La Inteligencia Artificial aplicada a finanzas permite automatizar procesos, analizar grandes volúmenes de datos e incluso hacer predicciones. Esto tiene beneficios para la toma de decisiones y la gestión de riesgos.
El panorama económico actual es distinto a lo que era hace 10 años, la información se expande en segundos y las personas demandan exactitud y rapidez en las resoluciones. En este sentido, la inteligencia artificial aplicada a las finanzas ofrece procedimientos para prever posibles peligros y generar valor estratégico en el sector financiero.
Los bancos, las compañías de seguros y las firmas de inversión están renovando su esquema empresarial con base en alternativas inteligentes que asimilan, pronostican y operan al instante. Trabajar con este modelo tecnológico requiere conocimientos avanzados como los que se imparten en la Maestría en Inteligencia Artificial para el Sector Financiero.
Si te gustaría ser parte de este grupo de profesionales, continúa leyendo este blog para conocer más acerca de este interesante tema.
¿Qué es la inteligencia artificial en el sector financiero?
Las finanzas IA se refieren al empleo de sofisticados sistemas informáticos. Dichos sistemas replican las facultades humanas para instruir, deducir y decidir. Se nutren de extensas bases de datos, de las cuales extraen patrones de aprendizaje, haciendo posible la automatización de labores con gran exactitud.
Dicho de otro modo, cuando un ente financiero adopta el uso de IA, está digitalizando sus operaciones. Las innovaciones renuevan íntegramente su esquema para adoptar resoluciones más veloces. Tanto es así que, de acuerdo con PwC, se calcula que la IA podría aportar hasta 15.7 trillones de dólares al PIB global para el año 2030, siendo el ramo financiero uno de los principales favorecidos. (1)
Principales usos de la inteligencia artificial en finanzas
La inteligencia artificial aplicada a las finanzas tiene múltiples usos concretos, y muchos de ellos ya están en marcha:
Evaluación de riesgos
La IA puede examinar historiales crediticios, patrones de pago y factores externos para anticipar posibles incumplimientos e incluso estafas. Gracias a esto, los bancos tienen la opción de brindar productos que se adapten mejor a cada cliente y disminuir las probabilidades de pérdidas.
Inversiones automatizadas
Con los robo-advisors de la IA, la gente tiene acceso a consejos financieros impulsados por algoritmos que diseñan carteras a medida, moderan el riesgo y reajustan las inversiones automáticamente según evoluciona el mercado.
Chatbots para atender al cliente
Los asistentes virtuales por chatbots contestan preguntas frecuentes, se encargan de tareas sencillas y, además, pueden ir aprendiendo cómo actúa el usuario para dar soluciones cada vez más precisas.
Detección de fraudes
El machine learning facilita la localización de esquemas anómalos que podrían sugerir acciones fraudulentas, como operaciones dudosas o ingresos no permitidos, de forma más rápida que los enfoques de siempre. (2)
Big Data
La inteligencia artificial financiera tiene la poderosa habilidad de tratar datos en grandes volúmenes al instante. Esto permite encontrar posibilidades de negocio, entender mercados nuevos y prever cambios económicos. (3)
Beneficios de aplicar inteligencia artificial en las finanzas
Aplicar IA en el área económica optimiza cómo funciona el interior de un negocio. Además, cambia por completo cómo interactúan los clientes y le da un nuevo enfoque a la gestión económica.
Al automatizar tareas se acortan los tiempos, se minimizan los fallos humanos y se ahorra dinero. Así, se pueden usar los recursos en cosas importantes y que realmente aportan valor. Con este análisis avanzado, los que trabajan en finanzas pueden tomar decisiones más inteligentes, apoyándose en información al día y en pronósticos en los que se puede confiar.
Riesgos de la inteligencia artificial financiera
Sí, las finanzas IA tienen ventajas, pero hay que examinar también los riesgos de usarla. La tecnología, si no se controla bien, puede provocar fallos técnicos:
- Muchos algoritmos operan como “cajas negras”: analizan datos y arrojan respuestas sin que se entienda su lógica. Esto puede ser un problema en decisiones financieras delicadas.
- Si los datos usados para entrenar la IA están viciados, los algoritmos también lo estarán. Esto podría provocar que se discrimine a ciertos grupos al pedir un préstamo o seguro.
- Demasiada automatización podría mermar la capacidad de análisis de las personas y hacerlas más vulnerables a errores de programación.
- El uso masivo de datos personales exige políticas sólidas de protección y cumplimiento legal. Cualquier filtración puede dañar la confianza de los consumidores.
Tendencias en finanzas con inteligencia artificial
La inteligencia artificial aplicada a las finanzas se acelera y proyecta soluciones sumamente interesantes en el futuro inmediato.
Finanzas ecológicas con el poder de la IA
Un creciente número de entidades financieras emplea la inteligencia artificial para calibrar el efecto ambiental, social y de gestión (ESG) en las inversiones, abriendo paso a productos financieros de corte sostenible.
Auge de la IA generativa integrada
La IA generativa, tal como los modelos de lenguaje avanzados, asisten en la redacción de informes económicos, análisis bursátiles automatizados y diseño de contenido a medida para la clientela.
Blockchain e inteligencia artificial
La unión de la IA con blockchain, genera nuevas posibilidades en la fiscalización de fraudes, ratificación de operaciones y desarrollo de contratos inteligentes.
El uso de la inteligencia artificial en las finanzas ha llegado para quedarse, no es simplemente una moda; representa un cambio sustancial en la manera que gestionamos el dinero.
Si ves en esta especialidad tu futuro profesional, este es el momento perfecto para formarte con estudios especializados para que seas parte importante de esta evolución. Cursa la Maestría en Inteligencia Artificial para el Sector Financiero de UNIR.
Nuestro programa académico te dará los conocimientos prácticos, la capacidad de análisis y las ideas estratégicas que necesitas para afrontar los nuevos retos de un mercado cada vez más digital.
Referencias bibliográficas norma APA
- (2017). Sizing the prize: What’s the real value of AI for your business and how can you capitalise? PwC. https://www.pwc.com/gx/en/issues/artificial-intelligence/assets/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf
- Adekunle, O., & Folorunso, O. (2025). Harnessing artificial intelligence and machine learning for fraud detection and prevention in Nigeria https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S294979142500003X
- Instituto Nacional de Investigaciones Nucleares. (2019, 31 de enero). Big Data: Análisis de todos los datos de toda la información. Gobierno de México.
