Presente y futuro de la IA en la industria financiera de América Latina

En Fintech Americas, hemos evangelizado mucho acerca del impacto transformador de la Inteligencia Artificial (IA), el Machine Learning (ML) y el análisis de datos en la industria financiera, por la promesa que representan para agilizar nuestros servicios, hacerlos más eficientes y, en última instancia, más inclusivos. La llegada de ChatGPT a finales de 2022 y la explosión de los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM) marcaron el inicio de una nueva era para la IA: el amanecer de la accesibilidad repentina para todos, y una rápida comprensión de que la forma en que el mundo opera está a punto de cambiar de manera exponencial.

Creemos que estas tecnologías no son meras herramientas complementarias, sino componentes fundamentales para sobrevivir en la Jungla Digital, como se analizará en detalle en la Conferencia ¡Fintech Americas Miami 2024! Sin embargo, hay que destacar que el uso de algunas de estas capacidades no es nuevo; la industria financiera global ha sido un usuario significativo de IA/ML, representando casi el 20% del mercado, según informó S&P Global. Esta cifra sitúa a nuestro sector justo detrás de IT y Telecomunicaciones (19%), y por delante de sectores como Automoción y Transporte (14%), Salud (12%) y Retail (12%).

Y este es solo el comienzo. MarketResearch.Biz proyecta que el tamaño del mercado global de Inteligencia Artificial Generativa (IAG) aplicada a la industria financiera superará los 27.400 millones de dólares para 2032, con una Tasa de Crecimiento Anual Compuesta (CAGR) del 35.70% desde 2023 hasta 2032.  Además, según destaca The Economist, el 77% de los banqueros cree que desbloquear el valor de la IA diferenciará a los bancos ganadores de los perdedores. 

En América Latina, esta integración de la IA, el ML y el análisis de datos promete mejorar los servicios financieros, democratizar el acceso a ellos y fomentar un crecimiento inclusivo. Es por eso que en Fintech Americas creemos que el futuro de la banca en nuestra región, impulsado por estas innovaciones tecnológicas, es más dinámico y prometedor que nunca.

Para conocer más a fondo las perspectivas desde dentro de la industria sobre el impacto de la Inteligencia Artificial, desde Fintech Americas consultamos a líderes de algunas de las instituciones más importantes de la región como EY, Banco de Crédito del Perú, ADL Digital Lab y Scotiabank. 

A continuación te compartimos sus perspectivas, consejos y aprendizajes sobre este tema crítico para el futuro de la banca.

Rafael Bello, Senior Manager Digital Transformación & Digital Sales, EY (Panamá)

Desde el punto de vista de Rafael, “los avances en Inteligencia Artificial (IA), análisis de datos y Machine Learning de los últimos años han contribuido significativamente a la transformación de la industria bancaria y financiera en América Latina. Hemos observado cómo la implementación de algoritmos avanzados ha mejorado la precisión en la toma de decisiones crediticias, reduciendo riesgos y agilizando procesos. Asimismo, el análisis de datos ha posibilitado la oferta de productos más personalizados y adaptados a las necesidades individuales de los clientes.

De manera similar, la automatización de tareas rutinarias ha aumentado la eficiencia operativa y ha reducido costos de manera sustancial en la industria. Actualmente, el costo promedio de una cuenta digital es solo 1/3 del costo de la misma cuenta abierta en una sucursal. En términos de seguridad, el uso de técnicas de IA ha fortalecido la detección y prevención de fraudes, proporcionando protección tanto a los usuarios como a las instituciones financieras.

Sin embargo, persisten desafíos en términos de regulación y adopción plena de estas tecnologías. A medida que estas barreras se superen, se espera que la evolución continua en IA, Data y Machine Learning impulse aún más la innovación y la transformación digital en la industria financiera de la región.”

Conoce más sobre la visión de Rafael Bello sobre Inteligencia Artificial aquí.

