Aplicaciones de la IA general en la gestión de riesgos: 10 ejemplos reales de empresas líderes del sector

Una guía práctica para líderes en materia de riesgo e innovación que exploran cómo aplicar la IA generativa en las áreas de crédito, fraude, cumplimiento normativo y operaciones.

En las juntas directivas y los equipos de transformación del sector de servicios financieros, una pregunta está cobrando cada vez más urgencia: ¿Cómo podemos aplicar de manera reflexiva la IA generativa (GenI) a la gestión de riesgos?

Esto no es solo una tendencia tecnológica, sino un cambio estratégico en la forma en que se toman las decisiones. Ya sea en la evaluación de crédito, la prevención de fraudes o el cumplimiento normativo, los equipos de riesgo se enfrentan a una presión cada vez mayor para tomar decisiones más rápidas, inteligentes y adaptables. Se espera que detecten las amenazas emergentes con mayor rapidez, adapten las políticas a segmentos de clientes cada vez más diferenciados y operen con mayor eficiencia y transparencia, todo ello a gran escala.

La IA, y en particular la IA generativa (GenAI), ofrece un camino prometedor hacia el futuro. Cuando se integra en una infraestructura moderna de toma de decisiones, mejora la forma en que los equipos analizan los riesgos, reduce las fricciones operativas y abre nuevas vías para generar valor. Sin embargo, con tanto ruido en el mercado, puede resultar difícil saber por dónde empezar.

El objetivo de esta guía es aportar claridad. Analizaremos tres áreas de gran impacto en las que la IA generativa ya está marcando una diferencia cuantificable y repasaremos diez aplicaciones del mundo real en las que los equipos líderes en gestión de riesgos ya están obteniendo resultados.

En todas las instituciones, observamos tres áreas distintas en las que la IA generativa ya está aportando un valor significativo. Cada una de ellas representa una oportunidad de gran impacto para replantearnos cómo se toman, se gestionan y se ponen en práctica las decisiones.

Los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) pueden mejorar significativamente los procesos fundamentales de toma de decisiones. Al sintetizar conjuntos de datos amplios y diversos —incluidos registros financieros estructurados e información no estructurada, como comunicaciones con los clientes y noticias del mercado—, la inteligencia artificial ofrece perspectivas matizadas que complementan las políticas diseñadas por los seres humanos. Esto permite a los equipos de gestión de riesgos detectar patrones sutiles, adaptarse rápidamente a las condiciones cambiantes e incorporar una gama más amplia de datos sin aumentar la complejidad.

Por ejemplo, en la evaluación del riesgo crediticio, la IA generativa puede identificar señales tempranas de riesgo de los prestatarios al analizar comportamientos en línea e historiales de transacciones, lo que ofrece un contexto más amplio que las calificaciones crediticias tradicionales. En la detección de fraudes, los modelos de IA generativa pueden evaluar la plausibilidad de los datos ingresados (por ejemplo, ingresos frente a ocupación) para señalar patrones sospechosos que a menudo pasan desapercibidos en los sistemas basados en reglas.

La IA generativa también está transformando el papel del analista de riesgos al hacer más accesibles las capacidades avanzadas de toma de decisiones. Mientras que antes las barreras técnicas limitaban la experimentación, ahora la IA generativa permite a los analistas diseñar, probar y refinar estrategias sin necesidad de escribir código ni depender de equipos de ingeniería.

Por ejemplo, la IA general (GenAI) puede sugerir mejoras a la lógica existente, identificar casos extremos y facilitar pruebas A/B rápidas para perfeccionar las estrategias de gestión de riesgos. Además, los analistas pueden integrar y evaluar nuevas fuentes de datos —estructuradas o no estructuradas— sin la carga que supone el preprocesamiento manual o la validación técnica.

En conjunto, estas capacidades transforman la estrategia de riesgo de estática y reactiva a dinámica e iterativa. Los analistas ahora pueden pasar rápidamente de la hipótesis a la implementación, mejorando la precisión de las decisiones y fomentando una cultura de optimización continua.

La IA general también puede automatizar flujos de trabajo manuales y propensos a errores, como el análisis de documentos, la comparación de datos y la clasificación de casos, desde la incorporación de clientes hasta el monitoreo de transacciones. Esta automatización no solo reduce el riesgo de error humano, sino que también permite a los equipos de operaciones escalar de manera eficiente y enfocar sus esfuerzos en tareas de mayor valor.

Algunos ejemplos son:

Cuando se utiliza de manera reflexiva, la IA general (GenAI) en la gestión de riesgos no solo mejora la tecnología, sino que impulsa un cambio significativo en tres áreas clave de valor:

La IA general aporta nuevas dimensiones de precisión y adaptabilidad a las estrategias de crédito, prevención de fraudes y cumplimiento normativo. Las decisiones se vuelven más consistentes, tienen en cuenta el contexto y están alineadas con los objetivos empresariales en constante evolución.

Al reducir el volumen de trabajo manual, la IA disminuye los costos operativos. Además, reduce la dependencia de los recursos de ingeniería, lo que les permite dedicarse a iniciativas más estratégicas.

