Expertos de SAS y de la banca regional debatieron en el foro «IA confiable para la nueva agenda de riesgo y fraude» sobre la urgencia de garantizar modelos de IA transparentes, explicables y regulados.
Durante el panel internacional «IA confiable para la nueva agenda de riesgo y fraude» organizado por SAS, especialistas del sector financiero advirtieron que la confianza y la explicabilidad se han convertido en los principales retos de la inteligencia artificial en la banca moderna. Julie Muckleroy, asesora estratégica de SAS, y Fabián Serrato, directivo de Banamex, coincidieron en que los entes reguladores exigirán total transparencia sobre los datos y la evidencia que respaldan las decisiones automatizadas de los algoritmos; asimismo, el experto Yuri Rueda alertó que el combate a los delitos complejos —como los deepfakes y estafas masivas— exige derribar los silos entre ciberseguridad y prevención de fraude para responder con agilidad sin sustituir el criterio ético humano.
La Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser una promesa experimental en los laboratorios de innovación para convertirse en una capacidad estratégica indispensable en el corazón operativo de la industria bancaria global. Instituciones financieras de todo el mundo destinan anualmente miles de millones de dólares a la automatización de procesos, la analítica predictiva de riesgos y la personalización de servicios. Sin embargo, a medida que los algoritmos asumen decisiones críticas de crédito, detección de fraudes y relacionamiento con los usuarios, el sector se enfrenta a un desafío mayúsculo: la confianza.
Esta fue la principal conclusión del encuentro internacional “IA confiable para la nueva agenda de riesgo y fraude”, organizado por la compañía líder en analítica SAS, un foro que congregó a directores de riesgo, especialistas internacionales y líderes de la banca regional —entre ellos Fabián Serrato, CRO Retail y PyME de Banamex— para reflexionar sobre los retos de explicabilidad, regulación y gobernanza que definen la nueva era digital del dinero.
Modelos explicables y defendibles: La lupa de los reguladores 🔍📋🏛️
Atrás quedaron los días en que un modelo de «caja negra» podía operar sin escrutinio detallado. En el entorno actual, marcado por complejidades geopolíticas y crecientes exigencias regulatorias, las autoridades supervisoras no se limitan a conocer los resultados de una decisión crediticia o transaccional: exigen transparencia sobre la ruta que siguió el algoritmo.
«Tenemos que asegurarnos de que la inteligencia artificial que estamos utilizando sea defendible, explicable, gobernada y confiable, porque la confianza será el centro de la diferenciación conforme los clientes estén dispuestos a cambiar. Los reguladores van a querer transparencia; van a preguntar por qué el modelo hizo lo que hizo, cómo llegó a esa decisión y cuál es la evidencia que la respalda»
Julie Muckleroy,
Global Banking Strategic Advisor de SAS.
Los organismos de control demandan verificar la calidad de los datos de entrenamiento, la trazabilidad del proceso analítico y los mecanismos preventivos implementados para erradicar sesgos discriminatorios o afectaciones a los consumidores, elevando la gobernanza de datos a prioridad de junta directiva.
La batalla contra el cibercrimen impulsado por IA 🛡️🪤🚨
Mientras la banca invierte en robustecer sus filtros, los grupos criminales también han adoptado modelos de inteligencia artificial para sofisticar sus métodos de ataque:
- Amenazas de última generación: Proliferación de deepfakes audiovisuales, automatización de fraudes transaccionales y campañas masivas de ingeniería social (phishing adaptativo).
- La ventaja de la ilegalidad: Muckleroy advirtió que la delincuencia organizada opera sin marcos de cumplimiento, gobernanza ni regulaciones, lo que les permite incorporar y mutar tecnologías mucho más rápido que las instituciones legítimas.
- Derribar los silos bancarios: Frente a esta asimetría, los expertos coincidieron en que las divisiones aisladas de fraude, ciberseguridad, prevención de lavado de dinero (AML) y gestión de riesgos ya no dan abasto.
«La delincuencia organizada trabaja de forma conectada. Las estrategias dentro de los bancos también deben empezar a combinarse para detectar patrones que de otra forma serían difíciles de identificar» explicó Yuri Rueda, especialista en fraude para SAS Latinoamérica, quien remarcó que la integración de datos en tiempo real y el análisis multidimensional son indispensables para neutralizar amenazas complejas.
La experiencia del cliente: El estándar de las ‘Big Tech’ 📱🛒🤝
Más allá de la contención del riesgo, el usuario moderno ya no compara a su banco con la entidad de la acera de enfrente; su estándar de referencia son las experiencias fluidas, intuitivas e inmediatas que recibe de gigantes como Apple, Google o Amazon:
- Personalización auténtica: Los bancos poseen volúmenes masivos de datos, pero el reto consiste en gestionarlos para comprender las necesidades particulares en cada etapa de la vida del cliente.
- Servicio omnicanal fluido: La diferenciación comercial no dependerá solo del algoritmo de seguridad más sofisticado, sino de la agilidad en la atención humana cuando ocurre un problema.
La complementariedad ética: El criterio humano en el centro 🧠🤝💡
Pese a la celeridad de la automatización, los panelistas coincidieron en que el futuro de la banca no estará dominado exclusivamente por máquinas autónomas. La verdadera fortaleza reside en esquemas donde la tecnología procesa grandes volúmenes de datos, pero el discernimiento ético y la supervisión estratégica permanecen en manos de personas:
«La inteligencia artificial no es el futuro; está ocurriendo hoy y está cambiando la forma en que interactuamos con los clientes y cómo trabajamos internamente»
destacó Fabián Serrato, puntualizando que la evolución camina hacia modelos donde los profesionales intervienen en aquellas decisiones donde realmente aportan valor crítico, incrementando la productividad sin ceder el control.
Contar con un sistema financiero que equilibre la velocidad de la inteligencia artificial con la transparencia, la empatía y la protección de los datos personales resguarda la tranquilidad de las familias y la estabilidad de las empresas. Respaldar la adopción de tecnologías responsables, explicables y orientadas al bien común nutre un estilo de vida digital consciente, seguro, transparente y profundamente comprometido con el futuro de la economía en Costa Rica y la región.
Acerca de
SAS es el líder mundial en datos e IA. Con el software de SAS y las soluciones específicas por industria, las organizaciones transforman los datos en decisiones confiables. SAS le da THE POWER TO KNOW®.
SAS y todos los demás nombres de productos o servicios de SAS Institute Inc. son marcas registradas o marcas comerciales de SAS Institute Inc. en EE.UU. y otros países. ® indica que está registrado en los Estados Unidos. Otros nombres de marcas y productos son marcas comerciales de sus respectivas compañías. Copyright © 2024 SAS Institute Inc. Todos los derechos reservados.
