En su intervención en el IIF Global Outlook Forum en Washington, Managing AI in banking: are we ready to cooperate?, organizado por la asociación de grandes bancos internacionales que preside Ana Botín, la presidenta del Grupo Santander, el presidente del Comité de Supervisión Bancaria de Basilea y también gobernador del Banco de España, Pablo Hernández de Cos, avisa que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) obligará a replantear la supervisión financiera y que, si no se controla, puede amplificar las crisis bancarias, porque la transformación digital exacerbará aún más las interconexiones entre entidades.
“Para salvaguardar la estabilidad financiera mundial será necesaria una colaboración continua que garantice un enfoque regulador y supervisor de referencia adecuado para supervisar el uso de la IA/ML en el sector bancario y en otros”, argumenta.
Insiste en que estas innovaciones tienen aspectos tanto positivos como negativos, plantean oportunidades pero también riesgos: “Mi mensaje principal es que el uso de la IA en la banca plantea importantes retos prudenciales y de estabilidad financiera. Todavía tenemos que ver cómo se comporta la IA/ML a lo largo de un ciclo financiero completo, y esto podría tardar algún tiempo. Si no se controlan, estos modelos podrían amplificar futuras crisis bancarias. Pero estos retos y limitaciones no son insuperables, siempre que los bancos centrales y las autoridades supervisoras se adapten a esta nueva realidad y colaboren eficazmente”.
También avisa que esa colaboración debe extenderse más allá de los supervisores bancarios, dado el continuo crecimiento de la 'banca en la sombra'.
“En lo que respecta a la banca, es fundamental que los bancos anticipen y supervisen los riesgos y retos que plantea la inteligencia artificial y el aprendizaje automático tanto a nivel microeconómico como macroeconómico y los incorporen a sus mecanismos cotidianos de gestión de riesgos y gobernanza”, insiste el presidente del Comité de Basilea.
“A pesar de los intentos de dibujar un futuro robotizado para la banca, lo cierto es que los seres humanos —y en particular el juicio humano— pueden y deben seguir desempeñando un papel integral”, advierte. Para ello, los reguladores y supervisores deben anticiparse para mitigar los posibles riesgos y vulnerabilidades del sistema bancario.
En este sentido, el Comité de Supervisión Bancaria de Basilea publicará un informe sobre las implicaciones de la IA para la regulación y la supervisión del sistema financiero.
El seguro confía en la IA para reducir el fraude, pero no convence al cliente
Por otra parte, el Informe Mundial sobre Seguros de No-Vida 2024, del Instituto de Investigación Capgemini, revela que el 62% de los ejecutivos de seguros reconoce que la IA/MLmejora el servicio de suscripción y reduce el fraude. Y que el 43% de los suscriptores confía en las recomendaciones automatizadas de las herramientas de análisis predictivo y las acepta con normalidad, pero muchos dudan por la complejidad y la integridad de los datos.
Solo el 8% de las aseguradoras No-Vida son consideradas 'pioneras' en la suscripción, ya que aprovechan la IA para tomar decisiones con conocimiento y evaluaciones de riesgo precisas con eficiencia.
El 42% de los asegurados considera que el actual proceso de suscripción es complejo y largo. Además, el 27% cambió de proveedor en los dos últimos años en busca de primas más bajas (60%) y mejor cobertura (53%).
Los ejecutivos del sector citan importantes barreras organizativas que afectan a su capacidad para 'seducir' al cliente: acceso insuficiente a los datos (54%), sistemas heredados (51%) y falta de talento cualificado (47%)."El asegurador actual opera en uno de los entornos más precarios que se recuerdan. El sector debe reaccionar ante esta volatilidad replanteándose las normas de suscripción", advierte Adam Denninger, Director Global del sector de seguros de Capgemini.
El informe revela que el 62% de los ejecutivos reconoce que la inteligencia artificial/machine learning está elevando la calidad en la suscripción y reduciendo el fraude. Pero solo el 43% de los suscriptores confía y acepta regularmente las recomendaciones automatizadas de las herramientas de análisis predictivo de apoyo a la toma de decisiones. Esta reticencia se debe a la percepción de una complejidad excesiva (67%) y a la preocupación por la integridad de los datos (59%). Las aseguradoras pueden superar esta reticencia, según el informe, implicando a los suscriptores desde el principio para garantizar su aceptación, manteniendo al "ser humano en el circuito" para garantizar que los modelos de IA/ML sean comprensibles y transparentes, y evaluando continuamente los progresos.
La suscripción simplificada comienza con la obtención de información detallada sobre los datos. El 83% de los ejecutivos de seguros creen que los modelos predictivos son fundamentales para el futuro de la suscripción, pero sólo el 27% afirma que su empresa dispone de capacidades avanzadas. El camino hacia la obtención de información práctica y basada en datos empieza por aprovechar un ecosistema de datos seguro.
El 53% de los asegurados expresa su preocupación por la cantidad de información personal que recopilan las aseguradoras. Sin embargo, casi dos tercios dicen que estarían dispuestos a compartir más datos a cambio de transparencia, descuentos y garantías de que su información está segura. Este sentimiento representa una oportunidad para ampliar las propuestas de mitigación de riesgos y mejorar la asegurabilidad, al tiempo que se fomenta el compromiso y la confianza, lo que conduce a una mayor retención de clientes.
Las aseguradoras se enfrentan a un reto considerable a la hora de satisfacer las necesidades de datos de sus suscriptores, ya que existen diferencias significativas entre la importancia de los distintos tipo sde datos y la madurez de la capacidad de datos de éstas. Según el informe, el 49% de los suscriptores valora los datos de imágenes de drones, pero muy pocas aseguradoras están equipadas para soportarlos y analizarlos eficazmente. Del mismo modo, uno de cada dos suscriptores quiere datos de dispositivos conectados para obtener información en tiempo real sobre activos personales y comerciales, aunque solo el 12 % de las aseguradoras puede captar esos datos de forma eficaz.
Según el informe, la consiguiente falta de dominio de los datos está perjudicando a la actividad principal de las aseguradoras, ya que la evaluación incompleta del riesgo afecta al 77% de ellas. Con unos recursos de datos deficientes, el 73% de las empresas se enfrentan a una precisión limitada en la tarificación, lo que impide una cobertura adecuada de los siniestros y, en última instancia, puede poner en peligro la solvencia. Otro 70% afirma que las decisiones de suscripción incoherentes son un problema predominante.