Decisiones más rápidas, menos falsos positivos y menos obstáculos se traducen directamente en mejores resultados para los clientes. Ya se trate de decisiones crediticias instantáneas o de un proceso de incorporación simplificado, la IA general te ayuda a satisfacer las crecientes expectativas.

En todo el sector financiero, la IA generativa está pasando de la fase experimental a la de implementación. A continuación, destacamos cómo los equipos líderes de las fintech y los bancos están incorporando la IA generativa en los flujos de trabajo de toma de decisiones críticas, lo que genera mejoras cuantificables en cuanto a precisión, eficiencia y experiencia del cliente.

Los modelos de IA general (GenAI) pueden analizar y resumir información disponible públicamente en línea —como artículos de noticias, sitios web o comunicados de prensa— para ayudar a identificar señales de riesgo relacionadas con un prestatario o una empresa. Esta capacidad puede aportar una capa adicional de contexto a las evaluaciones crediticias, complementando los datos financieros tradicionales y los de las agencias de crédito.

Los modelos de lenguaje grande (LLM) pueden evaluar si los datos individuales parecen lógicamente coherentes cuando se analizan en conjunto —por ejemplo, si los ingresos declarados concuerdan con una ocupación determinada, o si el costo de una transacción coincide con el servicio descrito—. Esta forma de verificación de plausibilidad puede complementar los métodos existentes de detección de fraude al resaltar patrones inusuales que las reglas estáticas tal vez no detecten.

Los «copilotos» de GenAI pueden apoyar a las funciones de riesgo para optimizar las políticas de crédito, ayudándolas a escribir código complejo, depurar la lógica y probar las reglas. Gracias a los modelos de lenguaje grande (LLM), estos copilotos interpretan las estructuras y los resultados de las políticas para brindar orientación contextual, lo que acelera la iteración sin aumentar la dependencia de los ingenieros.

En los flujos de trabajo relacionados con la lucha contra el lavado de dinero (AML) y el cumplimiento normativo, los asistentes de IA generativa pueden recopilar y resumir detalles relevantes de los casos —como contrapartes, patrones y contexto histórico— para facilitar investigaciones de alertas más rápidas y fundamentadas. Esto permite a los equipos evaluar los riesgos potenciales de manera más eficiente, sin modificar los estándares de monitoreo existentes.

Los asistentes de IA también pueden utilizarse para revisar las alertas de KYB, generar resúmenes claros de los casos y recomendar medidas para acelerar la toma de decisiones manual. En el caso de los casos de bajo riesgo o rutinarios, los asistentes de IA pueden resolver las alertas de manera totalmente automática, lo que permite a los equipos dedicarse a investigaciones complejas y, al mismo tiempo, mejora la eficiencia y la coherencia generales.

Los agentes de IA conversacional tienen el poder de transformar la forma en que los equipos de cobranza gestionan los pagos al automatizar la comunicación a través de canales de voz y chat, a gran escala y con un toque personal.

Estos agentes impulsados por IA pueden manejar de manera autónoma las interacciones rutinarias relacionadas con los pagos, lo que permite a los equipos enfocar su atención en casos complejos y en tareas de mayor valor. Credix, una empresa de tecnología financiera que ayuda a las pymes a acceder al crédito en mercados emergentes, adoptó este enfoque al implementar dos agentes personalizados, «Bruna» y «Bruno», que ahora automatizan por completo su flujo de trabajo de cobranza.

La IA generativa puede ayudar a los equipos de incorporación a estandarizar las direcciones enviadas en distintos formatos mediante su análisis, interpretación y reformateo en una estructura consistente. Esto reduce las falsas alertas durante las verificaciones de KYC, mejora la calidad de los datos y minimiza la necesidad de intervención manual en cuestiones relacionadas con el formato.

La IA general, combinada con la tecnología OCR, puede extraer, interpretar y estructurar datos de documentos no estructurados, como archivos PDF, formularios escaneados y contratos. Esto reduce la necesidad de ingresar datos manualmente y agiliza procesos como la incorporación de nuevos clientes, la verificación y las evaluaciones de riesgo.

GenAI puede procesar documentos cargados —como estados financieros o comprobantes de ingresos— en tiempo real, extrayendo datos clave y analizándolos para determinar su relevancia respecto a los criterios de evaluación de riesgos. Esto permite tomar decisiones crediticias más rápidas y con menos obstáculos, al tiempo que reduce la necesidad de revisiones manuales.

Los equipos pueden diseñar agentes de IA personalizados que coordinen múltiples modelos de lenguaje grande (LLM) dentro de un flujo de trabajo estructurado para automatizar tareas complejas de servicio al cliente. Por ejemplo, estos agentes pueden identificar solicitudes de aumento de límite, recuperar el contexto del cliente, extraer el monto solicitado, activar una nueva evaluación, aplicar la lógica de clasificación para determinar la necesidad de revisión y, si se aprueba, actualizar los sistemas internos y notificar al cliente.

