La inteligencia artificial (IA) se utiliza en la banca desde hace décadas. La toma de decisiones asistida por IA, la automatización basada en el aprendizaje automático y los chatbots están aquí y han encontrado su lugar para hacer que la industria bancaria sea más eficiente y escalable.
Lo que ha cambiado es la sofisticación de nuestra potencia informática y, por supuesto, la generación de IA.
En el año 2023 se celebró una serie de sesiones informativas educativas centradas en la IA en el Senado de los Estados Unidos, incluida una sesión informativa clasificada para todos los senadores y nueve sesiones informativas.
Foros de análisis de IA. En diciembre de 2023, el Consejo de Supervisión de la Estabilidad Financiera destacó la IA como un riesgo emergente, subrayando la seriedad con la que los reguladores están tratando esta tecnología.
El Congreso considera que la IA es un riesgo para la seguridad nacional y los reguladores bancarios no han introducido regulaciones específicas para la IA. Además, hay un claro enfoque en establecer marcos sobre cómo deberían diseñarse los sistemas de IA y cómo deberían ser las barreras de seguridad. Estos marcos deberían integrarse en todas las estrategias de adopción de IA dentro de las instituciones financieras.
También están surgiendo algunos temas comunes en torno a la protección del consumidor y la privacidad de los datos que pueden informar las mejores prácticas para productos o servicios habilitados para IA. En este blog, destaco lo que las instituciones financieras pueden adoptar a partir de los marcos y orientaciones disponibles, así como algunas ideas sobre cómo se compara el enfoque de Estados Unidos con respecto a la regulación de la IA con el de Europa.
Regulación de la adopción de IA en la banca: lo que sabemos
A medida que los casos de uso de la IA evolucionan de tareas más simples a tareas más complejas, los banqueros y los reguladores bancarios están preocupados por los riesgos comerciales. Una encuesta realizada en 2024 a 127 profesionales bancarios estadounidenses encontró que el 80% expresó su preocupación por el potencial de sesgo en los modelos generales de IA y, por lo tanto, en la toma de decisiones; 77% en degradación confianza y transparencia del cliente; 73% en exponer datos de clientes o proporcionar un punto de vulnerabilidad a ciberataques.
Preocupaciones similares aparecen en las regulaciones discutidas durante las sesiones legislativas. El Congreso ya ha presentado
40 proyectos de ley relacionados con la IA en 2024centrándose principalmente en temas comunes para garantizar que la IA se utilice de manera responsable y segura en todo el país. Los siguientes temas son relevantes para el sector financiero y los correspondientes desarrollos regulatorios en los Estados Unidos:
Privacidad y protección de datos: Los bancos y las cooperativas de crédito poseen una gran cantidad de datos personales y cada vez se realizan más esfuerzos para garantizar que estos datos estén protegidos adecuadamente. Los últimos esfuerzos del Congreso sientan las bases de lo que en última instancia podría conducir a una ley nacional de privacidad en los Estados Unidos, un desarrollo que ha tardado años en gestarse.
La administración Biden enfatizó aún más esta necesidad con una orden ejecutiva a fines de 2022, junto con la presentación de la
Declaración de derechos de AIque sirve como guía para proteger la privacidad y los derechos civiles y al mismo tiempo garantizar que las herramientas de inteligencia artificial sean justas y precisas.
Transparencia y eficiencia: Para los bancos y cooperativas de crédito, la preocupación más inmediata proviene de la Oficina de Protección Financiera del Consumidor (CFPB). Su reciente interés en los chatbots resalta los peligros potenciales de la IA en el servicio al cliente, incluidas las prácticas engañosas y la frustración del cliente. Por lo tanto, las instituciones financieras que implementan chatbots basados en inteligencia artificial deben estar particularmente atentas a la transparencia y la eficiencia.
Responsabilidad: Hacer que los sistemas de inteligencia artificial rindan cuentas es una prioridad absoluta, especialmente en áreas sensibles como la calificación crediticia. El objetivo es proteger contra los prejuicios y la discriminación, garantizando que las decisiones de IA sean justas, transparentes y equitativas. Específicamente, las instituciones financieras deben considerar una gama más amplia de implicaciones regulatorias al implementar la IA:
Evaluación de riesgos de terceros: Quizás lo más importante es que los reguladores están enfatizando la gestión de riesgos de terceros. A medida que los bancos dependen cada vez más de proveedores externos de IA, es esencial contar con estrategias sólidas de seguimiento y mitigación de riesgos para estas asociaciones.
Orientación regulatoria: comparación con la ley europea de IA
La Unión Europea marcó el tono global con su ley de IA, que hoy se reconoce como el marco de IA más completo. Esta legislación tiene como objetivo regular los sistemas de inteligencia artificial de alto riesgo, con especial atención al sector bancario. La Ley de IA clasifica las aplicaciones de IA por nivel de riesgo e impone reglas estrictas para garantizar la transparencia y la rendición de cuentas. Se espera que la ley de IA de la UE tenga el mayor impacto a nivel mundial debido al tamaño del mercado europeo y su amplio alcance a otras partes del mundo.
Desde una perspectiva direccional, el enfoque actual de Estados Unidos difiere del adoptado por la UE en los siguientes aspectos.
A nivel mundial, el desafío para cada región será mantenerse al día con los desarrollos tecnológicos en rápida evolución y armonizar la gestión de riesgos a través de las fronteras.
Perspectivas de futuro
De cara al futuro, es probable que varias tendencias den forma al futuro de la regulación de la IA en la banca en los Estados Unidos:
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Armonización de normas: Probablemente habrá una impulsar la armonización de la IA regulaciones transfronterizas, lo que facilita que los bancos operen globalmente. Organizaciones como la Asociación Global sobre Inteligencia Artificial (GPAI) podrían tomar la iniciativa en la creación de un enfoque unificado para la supervisión de la IA.
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Explicabilidad y transparencia: Las regulaciones futuras deberían enfatizar la necesidad de una IA explicable. En la banca, esto significa que los sistemas de inteligencia artificial deberán ser muy claros sobre cómo toman decisiones.
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Marcos éticos de IA: Se pondrá más énfasis en garantizar que
La IA se utiliza de forma ética en la banca. Esto significa desarrollar marcos para evitar sesgos y garantizar que los sistemas de IA se alineen con los valores y normas de la sociedad. Esto incluirá marcos para garantizar la no discriminación, la equidad y la protección de los derechos humanos.
Conclusión
La IA está transformando rápidamente la industria bancaria y los marcos regulatorios deben evolucionar para seguir el ritmo. Al mantenerse a la vanguardia de estas tendencias, los bancos y otras partes interesadas pueden sortear las complejidades de la regulación de la IA y desbloquear todo su potencial. La clave del éxito es el equilibrio entre un cumplimiento riguroso y un espíritu de innovación.