El uso de inteligencia artificial generativa (GenIA) en el sector bancario está dando un giro estratégico. Lejos de limitarse a asistentes virtuales o la automatización de la atención al cliente, la tecnología comienza a integrarse en áreas críticas como el análisis de riesgos, la prevención de fraude y la personalización avanzada de servicios financieros. 
“La tendencia más clara es que la GenIA está dejando de ser una herramienta de soporte para convertirse en una capa transversal que impacta en todos los procesos, especialmente aquellos donde el riesgo reputacional y regulatorio es alto”, dice Tatiana Bulka, Identity Solutions Senior Manager de Facephi, plataforma especializada en identidad digital con presencial regional.
Según la ejecutiva, el enfoque de las instituciones financieras ha madurado: ahora, los proyectos con GenIA se centran en la toma de decisiones complejas en tiempo real, más allá de las interacciones conversacionales básicas. En entrevista con iupana, Bulka detalla el nuevo rol de esta solución y los desafíos que deben superar los negocios financieros en su implementación:
- ¿Cuáles son las tendencias actuales en la adopción de GenAI por parte del sector bancario?
Estamos viendo en el sector bancario una evolución significativa en el cómo se entiende y se aplica la IA generativa. Si hace un par de años la mayoría de los proyectos estaban más enfocados en asistentes virtuales o automatización básica de atención al cliente, ahora la conversación ha subido de nivel.
En lo que nos compete desde Facephi y nuestra experiencia, la GenIA se está integrando en áreas mucho más estratégicas: desde el análisis inmediato de riesgos hasta la personalización profunda de servicios financieros o la prevención proactiva del fraude.
- ¿Esto implica que los proyectos con GenIA son más maduros?
Definitivamente. En su momento, muchas entidades bancarias probaron con chatbots con respuestas programadas, que tenían su utilidad, pero una capacidad muy limitada. Lo que ha cambiado no es solo la tecnología, sino la mentalidad con la que se abordan estos proyectos, que ya no giran únicamente en torno a conversaciones, sino a ejecutar acciones preventivas en tiempo real.
- ¿Cuáles son los principales desafíos y oportunidades de la adopción de la GenIA en el entorno financiero?
Uno de los principales desafíos es la seguridad. Con la democratización de la GenIA, hemos visto un incremento preocupante en el uso de deepfakes y otros ataques sintéticos que buscan suplantar identidades, de manera más sofisticada, veloz y difícil de detectar, lo que obliga a las instituciones financieras a acelerar su capacidad defensiva con tecnología avanzada. Por eso es tan importante contar con tecnologías que no solo reconozcan una imagen, sino que puedan validar si esa imagen es real, si proviene de un ataque de inyección, o si hay señales de manipulación. También que permitan analizar de forma integral todas las cuentas del banco para identificar cuáles son genuinas y cuáles podrían estar asociadas a cuentas mula o creadas con fines fraudulentos.
Desde el punto de vista regulatorio, el principal desafío es asegurar que estos modelos sean auditables, éticos y que no introduzcan sesgos. Hay una responsabilidad muy grande cuando se aplican algoritmos a decisiones que afectan directamente a los clientes. Y en banca, como sabemos, todo está muy ligado a la confianza y a la trazabilidad.
Pero al mismo tiempo, hay una oportunidad enorme: la capacidad de anticiparse. Ya no hablamos sólo de reaccionar cuando se produce un intento de fraude, sino de preverlo antes de que ocurra.
Otra gran oportunidad está en la mejora de la experiencia de cliente. La GenIA bien implementada puede eliminar muchas fricciones, hacer que procesos como la apertura de una cuenta o la recuperación de acceso sean más intuitivos y seguros y, sobre todo, permitir a las entidades ofrecer un servicio verdaderamente personalizado, sin comprometer la seguridad.
