IA en servicios financieros: cómo aplicar la IA en los flujos de trabajo financieros regulados

La IA es vista como la salvadora de todo, desde la banca minorista hasta los mercados de capitales. Pero, al observar la realidad operativa diaria, muchas empresas están atrapadas en las primeras etapas de la automatización. Han realizado docenas de pruebas piloto, muchas de las cuales muestran potencial en un entorno controlado, pero que luego se desmoronan en cuanto enfrentan el mundo desordenado, regulado y fragmentado de los flujos de trabajo reales de los servicios financieros.

Los líderes empresariales quieren más: más velocidad, más eficiencia, más ahorros, más automatización. Y, lo quieren ahora. Mientras tanto, los entes reguladores observan cada movimiento, lo que hace que los equipos de riesgo y cumplimiento normativo duden de la idea de que una tecnología no determinista se utilice de manera no controlada en procesos fundamentales para la empresa. Por supuesto, la IA ya está avanzando significativamente en la detección de fraudes, la puntuación crediticia, la incorporación de clientes, las operaciones con clientes y el monitoreo de cumplimiento normativo; sin embargo, la implementación de la automatización aún se ve obstaculizada por sistemas fragmentados, transferencias manuales y una gobernanza deficiente.

Lo que realmente buscan las principales empresas de servicios financieros con la IA es una mejor toma de decisiones, menos riesgos y procesos más rápidos y precisos. Para lograrlo, es momento de ir más allá de la euforia y centrarse en cómo la IA puede integrarse en flujos de trabajo integrales que involucren sistemas existentes, supervisión humana y estrictas obligaciones de cumplimiento.

Este artículo proporciona un marco estratégico para integrar la IA en los procesos de servicios financieros sin perder de vista la seguridad, la equidad, la explicabilidad, la precisión, el control y la auditabilidad, entre otros aspectos. También analiza casos de uso de IA de alto valor en servicios financieros, los desafíos operativos relacionados, cómo incorporar la IA en los flujos de trabajo principales y cómo la automatización de procesos con agentes (APA) ofrece una plataforma segura para escalar la IA.

¿Qué es la IA en los servicios financieros?

La IA como concepto abarca muchas tecnologías. En general, la IA resuelve problemas, ejecuta tareas, toma decisiones, mejora a medida que aprende y mucho más. La IA tradicional utiliza el reconocimiento de patrones para actuar mediante predicciones probabilísticas. Más recientemente, la IA generativa incorporó la capacidad de comprender, interpretar y crear nuevo contenido de manera rápida y a gran escala. Hoy en día, la IA ha avanzado hasta incluir el razonamiento contextual, donde los datos no solo se capturan o crean, sino que también se comprende el contexto y la intención de los datos para informar o guiar acciones posteriores.

La IA en los servicios financieros se define como la aplicación estratégica de la automatización impulsada por IA para apoyar la toma de decisiones, detectar patrones, mitigar riesgos y optimizar los flujos de trabajo de principio a fin en el sector bancario, de seguros y de mercados de capitales.

En lugar de funcionar únicamente como una herramienta de apoyo independiente, la IA actúa como un participante activo en los flujos de trabajo regulados, como la incorporación de clientes, la evaluación crediticia, la concesión de créditos, los protocolos de conocimiento del cliente (KYC) y prevención de lavado de dinero (AML), así como en el procesamiento de reclamos. Sus funciones operativas son diversas y complementarias a los procesos principales, y pueden aplicarse a lo siguiente:

• Riesgo y puntuación crediticia: análisis de grandes conjuntos de datos para determinar la probabilidad de incumplimiento o la solvencia crediticia.
• Automatización inteligente de documentos: extracción y validación de datos estructurados a partir de fuentes no estructuradas, como facturas escritas a mano o acuerdos legales complejos.
• Detección de anomalías y fraudes: identificación de patrones sospechosos en transacciones que se desvían de las normas establecidas.
• Aceleración del flujo de trabajo: guía de procesos mediante la identificación de la “siguiente mejor acción” según el contexto empresarial en tiempo real.

