mundo tuvieron una experiencia surrealista: extraña por su aparente simplicidad y asombrosa por su palpable potencial. Como una ráfaga de viento, en cuestión de 5 días, más de 1 millón de usuarios alrededor del mundo habían experimentado esta tecnología. Para poner esto en perspectiva, mientras que el primer iPhone tardó 74 días en vender un millón de unidades, ChatGPT alcanzó este hito en solo cinco días, destacando la velocidad extraordinaria con la que se integró en la vida cotidiana. 

En efecto, OpenAI democratizó el uso masivo del aprendizaje automático, lo que coloquialmente llamamos inteligencia artificial (IA). En poco tiempo, Google lanzó su versión Bard, ahora llamada Gemini, y Amazon, por su parte, invirtió en Anthropic y su producto equiparable llamado “Claude.”

Los sectores financiero y bancario en diferentes latitudes han reconocido el potencial de la IA. Jamie Dimon, presidente de JPMorgan Chase, el banco más grande en Estados Unidos, mencionó en su carta a los accionistas del 2024 que con el tiempo la IA será posiblemente tan transformacional como la electricidad, y a su vez, reconoció que dicho boom conllevará riesgos. 

La región latinoamericana ha mostrado una favorable aceptación a innovaciones financieras, demostrado por el fuerte crecimiento de compañías Fintech en la región. De hecho, el ecosistema Fintech en América Latina ha visto una expansión tremenda, con un crecimiento en la adopción de neobancos y pagos digitales. Ahora, la integración de la IA en este ámbito podría catapultar la innovación financiera regional y sus beneficios a nuevas alturas y dimensiones. En consecuencia, este artículo evaluará de manera general las aplicaciones prácticas que pueden derivar de esta simbiosis, incorporando consideraciones legales y regulatorias específicas para El Salvador.

Una de las aplicaciones prácticas de la IA en servicios financieros es su integración en el acceso a crédito y la evaluación crediticia. Es decir, utilizar IA para facilitar el acceso a préstamos y optimizar la precisión y rapidez de las decisiones crediticias. Por ejemplo, en el contexto latinoamericano, en 2023 más de 3 millones de personas aplicaron a un préstamo con Finvero, una Fintech de México. Finvero evalúa la solvencia crediticia mediante IA, utilizando datos alternativos y patrones de compras para decidir en tiempo real las solicitudes de crédito, muchas provenientes de consumidores menos servidos por el sistema financiero en su país, promoviendo así la inclusión financiera. 

Sin embargo, es importante reconocer los riesgos en este contexto, como el sesgo en los algoritmos de IA que pueden discriminar erróneamente a ciertos grupos de solicitantes de crédito. Por ello, la implementación adecuada de estas innovaciones y una supervisión humana balanceada son igualmente vitales. En el contexto de El Salvador, sería importante considerar la relevancia de leyes como la Ley de Protección al Consumidor y otras más específicas al sector financiero, y evaluar cómo el marco normativo local puede modificarse para garantizar la equidad en decisiones crediticias que deriven del apoyo de tecnologías emergentes como la IA. 

Otra oportunidad de sinergia entre la IA y las tecnologías emergentes en servicios financieros es la mejora en la detección de fraudes. Esta puede aumentar significativamente la capacidad y precisión para detectar patrones sospechosos en transacciones, reduciendo así el fraude. 

Según la “Encuesta de Fraude y Control de Pagos de la Asociación de Profesionales Financieros en Estados Unidos” de 2024, el 80% de las empresas fueron víctimas de fraude en 2023, con un 30% incapaz de recuperar sus pérdidas. Para combatir esto, como ejemplo ilustrativo, Mastercard utiliza IA para completar números de tarjetas robadas en la web oscura, mientras que JPMorgan Chase en Estados Unidos y el Commonwealth Bank de Australia emplean IA y registros distribuidos para combatir fraudes y errores. Sin embargo, es crucial equilibrar estos avances con supervisión humana para evitar falsos positivos y diseñar protocolos de verificación eficientes. 

En el contexto local, esto puede fomentarse mediante un régimen jurídico comprensivo que fomente la incorporación de la IA en el sector privado de una manera ética y sostenible, regulando las obligaciones de las empresas que utilicen IA, así como los derechos y recursos de los consumidores de estos servicios. Para ello, primero se pueden estudiar leyes innovadoras en la materia, y sus “travaux préparatoires” como la Ley de IA de la Unión Europea, y después adecuar la ley de manera que sea acorde a la cultura legal doméstica, recursos del país y la práctica local.

Otra área de gran oportunidad para aplicar la IA dentro del contexto Fintech y otros servicios financieros es en la atención al cliente. Las compañías pueden mejorar significativamente este aspecto utilizando chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA que mantengan conversaciones que parezcan humanas, ya sean escritas o habladas, y resuelvan las necesidades del cliente. Esta tecnología puede simplificar procesos como la apertura de cuentas. 

Sin embargo, es crucial manejar adecuadamente los datos personales que se colecten, procesen y almacenen en estos procesos, para evitar riesgos legales y operacionales. Para proteger la privacidad del consumidor y mitigar riesgos relacionados, es importante diseñar una ley especial enfocada en la protección de datos personales que (i) defina términos legales clave; (ii) detalle obligaciones de las entidades involucradas; (iii) otorgue derechos y recursos a los consumidores; y (iv) establezca autoridades especializadas para supervisar estas actividades. 

La Unión Europea es un referente mundial en regulaciones de protección de datos, y países como Kenia y Sudáfrica han adaptado estas leyes a sus culturas legales, proporcionando ejemplos valiosos para El Salvador.

Por último, otra área de gran potencial para la IA en los servicios financieros concierne el asesoramiento financiero personalizado. La IA facilitaría democratizar recomendaciones financieras personalizadas a más personas, basándose en los hábitos de gasto y niveles de ingresos de los individuos. Un ejemplo de esto es el Royal Bank of Canada, que trabaja con la plataforma de gestión patrimonial TIFIN AG para equipar a sus asesores con una herramienta de IA que identifica potenciales clientes. Al igual que otras aplicaciones mencionadas anteriormente, esta aplicación debe de ser balanceada con análisis y verificación humana. En El Salvador, sería valioso estudiar marcos regulatorios sobre “Robo-Advisors” posibles aplicaciones de IA en este contexto y posteriormente evaluar modernizar las regulaciones aplicables. 

En conclusión, la IA tiene un inmenso potencial para mejorar los servicios financieros, en áreas como (i) el acceso a crédito; (ii) detección de fraude; (iii) asesoramiento financiero personalizado; y (iv) servicio al cliente, entre otros. Es esencial equilibrar esta tecnología con la debida atención humana y edificar un entramado de leyes que regulen en armonía la IA, las innovaciones en servicios financieros, la ciberseguridad y la privacidad de datos. En El Salvador, esto oportunamente maximizaría las ventajas de la IA, fomentando un desarrollo financiero sostenible y equitativo. Integrar la IA con responsabilidad es el camino hacia un futuro financiero más inclusivo y sostenible.