Transformación digital e inteligencia artificial en el sector financiero

De qué trata

Heleodoro Ruiz Santos, CEO de Banco de Inversión Afirme, presentó en la IV Jornada Anual de Riesgos (18 de septiembre de 2026) cómo la transformación digital y la inteligencia artificial cambian la banca y qué significa eso para la administración de riesgos.

Las 56 diapositivas repasan la evolución de la regulación de capital de Basilea I a Basilea III, plantean que la banca está en un punto de inflexión con nuevos competidores (las grandes tecnológicas y las fintech) y recorren la historia de la inteligencia artificial hasta los modelos de lenguaje, explicando cómo funciona un LLM. Resumen los nuevos riesgos de la IA, comparan el riesgo de utilizarla con el de no utilizarla, muestran cómo cambia la banca en México y Latinoamérica con la digitalización y describen un proceso de crédito digital con datos alternativos y respuesta inmediata.

Objetivos

• Situar la transformación digital y la IA en la evolución de la banca y de la regulación prudencial.
• Explicar cómo funciona un modelo de lenguaje y qué riesgos nuevos introduce la IA.
• Mostrar cómo la IA y los datos alternativos rediseñan el proceso de crédito.

Ideas clave

1. La transformación digital no es tecnología sino rediseño: digitalizar un mal proceso solo lo hace ineficiente más rápido; en crédito, el cambio es pasar de pedir documentos a obtener datos.
2. Un modelo de lenguaje no consulta una base de respuestas: calcula la siguiente palabra más probable a partir de patrones, de modo que una respuesta puede ser coherente, convincente y estar equivocada.
3. Los riesgos emergentes de la IA incluyen el riesgo de modelo (sesgos, alucinaciones), de datos, cibernético, de terceros y concentración, legal y reputacional, la explicabilidad y el riesgo de los agentes que pasan de recomendar a actuar.
4. Para los responsables de riesgos la pregunta ya no es si usar IA sino cómo aprovecharla manteniendo el control; el riesgo de no adoptarla también se vuelve estratégico.
5. El proceso de crédito digital integra primero y valida después, conecta fuentes alternativas, automatiza el análisis con IA y permite enfocar al ejecutivo en el cliente y la decisión final.