In data we trust? Emerging policy and supervisory approaches to AI data use in financial services

Qué contiene

El FSI Insights n.º 73, publicado el 26 de marzo de 2026 por Juan Carlos Crisanto, Adrien Currat, Johannes Ehrentraud y Wenguang Wu, parte de que la IA avanzada, como la generativa, depende de grandes y variados volúmenes de datos en todas las etapas de su ciclo de vida, de modo que la gestión sólida de los datos es esencial para aplicaciones confiables y para preservar la confianza en el sistema financiero. Los problemas de datos no son nuevos, pero el sector los identifica como barreras importantes para ampliar la IA generativa: fuentes incompatibles y fragmentadas, calidad inconsistente y nuevos retos con datos sintéticos y alternativos, con la privacidad, la calidad y la seguridad como las preocupaciones más urgentes, agravadas por la dependencia de terceros.

El documento revisa los marcos de protección de datos y de IA: los principios de privacidad (base legal, consentimiento significativo, limitación de propósito, minimización y limitación de retención) son difíciles de sostener en sistemas de IA con grandes volúmenes de datos personales; la calidad de los datos (exactitud, completitud y representatividad) es central, aunque la «exactitud» estadística de la IA y la que exige la protección de datos se entienden de forma distinta; y la seguridad de los datos es clave para la resiliencia operativa. El gobierno de datos es la base, con la rendición de cuentas como principio rector. Las autoridades financieras se apoyan en los marcos generales de protección de datos y en guía no prescriptiva sobre gestión de datos, riesgo de modelo y resiliencia operativa (incluidos los principios BCBS 239), con revisiones temáticas y documentos informativos, y se observan señales tempranas de convergencia.

Persisten tensiones entre las capacidades tecnológicas y los requisitos de protección de datos, y los marcos pensados para usos tradicionales podrían no captar la complejidad de los ecosistemas de IA generativa; las dependencias de terceros complican la supervisión por la poca visibilidad de los datos en la cadena de suministro y la concentración de proveedores. El FSI plantea que las autoridades podrían emitir guía a medida sobre gobierno de datos, calidad, seguridad y dependencias de terceros (por ejemplo, trazabilidad de los datos y monitoreo de proveedores), fomentar buenas prácticas con revisiones temáticas y reforzar la colaboración con las autoridades de protección de datos y la industria.

Resumen elaborado por el Club de Gestión de Riesgos de la República Dominicana a partir de la lectura del documento original, con fuente verificada el 12 de octubre de 2026. No sustituye la lectura del texto oficial ni constituye asesoría.

Ver todas las publicaciones