Daniela Leon C, Director of Pricing & Analytics, Banco de Crédito del Perú (Perú)

Para Daniela, “la fábrica de herramientas a nivel mundial está produciendo a una velocidad impresionante. La industria financiera de América Latina se enfrenta ahora a un "problema feliz". No ganarán aquellos que tengan herramientas más potentes o batallones asignados. Ganarán aquellos que elijan casos de uso con un mejor ratio de impacto-complejidad y logren articular a sus organizaciones para hacerlo suceder, sorteando las trabas históricas en Data y TI. Me encantó la regla de 2x2 que algunos bancos están utilizando, donde eligen dos proyectos de rápido impacto y dos transformacionales para trabajar en paralelo, con mucho foco.

El impacto dependerá de los problemas que busquemos resolver. Algunos se están enfocando en eficiencia y otros en la experiencia del consumidor en el campo de la hiperpersonalización. Sin embargo, veo aún poca ambición para disruptir la industria financiera en América Latina utilizando gen IA en campos como:  acceso al crédito, mejor identificación del riesgo de crédito en el público informal;  reducción del riesgo de no pago embebiéndose en el journey del cliente con soluciones que hagan del riesgo una variable endógena a la gestión bancaria; y open banking - plataformas que habiliten el precio correcto al cliente correcto en el momento y lugar correctos.”

Conoce más sobre la visión de Daniela Leon C sobre Inteligencia Artificial aquí.


Shubhra Kathuria, AI & Metaverse - Product & Innovation Leader, EY (USA) 

La visión de Shubhra sobre este tema es que “el año 2023 marcó un periodo de Pruebas de Concepto (POCs) en IA para los bancos, exhibiendo diversas aplicaciones potenciales. Mirando hacia el 2024, el enfoque se centrará en escalar estos POCs, llevándolos de etapas experimentales a producción completa. Este año será testigo de una evolución y perfeccionamiento rápidos de los casos de uso de la IA. 

La clave para esta transición será la capacitación del personal existente y la contratación del talento adecuado. Asimismo, las organizaciones deberán gestionar el cambio organizacional que acompaña a avances tecnológicos que evolucionan rápidamente.

El principal desafío para los bancos y la industria de servicios financieros en 2024 será gestionar los riesgos asociados con el aprovechamiento de la IA. Esto incluye estrategias sólidas de modernización de datos, mitigación de riesgos como violaciones de privacidad de datos, sesgos en modelos de IA y mantener el cumplimiento de regulaciones en evolución.” 

Conoce más sobre la visión de Shubhra Kathuria sobre Inteligencia Artificial aquí.

Tito Pablo Neira Avila, Chief Data Strategy Officer, ADL Digital Lab (Colombia)

Por su parte, Tito sostiene que “la IA, mediante algoritmos avanzados, ha permitido a las instituciones financieras optimizar la toma de decisiones, automatizar procesos y gestionar riesgos de manera más precisa. En términos numéricos, la velocidad de procesamiento de datos ha experimentado un crecimiento exponencial, mejorando la capacidad de análisis y predicción de tendencias.

Además, la expansión de capacidades en el análisis de datos ha posibilitado el manejo y comprensión de conjuntos de datos masivos, ha aumentado la precisión de los modelos predictivos, reduciendo errores y aumentando la confiabilidad de las decisiones. La adopción de la ciencia de datos ha permitido a las instituciones financieras tomar decisiones más informadas basadas en patrones identificados, contribuyendo así a la anticipación de tendencias.”

Conoce más sobre la visión de Tito Pablo Neira Avila sobre Inteligencia Artificial aquí.


José Gleiser,  Director Automatización, Scotiabank (Chile)

José considera que “la Inteligencia Artificial (IA) se ha utilizado principalmente para la segmentación de clientes, el scoring de riesgos y la detección de fraudes. Sin embargo, su uso en la operación y otras áreas del banco ha sido limitado en nuestra región. Esto está cambiando gradualmente con algunas compañías que han implementado con éxito la IA, especialmente en la estructuración de datos no estructurados y la minería de procesos.

Aunque existe talento en la región, lo que falta para un gran impacto es que los ejecutivos comprendan el valor de estas tecnologías y establezcan objetivos que las requieran. A diferencia de la automatización de procesos, que puede implementarse rápidamente con estrategias bottom-up, la IA requiere más tiempo e inversión, pero puede generar mayores beneficios a largo plazo.”

Conoce más sobre la visión de José Gleiser sobre Inteligencia Artificial aquí.

La conversación sobre la Inteligencia Artificial continúa en Miami

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