La inteligencia artificial acelera la banca, pero también puede desestabilizarla
La banca está incorporando inteligencia artificial para reducir costes, automatizar tareas y elevar la productividad. Desde grandes entidades como Bank of America, con una valoración aproximada de 380.000 millones de dólares, hasta Société Générale, en el entorno de los 60.000 millones, los bancos están probando herramientas capaces de analizar datos, atender clientes y ejecutar procesos con una intervención humana cada vez menor.
Los beneficios, por ahora, son graduales. La inteligencia artificial no está transformando de golpe las cuentas de resultados, pero sí está acumulando pequeñas mejoras en numerosas áreas. El problema es que la misma tecnología que permite trabajar con más eficiencia puede hacer que los depósitos sean más volátiles y que los márgenes de los préstamos se estrechen.
Una eficiencia que llega paso a paso
El primer impacto de la IA en el sector financiero se está produciendo en los procesos internos. Los bancos utilizan modelos automatizados para revisar documentos, resumir informes, detectar operaciones sospechosas y responder a consultas habituales de los clientes.
También pueden aplicar estas herramientas a la concesión de créditos, la gestión de riesgos y el cumplimiento normativo. Al automatizar parte de estas tareas, las entidades aspiran a reducir tiempos y costes operativos, dos factores especialmente relevantes en un negocio sometido a una fuerte presión regulatoria.
La mejora no siempre aparece como un gran salto de productividad. En muchos casos se traduce en menos horas dedicadas a labores repetitivas, una respuesta más rápida o una menor necesidad de revisar manualmente grandes volúmenes de información. Sumados, estos avances pueden tener un efecto considerable.
El siguiente paso: agentes de IA con capacidad de actuar
La evolución más significativa llegará con los llamados agentes de inteligencia artificial. A diferencia de un sistema que solo responde a una pregunta o genera un texto, un agente puede recibir un objetivo, consultar distintas fuentes de información y completar una serie de acciones siguiendo unas reglas determinadas.
En una entidad financiera, uno de estos agentes podría preparar una propuesta de crédito, comprobar la documentación disponible, identificar riesgos y trasladar el expediente a un empleado para su revisión final. También podría ayudar a gestionar carteras, actualizar datos de clientes o resolver incidencias entre varios departamentos.
Esta capacidad promete aumentar la productividad, pero exige controles mucho más estrictos. Un error en una respuesta automática puede ser corregido con relativa facilidad. En cambio, una decisión incorrecta ejecutada por un agente puede afectar a un préstamo, una transferencia o la relación con miles de clientes.
El riesgo de unos depósitos más inquietos
Uno de los principales riesgos para la banca está relacionado con la velocidad. Si los clientes utilizan herramientas inteligentes para comparar cuentas, mover su dinero o detectar las mejores remuneraciones, cambiar de banco puede resultar más sencillo y rápido que nunca.
Los agentes podrían vigilar de forma continua los tipos de interés, las comisiones, la solvencia de las entidades y las condiciones de los productos. Si encuentran una alternativa más atractiva, podrían iniciar o recomendar automáticamente el traslado de los fondos.
Este comportamiento haría que los depósitos fueran más inestables. Para los bancos, contar con una base estable de depósitos es esencial porque permite financiar préstamos y otras inversiones con un coste relativamente bajo. Si el dinero entra y sale con mayor rapidez, la planificación financiera se vuelve más complicada.
La situación sería especialmente delicada durante episodios de tensión en los mercados. Una preocupación que antes necesitaba tiempo para extenderse podría amplificarse mediante sistemas capaces de analizar noticias, redes sociales y datos financieros en tiempo real.
Menos margen en los préstamos
La inteligencia artificial también puede aumentar la presión sobre los márgenes de crédito. Si todas las entidades emplean herramientas similares para evaluar a los clientes, comparar riesgos y fijar precios, será más difícil mantener diferencias amplias entre el coste de financiación y el interés cobrado por los préstamos.
Los agentes que actúen en nombre de empresas y consumidores podrán comparar ofertas de forma automática. Un cliente podría solicitar condiciones a varias entidades y escoger la propuesta más barata en cuestión de minutos. La competencia sería más intensa y obligaría a los bancos a ajustar sus precios con mayor frecuencia.
El resultado puede beneficiar a los usuarios con un buen perfil financiero, que tendrían más capacidad para negociar. Sin embargo, también podría complicar el acceso al crédito para quienes presenten más riesgo, si los modelos automatizados aplican criterios demasiado rígidos o si las entidades reducen su margen para asumir operaciones menos rentables.
Más productividad, pero con supervisión humana
La adopción de IA no implica necesariamente la desaparición inmediata de los empleados bancarios. En una primera etapa, la tecnología se utilizará sobre todo para complementar a los equipos y liberarles de tareas mecánicas. La supervisión humana seguirá siendo necesaria en decisiones sensibles, especialmente en crédito, fraude y atención a clientes vulnerables.
Los bancos deberán reforzar la calidad de los datos, auditar los modelos y explicar cómo se toman determinadas decisiones. También tendrán que establecer límites claros para impedir que un sistema autónomo opere sin autorización en situaciones de alto impacto.
La carrera por incorporar inteligencia artificial ya ha comenzado, pero la ventaja no dependerá únicamente de quién automatice más procesos. Será decisivo hacerlo sin perder la confianza de los clientes ni poner en riesgo la estabilidad de la financiación.
La banca puede ganar eficiencia con la IA. Al mismo tiempo, tendrá que prepararse para un entorno en el que el dinero se mueva más deprisa, los clientes comparen mejor y los márgenes sean cada vez más estrechos.
