¿Riesgo o Catástrofe?
La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado la industria financiera, optimizando procesos, mejorando la detección de fraudes y facilitando la gestión de riesgos. Sin embargo, a pesar de sus avances, la IA no es infalible. Cuando comete errores en el sector financiero, las consecuencias pueden ser desde simples inconvenientes hasta tensiones financieras de envergadura. ¿Estamos ante un riesgo manejable o una posible catástrofe?
A pesar de su sofisticación, la IA sigue siendo un sistema basado en datos y algoritmos que pueden fallar. Algunos errores comunes incluyen:
- Sesgo en la evaluación de riesgos crediticios: Si la IA se entrena con datos históricos sesgados, puede discriminar a ciertos grupos en la aprobación de préstamos o líneas de crédito, afectando la inclusión financiera. De hecho ya algunas organizaciones en USA han materializado este riesgo y sus testimonios de pérdidas financieras y sanciones discriminatorias no se hicieron esperar.
- Errores en los algoritmos de trading automatizado: En varias ocasiones, los sistemas de IA utilizados en los mercados financieros han provocado caídas repentinas de activos debido a análisis erróneos de patrones de mercado.
- Falsos positivos en la detección de fraudes: Si un algoritmo clasifica erróneamente transacciones legítimas como potencialmente fraudulentas, puede afectar la experiencia del cliente y generar pérdidas para la entidad.
- Fallos en la automatización de cumplimiento regulatorio: La IA es clave en la detección de lavado de dinero y financiamiento del terrorismo, pero errores en los modelos pueden dejar pasar actividades ilícitas o generar reportes innecesarios.
Te parecen que pudieras manejarlos si ocurrieran en tu entidad
- El Flash Crash de 2010: Un error en los algoritmos de trading automatizado provocó una caída de casi 1,000 puntos en el Dow Jones en cuestión de minutos.
- Goldman Sachs under investigation for Apple Card algorithm bias (2019) – Se investigó a Goldman Sachs por posibles sesgos en su algoritmo de evaluación crediticia de Apple Card, que otorgaba líneas de crédito más bajas a mujeres.
- Wells Fargo’s automated system mistakenly denied mortgage applications (2018) – Un error en la IA de evaluación de riesgos de Wells Fargo llevó a la denegación incorrecta de miles de solicitudes de hipotecas.
- Knight Capital’s trading algorithm disaster (2012) – Un fallo en el software de trading algorítmico de Knight Capital causó una pérdida de 440 millones de dólares en minutos.
- AI-powered fraud detection flagged legitimate transactions (varios casos) – Diversas entidades financieras han reportado problemas con la IA que bloquea transacciones legítimas al identificarlas erróneamente como fraudulentas.
Afortunadamente, existen formas de reducir la exposición y consecuentemente el impacto:
- Supervisión humana en decisiones clave: La IA debe complementar, no reemplazar, la toma de decisiones de analistas y gestores de riesgos.
- Mayor transparencia y explicabilidad: Las instituciones financieras deben garantizar que sus algoritmos sean auditables y comprensibles para mitigar sesgos y errores.
- Mejora en la calidad de los datos: El entrenamiento de la IA debe realizarse con datos diversos y actualizados para evitar distorsiones en los análisis financieros.
- Regulación y estándares adecuados: Se necesitan normativas claras que establezcan límites en el uso de la IA en procesos financieros críticos.
En un mundo financiero donde la velocidad y la automatización mandan, no olvidemos que la inteligencia artificial no sustituye al juicio humano, LO COMPLEMENTA. El verdadero riesgo no es la IA en sí, sino creer que puede operar sin supervisión, sin ética y sin responsabilidad.
La tecnología es poderosa, pero solo las organizaciones que equilibren innovación con control lograrán convertir el riesgo en ventaja, y la disrupción en resiliencia. Enfatizamos que la diferencia entre innovación y catástrofe es como decidimos gestionar los riesgos que no vemos venir.
