El ritmo del cambio tecnológico en los servicios financieros se ha acelerado significativamente en los últimos años, situando al sector en la vanguardia del despliegue de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el blockchain.

Un reciente análisis realizado por la firma Johnston Carmichael para MOORE Global sobre la tecnología en el sector de los servicios financieros, concluye que las nuevas herramientas digitales ofrecen potencial para mejorar la eficiencia, aumentar los márgenes de beneficio y reducir las reclamaciones de los clientes, pero las nuevas oportunidades también presentan riesgos que, a menos que se comprendan y mitiguen, pueden ser mayores que los beneficios.

Para ponerlo en contexto, estamos hablando de un sector establecido hace tres siglos, en el que los avances tecnológicos de los últimos 25 años han dado lugar a competidores más ágiles con nuevos productos que han obligado a los operadores tradicionales y a los reguladores a cambiar radicalmente su enfoque y sus modelos operativos.

Ewen Fleming, director de consultoría de Johnston Carmichael y líder del grupo de servicios financieros MOORE Global considera que «las tecnologías, desde las aplicaciones para smartpohones hasta el blockchain, han cambiado radicalmente la forma en que se prestan los servicios financieros, permitiendo a los clientes elegir entre una gama más amplia de productos y tomar decisiones más rápido que nunca». Se trata, según Fleming, de “una nueva era en la que el tiempo necesario para adoptar nuevas tecnologías se ha acelerado. Eso conlleva tanto oportunidades como riesgos que son menos predecibles que antes».

Desarrollo de la Inteligencia artificial en los servicios financieros

La investigación sobre lo que ahora llamamos Inteligencia Artificial o IA surgió por primera vez en la década de los cincuenta, pero su adopción fue lenta y los clientes tuvieron pocas aplicaciones prácticas hasta finales de siglo XX, cuando los grandes avances técnicos de Silicon Valley ampliaron la potencia de cálculo y propiciaron el rápido desarrollo de la tecnología financiera o fintech.

Entre 1995 y 2014 se han producido importantes avances técnicos que han repercutido en los servicios financieros, desde la banca online hasta las tarjetas de crédito sin contacto. El principal impulso de este cambio ha sido la demanda de los clientes, que ha obligado a introducir cambios en la distribución de los servicios, la recogida y protección de datos, y la prevención del fraude. El otro impulso ha sido la necesidad de las empresas financieras de mejorar la eficiencia en el servicio al cliente y reforzar los márgenes de beneficio y la rentabilidad para sus inversores.

En este cotexto, algunas empresas financieras tradicionales han optado por presentarse como innovadoras tecnológicas o crear filiales o marcas digitales para rejuvenecerse y convencer al mercado de que valorara mejor sus acciones y aumentara sus valoraciones.

Las oportunidades que ofrece la IA para mejorar la precisión y la eficiencia de las operaciones son importantes motores de desarrollo para las empresas financieras:

• La IA puede recopilar y procesar datos bancarios y generar recomendaciones sobre nuevos productos o servicios que podrían ayudar a los clientes con problemas financieros.
• Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar los datos de las transacciones de los clientes para identificar patrones de actividad fraudulenta y también utilizar la biometría, como el reconocimiento facial o de huellas dactilares, para detectar y prevenir actividades sospechosas.
• Los gestores de fondos utilizan gran cantidad de nuevos datos a los que la IA puede acceder y analizar en cuestión de segundos para detectar riesgos en el rendimiento de las empresas que pueden no ser evidentes a primera vista, como el impacto de la mala gobernanza o la falta de medidas de sostenibilidad para responder a la agenda ESG.
•  Las aseguradoras están utilizando la tecnología para crear modelos cada vez más precisos del cambio climático con el fin de evaluar los riesgos para los activos que suscriben, por ejemplo los derivados de la subida del nivel del mar o la mayor volatilidad de los patrones de las tormentas.

Sin embargo, el principal riesgo de la aplicación de la IA es que una mayor dependencia de los datos exige que la información introducida sea exacta al 100%, y eso es algo que está en entredicho. Tal como afirma Ewen Fleming en su análisis: «El problema es que aún no confiamos plenamente en la calidad de la información ni en la capacidad de eliminar de forma fiable los falsos positivos”.

Del mismo modo, la tecnología blockchain puede agilizar los servicios bancarios y de préstamo reduciendo los riesgos; puede mejorar los plazos de emisión y liquidación y permitir la verificación en tiempo real de los documentos financieros; pero el problema es la fragmentación y la falta de protocolos estandarizados, que limitan la transferencia fluida de activos y datos entre distintos ecosistemas de blockchain. A todo esto habría que añadir la enorme cantidad de energía que consumen los procesos de IA y blockchain y sus altas emisiones de dióxido de carbono.

El análisis de Carmichael para MOORE Global recuerda que estos son, al menos, retos conocidos que pueden abordarse con más investigación y desarrollo. Sin embargo, que la inversión en nuevas tecnologías y su aplicación ofrezcan una tasa de rentabilidad aceptable para los inversores dependerá de la futura -y aún en gran medida desconocida- configuración del marco legislativo.

Si la primera parte de la revolución tecnológica en los servicios financieros tardó cinco décadas en desarrollarse, la siguiente fase podría tardar sólo cinco años. La presión sobre los desarrolladores tecnológicos, los inversores y los reguladores para seguir este ritmo de cambio será intensa.