La presión regulatoria europea sobre banca, tecnología y ciberseguridad está obligando a las entidades financieras a replantear cómo gestionan supervisión, riesgo y cumplimiento normativo. Normativas como DORA (Digital Operational Resilience Act) y los nuevos marcos vinculados a inteligencia artificial están acelerando una transformación en la que el compliance deja de ser un proceso reactivo para convertirse en un sistema automatizado y basado en datos.
Según expertos de Globant, compañía tecnológica especializada en transformación digital, la IA permite pasar de un modelo de compliance reactivo -basado en revisiones manuales y procesos largos- a un enfoque continuo, automatizado y basado en datos. Además, la IA estaría transformando otros ámbitos clave del sector financiero, como la modernización de sistemas heredados, la automatización de procesos y el análisis de datos a gran escala.
Se trata de conceptos y procedimientos que, a priori, nos suenan lejanos, pero en definitiva nos afectan a todos. “El sector financiero está entrando en una nueva fase en la que la inteligencia artificial se integra en todas las capas del negocio”, nos dice Antoni Vidiella, Chief Solutions Officer – Financial Services de Globant, con quien conversamos desde PRNoticias para acercar el tema a nuestros lectores.
¿Existe el riesgo de que solo los grandes bancos puedan permitirse este tipo de tecnología?
El riesgo real no reside en el acceso a la tecnología en sí, sino el seguir anclados en un modelo operativo que ya no escala. Históricamente, la consultoría tecnológica ha funcionado de forma “artesanal”, si un banco quería un desarrollo, debía contratar equipos masivos y pagar por cada hora de trabajo de cada especialista. Era un proceso lento, costoso y dependiente del número de personas (horas-hombre), lo que creaba una barrera de entrada que solo los presupuestos de los gigantes globales podían soportar. Además, cuando esos consultores terminaban el proyecto, el conocimiento se iba con ellos, obligando al banco a empezar casi de cero en la siguiente fase.
¿Es posible romper esa barrera?
Para romper esa barrera, en Globant hemos transformado ese modelo tradicional en uno industrial y escalable mediante los AI Pods. Este enfoque permite que organizaciones de cualquier tamaño integren capacidades de IA bajo un modelo de suscripción basado en resultados y en el consumo de unidades de trabajo supervisadas, desplazando el foco del esfuerzo humano hacia el valor entregado. Se trata de un cambio de paradigma que convierte un gasto operativo pesado en una inversión eficiente. De este modo, cualquier banco, independientemente de su envergadura, puede acceder a una innovación constante, resolviendo deudas técnicas históricas de forma rentable y compitiendo en agilidad con los líderes del mercado desde el primer día.
¿Y existe el riesgo de que tanta IA haga sentir al cliente que el servicio de su banco es cada vez más impersonal? (ante una menor capacidad de reclamar o entender decisiones)
La paradoja reside en que la inteligencia artificial es precisamente la herramienta que nos permitirá recuperar el nivel de personalización que se vio comprometido por la digitalización rígida de los últimos años. Durante mucho tiempo, la tecnología ha impuesto sus limitaciones al usuario, obligándolo a adaptarse a sistemas complejos y flujos de trabajo poco naturales. Con la IA aplicada de forma intencional, invertimos esa dinámica, y ahora es el sistema el que comprende y se adapta al cliente. En definitiva, el éxito no radica en que el usuario identifique la presencia de una IA, sino en que perciba que sus necesidades particulares se resuelven en una única interacción en tiempo real y en que su banco posee un entendimiento real de su situación. Es por ello, que desde Globant buscamos desarrollar tecnología que sea invisible pero palpable para los usuarios.
¿Cuáles son los beneficios de automatizar tareas?
Al automatizar las tareas burocráticas y el procesamiento de datos interno, logramos que los servicios sean mucho más ágiles y, fundamentalmente, liberamos el tiempo de los profesionales para que puedan centrarse en las interacciones donde el factor humano es insustituible. Este tiempo disponible incrementa el servicio al cliente y redunda en eficiencias de costes de al menos del 30%. Además, no empleamos la tecnología para establecer una distancia con el cliente, sino para suprimir los obstáculos operativos y construir una relación fundamentada en la eficiencia y la confianza mutua.
