La adopción de la IA obliga a actualizar el marco regulatorio de las fintech: expertos

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una herramienta experimental para convertirse en una capacidad estratégica dentro de las instituciones financieras.

Aunque su implementación comenzó de manera gradual, se prevé que su adopción se profundice y se extienda a prácticamente todos los segmentos del sector.

De acuerdo con un artículo de la firma legal, Baker McKenzie, el uso IA ha avanzado de forma progresiva en áreas como el análisis de crédito y la automatización de decisiones.

Sin embargo, el desarrollo de tecnologías más avanzadas como la IA generativa, capaz de procesar grandes volúmenes de datos y generar contenido complejo, abre la discusión sobre como se debe avanzar en su regulación.

A medida que la IA se integra de forma más profunda en el sector financiero, surgen desafíos relevantes.

Uno de los principales es la explicabilidad y transparencia de los modelos, ya que la complejidad de muchos algoritmos dificulta entender cómo se toman ciertas decisiones, lo que puede afectar la confianza tanto interna como externa.

Este contexto subraya la necesidad de contar con marcos sólidos de gobernanza y supervisión interna que aseguren un uso responsable de la tecnología.

No obstante, en México persisten retos adicionales en materia regulatoria.

Carlos Alberto Vela-Treviño, socio de Baker McKenzie y líder del área de Tecnologías, Medios y Telecomunicaciones en México explicó que “La Ley Fintech tenía un objetivo muy claro: establecer que los bancos debían abrir sus bases de datos a través de APIs para facilitar la interconexión. Sin embargo, a casi siete u ocho años de su implementación, las autoridades no han logrado aterrizar plenamente ese ecosistema, que sigue siendo relativamente cerrado. Parte de la resistencia proviene de preocupaciones de los bancos sobre la seguridad de sus bases de datos”.

A nivel internacional, la Unión Europea avanza en el desarrollo del “AI Act”, que impondrá obligaciones específicas para los sistemas de IA considerados de “alto riesgo”, como aquellos utilizados para evaluar la solvencia o asignar puntajes crediticios.

En paralelo, las autoridades financieras del Reino Unido y de otros países buscan equilibrar la innovación tecnológica con la protección al consumidor, anticipando el impacto que los modelos de IA pueden tener en la estabilidad y el funcionamiento de los mercados financieros.

“Estas tecnologías, al ser implementadas por los bancos, estarán enfocadas principalmente en generar ahorros mediante la mejora de sus sistemas de riesgos. El consumidor se vería realmente fortalecido si existieran servicios de análisis comparables, pero ofrecidos directamente para él”, señaló Vela-Treviño.

Con el uso de IA es posible anticipar escenarios

Vela Treviño señaló que tradicionalmente, la evaluación del riesgo financiero se basaba principalmente en la revisión de estados financieros para estimar la capacidad de pago de una empresa.

Hoy, con el uso de IA es posible anticipar escenarios mucho más amplios, como la disponibilidad futura de recursos o el impacto que el cambio climático puede tener en determinados sectores, incorporando variables que antes quedaban fuera del análisis financiero convencional.

“Un ejemplo claro son los incendios forestales en California. Los modelos de análisis de riesgo de las aseguradoras advertían una alta probabilidad de siniestro y justificaban un aumento en las primas, pero la autoridad lo impidió en nombre de la protección al consumidor. Ante la imposibilidad de ajustar el precio al nivel real de riesgo, algunas aseguradoras optaron por retirarse del mercado. Cuando ocurrieron los incendios, una proporción significativa de viviendas no contaba con seguro, lo que evidenció el choque entre una regulación diseñada para proteger al consumidor y la capacidad predictiva que hoy tienen las instituciones financieras para gestionar riesgos”, mencionó.