IA y Big Data en finanzas: el futuro del dinero

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La Inteligencia Artificial (IA) y el Big Data están revolucionando el mundo financiero en la actualidad. Ya no es solo cuestión de contadores y analistas: los algoritmos están tomando un rol central para ayudar, por ejemplo, a evaluar riesgos o decidir en qué invertir. Y aunque suene a ciencia ficción, todo está en marcha… ¡y funciona!

A grosso modo, la IA como parte del análisis de las finanzas está formada por algoritmos y modelos (machine learning, deep learning) que detectan patrones ocultos en esos datos para, por ejemplo, calcular tu riesgo crediticio o detectar fraudes. Mientras que los “macro datos o grandes datos” o en inglés Big Data, término este aceptado por la RAE, aunque recomienda el uso de macro dato, son montones de información —transacciones, tendencias de mercado, tweets, noticias, comportamientos de clientes— que antes no se podían procesar.

Estas herramientas son muy útiles en las evaluaciones de riesgos, a continuación algunas de las acciones donde las finanzas utilizan los beneficios de la IA y del Macro Dato.

1.- Detección de fraude

Los bancos ahora pueden alertar al instante si notan un movimiento raro en algunas cuentas, gracias a la IA que detecta comportamientos fuera de lo normal .

2-.Crédito más justo

Ya no dependen solo del historial crediticio antiguo. Analizan patrones de gasto recientes, actividad en línea o comportamiento general para decidir si realizan prestamos bancarios.

3-. Gestión de riesgos de inversión

La IA simula lo que podría pasar con un portafolio de inversiones si suben los tipos de interés, hay una crisis o lanzan una nueva tarifa. Así los bancos y fondos están mejor preparados

• Evitar sanciones

Los sistemas monitorean las leyes y transacciones, asegurándose de que las empresas cumplan con las normas regulatorias.

Si está claro que las TICs y en especifico la IA ayuda a tomar decisiones rápidas y con sentido debido a que:

• en segundos, se pueden analizar montañas de datos que antes tardaban días.
• se reducen decisiones sesgadas o inexactas.
• surgen alertas y ofertas ajustadas a un perfil determinado.
• los bancos lo usan para automatizar tareas aburridas que antes consumían recursos, con consabido Ahorro de tiempo y dinero.

Para cuidarse de los riesgos, estos deben ser analizados y divulgados en toda la organización, se debe tener en cuenta las siguientes condiciones en el análisis y determinación de los riesgos:

• si los datos con que se entrena la IA tienen sesgos, ésta puede repetir decisiones injustas .
• a veces no sabemos por qué la IA tomó cierta decisión, debido a la existencia de “Cajas negras” difíciles de interpretar.
• si todo el mundo usa la misma IA, un fallo podría afectar a todo el sistema financiero, conocido como “riesgo sistémico”.
• Se debe tener en cuenta la Privacidad de los datos ya que, usar datos personales requiere cumplir reglas muy estrictas.

¿Cuál es el futuro?

Con el desarrollo de las TIC y la IA, se prevee un futuro donde estas tecnologías tengan mayor protagonismo, algunas de las tecnologías a tener en cuenta en un futuro no muy lejano:

Asesores robóticos aún más inteligentes, plataforma digital que automatiza la gestión de inversiones y planificación financiera mediante algoritmos, con muy poca o ninguna intervención humana. Analiza las respuestas a un cuestionario en línea sobre objetivos, tolerancia al riesgo y plazo de inversión, para luego construir y administrar una cartera de forma automática que combinan datos y previsión para recomendar inversiones ideales.

El asesor robótico no reemplaza al asesor humano para situaciones complejas, pero ofrece una excelente entrada al mundo de la inversión, democratizando el acceso y ayudando a construir carteras inteligentes desde el primer día.

IA explicable es una respuesta a la desconfianza y opacidad que rodea a muchos sistemas de IA. Su objetivo es convertir la caja negra en una ventana transparente, donde tanto expertos como usuarios puedan entender las decisiones, confiar en ellas y asegurarse de que sean justas. En un futuro con mayor regulación y uso ético, la XAI se posiciona como un pilar fundamental para integrar la inteligencia artificial de manera responsable en nuestra sociedad.

Colaboración entre bancos: compartiendo datos para prevenir riesgos sistémicos

IA multimodal, integrando voz, imagen y texto —por ejemplo, evaluando documentos o llamadas.

Los modelos proactivos (o sistemas proactivos) son algoritmos de inteligencia artificial diseñados para anticiparse a los eventos futuros y actuar antes de que sucedan, en lugar de simplemente reaccionar. Su objetivo es identificar patrones tempranos y tomar decisiones o sugerir acciones preventivas, con base en datos en tiempo real o históricos, que monitorean tendencias y posibles crisis antes de que estallen.

En resumen la IA y los Macro Datos ya están transformando las finanzas. Gracias a ellas:

• Se detectan fraudes al instante.
• Se evalúan créditos de forma más justa.
• Se agilizan decisiones de inversión.
• Se personaliza el servicio a cada cliente.

Y aunque aún faltan regulaciones y entender mejor cómo funcionan estos sistemas, lo cierto es que representan una nueva era del sector financiero. Así que en el futuro cuando se consulte el estado de cuenta en un banco, es posible que detrás esté una IA haciendo el trabajo pesado… ¡para poder ahorrar tiempo y dinero!

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