Las empresas del sector financiero con políticas de regulación en uso de IA
Sólo el 21% de las organizaciones del sector financiero que han adoptado la Inteligencia Artificial (IA) han establecido políticas que regulan su uso. Además, pocas de estas han abordado adecuadamente uno de los principales riesgos asociados con el uso de la Inteligencia Artificial (IA): la imprecisión.
Regulación
Uno de los principales retos es que la regulación no va con el ritmo que mantiene de la innovación tecnológica, por lo que, además de los aspectos éticos que resultan en un área de oportunidad para las organizaciones; estas deben estar alerta ante los riesgos reputacionales y financieros que no sólo la desregulación implica, sino también sobre aspectos de riesgo como los relacionados con el fraude y la ciberseguridad que, desde el crimen también evolucionan de manera vertiginosa
Terisa Roberts, director global Lead Risk Modeling and Decisioning de SAS
Y es que con la revolución que hoy en día vivimos en cuanto a la implementación de soluciones de IA, no pocas empresas están volteando hacia estas y en distintos aspectos de su operación.
Según un estudio de McKinsey & Company sobre la gestión de riesgos basada en IA, en América Latina, el 40% de las organizaciones aumentarán su inversión en estas soluciones debido a los avances que la IA Generativa ha demostrado.
México y Latinoamérica
Roberts menciona que, aunque la adopción de IA en gestión de riesgos está en desarrollo en América Latina, es importante que las instituciones financieras comprendan tanto los beneficios como los riesgos asociados a estas, así como las brechas en la preparación de las empresas para el uso generalizado de la IA en la gestión de riesgos empresariales.
En este sentido, Roberts considera algunos beneficios, retos y riesgos a tomar en cuenta:
Hallazgos en México y América Latina
Uno de los principales hallazgos de la firma es la disposición de los bancos para digitalizar sus procesos de evaluación crediticia. Existe una apertura significativa hacia la adopción de tecnologías como la IA y el aprendizaje automático para mejorar tanto la precisión como la eficiencia en la toma de decisiones, como por ejemplo la emisión de créditos al consumo, en donde el 36% está basada en la rapidez de la toma de decisiones como un impulsor en la transformación de las decisiones crediticias.
Los sectores que han adoptado mejor la IA para la gestión de riesgos son aquellos que están expuestos a cambios significativos en el entorno, como la agricultura y la industria financiera.
La capacidad de adaptarse a riesgos específicos de cada sector, como la predicción de condiciones climáticas, la optimización del uso de recursos y la detección de enfermedades y plagas, para el caso de la agricultura, y la detección de fraude o el análisis de mercado, para la industria financiera, se vuelve esencial para el éxito de la gestión de riesgos.
