La crisis de 2008 supuso un duro punto de inflexión para el sector financiero, con la aparición de un tsunami económico de proporciones épicas, que obligó a revisar las políticas de riesgo que se aplicaban en algunos casos. Desde entonces, el sector ha dado un vuelco sustancial, tanto por la aparición de otros actores (como las fintech) en la escena financiera, como por el gran protagonismo de la tecnología en casi todos los procesos corporativos. Ahora, con la irrupción del covid-19, el escenario ha vuelto a agitarse exigiendo, casi de la noche a la mañana, la implementación de procesos tecnológicos cada vez más seguros; algo que, gracias a la reciente aprobación del sandbox dentro de la Ley para la transformación digital del sistema financiero, abrirá la puerta a nuevos modelos de negocio al amparo de un sistema regulatorio que aporte confianza a inversores y usuarios.
En este panorama, los avances en IA están permitiendo a las entidades financieras desarrollar procesos y servicios mucho más seguros, hasta el punto de que es difícil concebir un futuro en el que la IA no esté plenamente integrada dentro de las empresas. Quizá hasta ahora los desarrollos más conocidos entre el público sean los chatbots para la relación con los clientes, la banca online o los robo-advisors en el asesoramiento y gestión automatizada de inversiones. Hay, sin embargo, otros ámbitos de aplicación de soluciones IA menos populares, gestionadas por las regtech, y esenciales para garantizar la seguridad de las operaciones financieras.
La asociación de las regtech con la IA permite, por ejemplo, aplicar el análisis de datos para facilitar la integración de las fintech en los distintos marcos regulatorios internacionales, desde el tratamiento de los datos biométricos de usuarios hasta la gestión de los riesgos empresariales y la detección de fraudes. Según Roberto de la Cruz Martínez, director de RiskMS, “en un mundo globalizado y digitalizado, donde el desarrollo tecnológico evoluciona a pasos de gigante, los riesgos de multiplican”. Es por esto que contar son sistemas eficaces de detección y prevención de riesgos, así como de herramientas antifraude, resulta vital para evitar que se repitan situaciones como la de 2008.
Las soluciones basadas en IA ofrecen, desde hace algunos años, listas diarias de clientes de riesgo, siendo capaces de identificar variaciones en el comportamiento de esas personas para detectar acciones sospechosas con suficiente antelación. Dada la picaresca y la inmensa cantidad de datos variables que pueden entrar en juego en la identificación de posibles sospechosos, los algoritmos pueden ya, no sólo hacer búsquedas por nombres, seudónimos y apodos, sino también por las posibles combinaciones fonéticas de los mismos, de manera que los datos de esas personas entren en el análisis de riesgo aunque no estén correctamente escritos.
Esta relación entre la IA y el mundo de las finanzas está aportando más seguridad al conjunto del sector, pero también lleva un tiempo jugando un importante papel en las operaciones internacionales contra el blanqueo de capitales y el terrorismo. De hecho, la mejor forma de detectar con antelación posibles atentados es siguiendo el rastro del dinero. El problema es que los atentados terroristas cada vez implican una menor financiación, por lo que el rastreo resulta a veces casi indetectable. Con más razón es necesario seguir avanzando en la implementación de más y mejores algoritmos de detección de riesgos, que consoliden la seguridad del sector y del conjunto de la sociedad.