¿Y qué pasa si aumenta la posibilidad de nuevos sesgos? (por ejemplo, en crédito o evaluación de riesgo)
El sesgo algorítmico es uno de los debates más críticos en la actualidad financiera, ya que estas tecnologías influyen en decisiones que afectan directamente la salud económica de las personas. Es fundamental entender que el sesgo no es un defecto intrínseco de la inteligencia artificial, sino que suele ser un reflejo de los datos históricos. Si los datos de las últimas décadas contienen patrones de desigualdad, una IA sin supervisión simplemente los automatizará a gran escala. Por ello, nuestra visión rechaza la automatización ciega; apostamos por un modelo operativo donde la tecnología y el talento especializado trabajen de forma integrada.
¿Se pueden mitigar?
Para mitigar estos riesgos, operamos bajo el principio de que los humanos deben validar y calibrar cada resultado generado por el sistema. No se trata solo de aplicar algoritmos, sino de realizar una limpieza y selección exhaustiva de los datos para asegurar que la eficiencia nunca comprometa la equidad. Nos enfocamos en diseñar flujos de trabajo con niveles claros de transparencia, garantizando que la IA actúe como un amplificador del juicio humano y que cualquier decisión sensible sea ética y plenamente responsable. Esta responsabilidad es fundamental en un momento en el que el sector financiero acelera la renovación de sus sistemas heredados. Dada la magnitud de los procesos que estamos automatizando, contar con mecanismos para supervisar y corregir sesgos en tiempo real es una necesidad operativa básica. Solo así podemos asegurar la integridad del servicio, proteger la relación con nuestros clientes y cumplir con las crecientes exigencias normativas.
¿Cómo garantizar que las decisiones automatizadas son explicables a los clientes?
La confianza en el sector financiero se sustenta en la transparencia absoluta y en la obtención de resultados tangibles, superando la fase de experimentación para entrar en una de ejecución real. Para que la tecnología sea verdaderamente efectiva en entornos regulados, trabajamos con una infraestructura que permite una observabilidad completa de cada proceso, lo que nos permite identificar y justificar con exactitud el origen de cada decisión, eliminando la opacidad técnica y asegurando que cada acción del sistema sea plenamente auditable. Un pilar fundamental de nuestra estrategia es el Token Vault, una solución exclusiva de Globant diseñada para garantizar la soberanía del conocimiento. Se trata de una bóveda digital donde cada interacción, aprendizaje y decisión validada por la IA se almacena y se convierte en “memoria institucional” propiedad única del banco.
¿Esto cómo repercute en la claridad del mensaje hacia el cliente?
Esto es un cambio de reglas: tradicionalmente, cuando los equipos de consultoría se marchaban, el conocimiento se iba con ellos. Con el Token Vault, el banco se asegura de que todo el “cerebro” de su operativa sea un activo estratégico duradero que le pertenece. Así, la entidad no solo comprende cómo funciona su tecnología, sino que puede explicar con total claridad a sus clientes y a los organismos reguladores, manteniendo siempre el control soberano sobre su inteligencia de negocio.
¿Estamos preparados, como sociedad, para delegar el cumplimiento normativo bancario en sistemas inteligentes?
No se trata de delegar la responsabilidad legal, sino de evolucionar hacia un modelo de supervisión inteligente capaz de gestionar riesgos que el procesamiento manual ya no puede cubrir con la eficacia necesaria. En un entorno regulatorio de complejidad creciente, la IA se posiciona como el aliado estratégico ideal para procesar volúmenes masivos de información con precisión, permitiendo una detección de riesgos y prevención de fraude de forma preventiva, alcanzando niveles de protección que los métodos manuales simplemente no pueden igualar. Solo cuando la tecnología se integra en la propia arquitectura de cumplimiento para prevenir el error y aumentar la precisión, podemos hablar de una banca que es, simultáneamente, innovadora y profundamente responsable ante la sociedad. Hoy, gracias a los Large Transactional Models, en Globant hemos obtenido incrementos de análisis y prevención sin precedentes en el sector, con mejoras tanto en la predicción como en la explicabilidad de los riesgos.
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