Fintech: ¿Qué impacto y desafíos tiene la Inteligencia Artificial en el compliance?

Empresas que adopten la IA no solo optimizarán procesos internos, sino también estarán mejor posicionadas

ANDINA/Difusión

18:02 | Lima, ene. 12.

La Inteligencia Artificial (IA) está transformando la forma en que las fintech en Perú enfrentan los desafíos del compliance o cumplimiento normativo. Gracias a la automatización y al análisis avanzado de datos, estas empresas pueden aumentar su eficiencia, reducir costos y garantizar la adherencia a normativas cada vez más estrictas.

“Las fintech que adopten la IA no solo optimizarán sus procesos internos, sino que también estarán mejor posicionadas para liderar en un mercado altamente competitivo y regulado”, resalta Eddvyn Barrón, gerente de Riesgos y Cumplimiento de Rextie.

-Prevén incremento de demanda de profesionales en tecnología con dominio de IA

Al respecto, el vocero explica cuál es el uso que tiene la Inteligencia Artificial en el compliance y los desafíos que presenta.

1. Automatización de procesos clave. La IA ayuda a automatizar tareas repetitivas y propensas a errores; por ejemplo, verificar identidades, analizar datos de clientes y monitorear transacciones. Tecnologías como el aprendizaje automático (machine learning) y la visión por computadora permiten analizar grandes volúmenes de información en tiempo real, agilizando procesos como la identificación de usuarios en cumplimiento de las políticas KYC (Know Your Customer).

- Reconocimiento facial y biometría. Fintech peruanas están utilizando sistemas de IA para verificar la identidad de los clientes mediante reconocimiento facial y escaneo de huellas digitales, asegurando un acceso rápido y seguro a sus plataformas.

- Automatización de procesos KYC. Empresas como Rextie han integrado soluciones de IA para procesar automáticamente los documentos de identificación y validar datos en segundos, reduciendo los tiempos de onboarding.

2. Detección proactiva de fraudes. Uno de los mayores beneficios de la IA es su capacidad para identificar patrones y anomalías en grandes conjuntos de datos. Esto es crucial en la detección temprana de fraudes y actividades sospechosas como el lavado de activos. Los algoritmos avanzados pueden aprender de transacciones previas para reconocer comportamientos inusuales y generar alertas de manera inmediata.

- Sistemas de monitoreo en tiempo real. Las empresas han implementado herramientas de IA para analizar transacciones en tiempo real y alertar sobre operaciones fuera de los patrones normales.

- Prevención del lavado de activos. Soluciones como las ofrecidas por startups locales emplean algoritmos para cruzar datos de clientes con listas internacionales de sanciones y alertas de riesgo.

3. Optimización de la gestión de riesgos. Al analizar datos de clientes, mercados y regulaciones, las herramientas impulsadas por la IA ayudan a predecir riesgos potenciales y sugerir estrategias de mitigación. Esto no solo protege a las fintech de sanciones regulatorias, sino que mejora la experiencia del cliente al evitar interrupciones innecesarias.

- Modelos predictivos: Las empresas que operan en microcréditos, utilizan IA para evaluar el riesgo crediticio de clientes con historiales limitados mediante el análisis de comportamientos digitales y datos alternativos.

- Gestión de carteras: Herramientas de IA permiten a las fintech optimizar sus carteras de inversión, ajustando estrategias de acuerdo con riesgos detectados en el mercado.

4. Transparencia y desafíos. La implementación de la IA en los procesos de cumplimiento no está exenta de retos. Garantizar la transparencia en los algoritmos, evitar sesgos y cumplir con regulaciones locales sobre protección de datos son aspectos que deben ser gestionados cuidadosamente. Además, es fundamental capacitar a los equipos para entender cómo funcionan estas tecnologías y maximizar su potencial.

En Perú, la IA está emergiendo como un aliado estratégico para las fintech que buscan cumplir con las normas de manera eficiente y competitiva. A medida que el sector financiero evoluciona, la integración de estas tecnologías se convierte en un factor clave para el crecimiento sostenible y la confianza del cliente.

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