Banca panameña favorece una prevención financiera dinámica y adaptada a los nuevos riesgos
La banca enfrenta desafíos tecnológicos que ya no se limitan a la incorporación de nuevas herramientas. La digitalización de los servicios, la innovación financiera y la mayor capacidad de las organizaciones criminales obligan a reforzar la protección de la integridad del sistema financiero.
El superintendente de Bancos, Milton Ayón Wong, planteó que la prevención debe adaptarse a un entorno que cambia con rapidez.
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Para ello, señaló, que las entidades necesitan revisar sus métodos y anticipar los riesgos que surgen con las nuevas tecnologías.
La transformación tecnológica ha ampliado el uso de inteligencia artificial en tareas como la evaluación de riesgos, la detección de fraude, la atención al cliente y el cumplimiento regulatorio.
El reto para los bancos consiste en utilizar estas herramientas con rapidez sin perder la capacidad de explicar, controlar y validar las decisiones que producen.
Ayón Wong sostuvo que “reconfigurar la prevención implica repensar continuamente nuestros enfoques, fortalecer nuestras metodologías y prepararnos para enfrentar escenarios que evolucionan con rapidez”.
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El funcionario remarcó que la prevención no depende únicamente de las áreas de cumplimiento. También requiere la participación de las autoridades, las juntas directivas, la alta gerencia, la auditoría, la gestión de riesgos y el resto de los colaboradores de las entidades supervisadas.
Durante una jornada reciente, los participantes analizaron cambios normativos, tendencias vinculadas al blanqueo de capitales y al financiamiento del terrorismo.
El encuentro también abordó los riesgos que plantean las nuevas tecnologías y contó con expositores nacionales e internacionales.
La expansión de los sistemas automatizados abre una exigencia adicional para las entidades financieras. Ya no alcanza con comprobar que una herramienta ofrece resultados: los bancos deben poder demostrar cómo llegó a una conclusión, qué datos utilizó y qué supervisión existe sobre su funcionamiento.
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Un estudio de SAS con aportes de IDC indicó que a nivel mundial los bancos aceleran el uso de inteligencia artificial, aunque persisten dudas sobre la confiabilidad de estas soluciones.
El informe Data and AI Impact Report: The Trust Imperative estableció que solo 11% de los bancos combina una alta confianza en la inteligencia artificial con sistemas cuya confiabilidad puede demostrarse.
La distancia entre incorporar una tecnología y respaldar sus resultados adquiere una dimensión especial en el sector financiero.
Una decisión automatizada puede incidir en el acceso al crédito, una alerta de fraude, una operación o el vínculo entre una persona y su entidad bancaria.
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El análisis internacional también mostró que 47% de los bancos atraviesa lo que IDC denomina el “dilema de confianza”. Esa situación incluye a entidades que disponen de sistemas confiables, pero aún no los aprovechan plenamente.
La banca figura entre las industrias que más invierten en inteligencia artificial. Aun así, el estudio señaló que 23% de los bancos alcanza el nivel más alto del Trustworthy AI Index.
La medición refleja que la adopción tecnológica no garantiza por sí sola un uso sólido de los modelos. Las entidades necesitan mecanismos que permitan revisar los datos, identificar los controles aplicados y supervisar la respuesta de cada sistema.
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Esta necesidad cobra fuerza a medida que las herramientas analíticas intervienen en decisiones de mayor impacto. Una entidad debe conocer bajo qué criterios un modelo clasificó una operación, detectó un comportamiento inusual o definió un nivel de riesgo.
El desafío también alcanza a los procesos vinculados a fraude y seguridad. Las capacidades analíticas permiten identificar movimientos atípicos y reaccionar con mayor velocidad frente a amenazas nuevas.
“La banca siempre ha operado sobre la confianza. Lo que cambia hoy es que esa confianza también debe extenderse a los datos, modelos y sistemas de inteligencia artificial que apoyan decisiones críticas. En crédito, riesgo, fraude, cumplimiento o experiencia del cliente, no basta con que la IA sea rápida: debe ser explicable, gobernada y trazable”, señaló Ricardo Saponara, Líder de Asesoría en Riesgo, Fraude y Cumplimiento para América Latina de SAS.
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