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.
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, por ejemplo, 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. Al detectar comportamientos inusuales, el sistema deniega la operación de forma preventiva para proteger tanto al cliente como a la entidad. Gracias a estas capacidades, los bancos y procesadores de pagos están minimizando las pérdidas por fraude y reduciendo también los “falsos positivos”, es decir, las alertas que luego resultan no ser fraudes reales. Esto último es crucial, pues en soluciones tradicionales la gran mayoría de alertas acababan siendo falsas y suponían un derroche de esfuerzos y recursos. La IA ayuda a filtrar esas alertas, permitiendo a los analistas de riesgo enfocarse en los casos verdaderamente críticos.
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. La tecnología permite automatizar tareas repetitivas, desde el procesamiento de documentos hasta la conciliación de datos contables, con una precisión y velocidad muy superiores al trabajo manual. Por ejemplo, se emplean algoritmos de visión artificial y aprendizaje automático para leer y verificar documentos financieros, agilizando procesos como la apertura de cuentas o la validación de operaciones. De hecho, se espera que la automatización del procesamiento de documentos figure entre los principales casos de uso de IA en la banca hacia 2030.
Actualmente, las instituciones financieras ya utilizan IA para automatizar multitud de procesos administrativos, la personalización de ofertas de productos y las comprobaciones de KYC/AML (know your customer / anti-lavado de dinero). Estas automatizaciones reducen la carga operativa sobre los empleados, minimizan errores humanos y aceleran la atención al cliente. Un área particularmente beneficiada es la incorporación de nuevos clientes: implementar soluciones de IA en este proceso puede reducir en torno al 40 % los costes operativos de alta de clientes (onboarding) para un banco. Asimismo, la IA está permitiendo disminuir drásticamente las tareas manuales de conciliación y revisión, al cruzar datos automáticamente y verificar consistencias. Todo ello libera a los equipos humanos para enfocarse en actividades de mayor valor añadido, como el análisis estratégico o la atención personalizada al cliente.
El cumplimiento regulatorio y la gestión del riesgo son áreas donde la IA está aportando grandes ventajas a bancos y aseguradoras. Tradicionalmente, los softwares basados en reglas generaban un volumen enorme de alertas de operaciones sospechosas, de las cuales entre el 90 % y el 95 % acababan siendo “falsos positivos” que no requerían acciones posteriores. Esto saturaba a los departamentos de cumplimiento, encareciendo los costes y dilatando las investigaciones.
La IA permite refinar la detección de operaciones realmente ilícitas al encontrar patrones ocultos en las transacciones y las relaciones entre clientes. Por ejemplo, algoritmos avanzados analizan el comportamiento de cada usuario y lo comparan con perfiles típicos de riesgo, ajustándose ágilmente a nuevos métodos de lavado de dinero que los delincuentes puedan idear. El resultado es un menor número de alertas irrelevantes y una mayor protección contra actores ilegales, reduciendo a su vez la probabilidad de multas regulatorias. Estudios señalan que, con IA, un banco puede recortar entre un 45 % y un 65 % las alertas de posibles incumplimientos o fraudes, manteniendo al menos el 99 % de los casos realmente sospechosos detectados.
Además de en AML, la IA está revolucionando otros aspectos del cumplimiento normativo. Por un lado, facilita la automatización de reportes regulatorios: integrando soluciones de IA, algunas entidades generan informes financieros y de riesgo hasta cinco veces más rápido, agilizando la respuesta a requisitos de supervisión como Basilea o IFRS. Por otro lado, mejora la calidad y consistencia de los datos reportados, incrementando la confianza de auditores y supervisores. Estos avances permiten a los bancos reducir costes de cumplimiento sin sacrificar la calidad —al contrario, aumentando la capacidad de detectar anomalías de forma proactiva. En suma, IA y big data se han vuelto aliados indispensables para un cumplimiento regulatorio más eficaz, anticipativo y eficiente.
La aplicación de IA en finanzas persigue, en última instancia, mejorar la eficiencia operativa y la competitividad de las entidades. En un contexto de márgenes ajustados, las mejoras en productividad y reducción de costes que aporta la IA son cruciales para mantener la rentabilidad. La banca ya considera a la inteligencia artificial un aliado clave para reducir costes e impulsar la eficiencia en prácticamente todas las áreas del negocio. Muchas entidades están integrando la IA en sus hojas de ruta estratégicas de transformación digital, destinando miles de millones de euros a proyectos tecnológicos que incluyen la analítica de datos y la automatización inteligente. Por ejemplo, CaixaBank ha lanzado un plan tecnológico que invertirá 5.000 millones de euros entre 2025 y 2027, con la IA como palanca para personalizar asesoramiento, mejorar la oferta comercial y desarrollar nuevos servicios financieros.