La adopción de la IA general (GenAI) en la gestión de riesgos no consiste en lanzarse directamente a la automatización total. Se trata de sentar las bases que permitan la iteración, la supervisión y la escalabilidad. Los equipos más exitosos comienzan por facilitar la experimentación estructurada, de modo que puedan avanzar rápidamente sin perder el control.

Estas son tres capacidades que debes priorizar:

Tu solución para aprovechar la IA generativa debe ser fácil de integrar en tu infraestructura tecnológica actual. Esto incluye la conexión con sistemas internos, como almacenes de datos, plataformas de CRM y modelos de riesgo personalizados, así como con proveedores externos de datos de identidad, crédito, fraude o cumplimiento normativo. Una plataforma de toma de decisiones componible y de bajo código permitirá a sus equipos coordinar flujos de datos, políticas y lógica de reglas, así como modelos de IA, sin necesidad de un gran esfuerzo de ingeniería. Esta agilidad es esencial para adaptarse a nuevos productos, mercados o cambios normativos.

En la gestión de riesgos, la supervisión humana no es opcional, sino fundamental. Busca herramientas que permitan que la lógica impulsada por IA coexista con estrategias basadas en reglas y revisiones manuales. Esto permite automatizar los casos de gran volumen y baja variabilidad, mientras que los casos ambiguos se remiten a los expertos. Lo ideal es que puedas configurar flujos de trabajo que dirijan las decisiones de manera flexible según el contexto, los índices de confianza o los umbrales operativos, de modo que tus equipos mantengan el control sobre los resultados finales.

Considera cada decisión asistida por IA como un proceso que se puede probar y rastrear. Una plataforma sólida debe permitir la experimentación de principio a fin, incluyendo pruebas retrospectivas con datos históricos, pruebas A/B en tráfico real y el monitoreo continuo de los indicadores clave de desempeño. También debe generar registros listos para auditoría para cada decisión, de modo que puedas demostrar el cumplimiento normativo, solucionar problemas y explicar los resultados tanto a los reguladores como a las partes interesadas internas.

Los principios fundamentales de una gestión de riesgos eficaz —el buen juicio, la responsabilidad y la adaptabilidad— no van a desaparecer. Lo que está cambiando son las herramientas. La IA general ofrece una forma poderosa de ampliar la experiencia humana, simplificar la complejidad y acelerar la toma de decisiones donde más importa.

Con una base sólida, los equipos de gestión de riesgos pueden actuar con mayor rapidez, responder de manera más inteligente y generar nuevo valor estratégico, sin comprometer el control ni el cumplimiento normativo.

Sea cual sea el punto en el que te encuentres en tu camino hacia la IA, la oportunidad es clara: crear una función de gestión de riesgos más ágil, inteligente y resiliente para el futuro.

P: ¿Cómo se utiliza la IA generativa en la gestión de riesgos financieros?

R: La IA generativa (GenAI) está transformando la evaluación de riesgos crediticios, la detección de fraudes, el cumplimiento normativo, las operaciones y mucho más. Desde la automatización del análisis de documentos hasta la mejora del monitoreo de transacciones, la GenAI ayuda a los equipos de riesgo a tomar decisiones más rápidas, adaptables y rentables. 

P: ¿Cuáles son los beneficios de aplicar la IA general (GenAI) en la prevención del fraude?

R: La IA general (GenAI) aporta capacidades de razonamiento que van más allá de los sistemas basados en reglas, al detectar inconsistencias en facturas, transacciones y datos de clientes que los modelos tradicionales pasan por alto. Esto reduce los falsos positivos, acelera las investigaciones y refuerza la prevención del fraude en el sector fintech y bancario.

P: ¿Puede la IA generativa mejorar los procesos de cumplimiento normativo y de lucha contra el lavado de dinero?

R: Sí. GenAI automatiza tareas que requieren mucho tiempo, como la verificación de sanciones, los controles KYB/KYC y la clasificación de casos de lucha contra el lavado de dinero. Ayuda a los equipos de cumplimiento a reducir el ruido, enfocarse en los casos de alto riesgo y cumplir con los requisitos regulatorios con mayor precisión y rapidez.

P: ¿Cómo contribuye la IA general a la evaluación del riesgo crediticio?

R: En la evaluación de crédito, la IA general (GenAI) mejora los modelos tradicionales al analizar datos no estructurados, detectar señales sutiles de riesgo de los solicitantes de crédito y procesar documentos en tiempo real. Esto permite tomar decisiones crediticias más rápidas y reducir las tasas de abandono de los clientes. 

P: ¿Cuál es la mejor manera de que los equipos de gestión de riesgos den sus primeros pasos con la IA generativa?

R: La clave está en la experimentación estructurada: utilizar una plataforma de toma de decisiones que combine la IA con los modelos de riesgo existentes, permita realizar pruebas con poco código y ofrezca supervisión y registros de auditoría. Esto garantiza que la IA generativa mejore la toma de decisiones sin dejar de lado el cumplimiento normativo y el control. Solicite una demostración para descubrir cómo la Plataforma de Decisión con IA de Taktile puede mejorar tus decisiones de riesgo.