Los beneficios en eficiencia ya se reflejan en indicadores concretos. A continuación, algunos logros medibles obtenidos gracias a la IA en el sector:
Estas mejoras operativas se traducen en una mejor eficiencia financiera (por ejemplo, en ratios de coste-ingreso) y también en una mejor experiencia para clientes y empleados. Un sistema bancario más automatizado y preciso significa menos errores, menos esperas y servicios más personalizados. No es de extrañar que, hacia 2030, se proyecte un aumento exponencial de la inversión en IA generativa en banca con un enfoque en casos de uso directamente ligados a eficiencia como la atención al cliente con chatbots, la evaluación automatizada de riesgos, la detección de fraude en tiempo real y el procesamiento masivo de documentos. En definitiva, la IA está ayudando a las entidades financieras a hacer más con menos, reforzando su competitividad en un mercado cada vez más digital.
La acelerada incorporación de la IA en el sector financiero viene acompañada de una creciente atención de los organismos reguladores para garantizar un uso ético, seguro y transparente de estas tecnologías. En la Unión Europea se ultima la aprobación de un Reglamento de IA pionero a nivel mundial, cuyo alcance abarca tanto aplicaciones específicas catalogadas de “alto riesgo” (como los algoritmos de scoring crediticio), como sistemas de IA de propósito general tipo ChatGPT. Este marco impondrá requisitos estrictos en materia de calidad de datos, trazabilidad, gestión de riesgos y supervisión humana para los sistemas de IA utilizados en banca, especialmente aquellos que toman decisiones sensibles sobre clientes. El objetivo es promover una IA confiable y libre de sesgos, alineada con los valores europeos.
En España, por su parte, se ha avanzado con iniciativas propias para reforzar la gobernanza de la IA. Por un lado, se ha creado la Agencia de Supervisión de la Inteligencia Artificial, junto a un sandbox regulatorio específico de IA, que en 2024 han comenzado a dar sus primeros pasos. Estos instrumentos permitirán probar innovaciones en entornos controlados y asegurar su conformidad con la normativa antes de un despliegue generalizado. Por otro lado, está cobrando protagonismo la potencial Ley sobre Transparencia Algorítmica, una norma que exigiría a las empresas explicar cómo funcionan sus algoritmos cuando estos impacten en decisiones sobre ciudadanos. Esta legislación buscaría garantizar el derecho a la explicación y la auditabilidad de los procesos automatizados, previniendo posibles discriminaciones o resultados opacos derivados del uso de IA en ámbitos como la concesión de crédito o la gestión de riesgos.
Los supervisores financieros también están incorporando consideraciones de IA en sus directrices. Organismos internacionales como el Banco de Pagos Internacionales (BIS) y el Comité de Supervisión Bancaria de Basilea han señalado la necesidad de controles sobre los modelos algorítmicos y de compartir mejores prácticas en la gobernanza de IA. En el día a día, las autoridades enfatizan que las entidades mantengan mecanismos de control humano y corrección de sesgos en todos aquellos procesos automatizados que afecten al cliente. Así, por ejemplo, se insta a que decisiones de concesión de préstamos o detección de fraude cuenten con revisiones y criterios éticos, evitando que un algoritmo pueda perjudicar inadvertidamente a colectivos vulnerables. La consigna de los reguladores es clara: la innovación con IA es bienvenida, siempre que venga acompañada de transparencia, rendición de cuentas y respeto a la normativa vigente.
ALS Innovation cuenta con amplia experiencia en el desarrollo e integración de soluciones de inteligencia artificial para el sector financiero. Nuestro equipo combina conocimiento en análisis de datos, normativa y operativa bancaria para acompañar a las entidades en la adopción de tecnologías que mejoran la eficiencia, la seguridad y el cumplimiento. Gracias a este enfoque práctico, ayudamos a nuestros clientes a aprovechar el potencial de la IA con garantías y de forma adaptada a los retos actuales del sector.