En un entorno profesional de servicios financieros, estas automatizaciones de IA requieren una combinación específica de modelos predictivos, procesamiento de lenguaje natural, análisis de documentos impulsado por LLM y algoritmos de señalización de fraudes. Al mismo tiempo, estas soluciones también deben priorizar la explicabilidad y la equidad para satisfacer tanto a los clientes como a los entes reguladores.

¿Por qué la IA es importante en las operaciones financieras hoy en día?

El cambio hacia operaciones impulsadas por IA está motivado por una tormenta perfecta de presiones en la industria. Las instituciones financieras actualmente están gestionando el aumento de los costos operativos, la compresión de márgenes debido a nuevos competidores, las complejidades de las tasas de interés y la dinámica del mercado, y estafadores cada vez más innovadores. Simultáneamente, el panorama regulatorio se ha vuelto cada vez más volátil, particularmente al requerir documentación meticulosa para el cumplimiento de AML y KYC. Esta confluencia de factores hace que la IA no sea solo algo deseable; la IA es una prioridad estratégica para las empresas de servicios financieros.

La IA aborda estos desafíos al actuar como un multiplicador de fuerza para los procesos de revisión manual. Al automatizar los aspectos de gran cantidad de datos de la interpretación de documentos y la recopilación de datos de múltiples sistemas, la IA reduce los cuellos de botella operativos y garantiza una ejecución consistente en equipos globales. Esto permite que las empresas de servicios financieros satisfagan las crecientes expectativas de los clientes en cuanto a experiencias personalizadas, lo que garantiza una ejecución consistente en todos los segmentos y regiones, sin comprometer su perfil de riesgo. Además, impulsa tiempos de ciclos más rápidos para todo, desde aprobaciones de préstamos hasta procesamiento de reclamos.

En última instancia, las empresas necesitan mejorar la calidad de las decisiones sin comprometer la equidad ni la capacidad de auditoría. La IA se destaca en el descubrimiento de patrones y conocimientos que los humanos podrían pasar por alto, lo que ofrece una poderosa ventaja. Sin embargo, esta inteligencia debe ir acompañada de una gobernanza sólida y supervisión humana.

En última instancia, el verdadero valor de la IA surge cuando no se utiliza únicamente para tareas aisladas, sino que se integra de manera fluida en los flujos de trabajo completos, preparando el terreno para casos de uso operativos con verdadero impacto.

Casos de uso de IA de alto valor en servicios financieros

Las aplicaciones de IA más exitosas no se encuentran en tareas aisladas; se encuentran en flujos de trabajo que dependen de la revisión repetitiva, el análisis de documentos y decisiones de varios pasos. Analicemos los casos de uso más impactantes de la IA en los servicios financieros.

IA para corredores de bolsa

Los profesionales financieros que trabajan como corredores de bolsa están bajo presión constante para atender a más clientes con más productos mientras mantienen el cumplimiento de regulaciones complejas. La IA ayuda a los corredores de bolsa a conciliar los perfiles de los clientes con productos de inversión, resaltar los requisitos regulatorios relevantes y detectar posibles actividades ilícitas. La IA también asume tareas administrativas como el Servicio de Asistencia al Cliente y la incorporación de nuevos clientes, lo que permite que los corredores de bolsa dediquen más tiempo a interactuar con clientes valiosos.

IA en la gestión de patrimonio

La IA ayuda a los asesores financieros a ofrecer un servicio hiperpersonalizado al analizar rápidamente el panorama financiero completo de un cliente, desde su tolerancia al riesgo y objetivos de inversión hasta los activos existentes y los patrones de comportamiento. La IA puede entonces sugerir y armar carteras y planes personalizados. La IA también ayuda a los asesores resumiendo investigaciones de mercado, informes económicos y noticias para identificar posibles oportunidades de inversión o factores de riesgo emergentes, incluso redactando comunicaciones personalizadas para los clientes a fin de fortalecer las relaciones con ellos.

IA en el sector de seguros

La IA ayuda a los proveedores de seguros a través de la automatización de los numerosos procesos manuales con muchos documentos que respaldan la evaluación, la fijación de precios y la gestión de riesgos asegurados. La IA también analiza datos históricos de reclamos, información demográfica y otros datos para crear perfiles de riesgo más precisos para nuevas políticas y renovaciones existentes, lo que permite un establecimiento de precios más preciso y mayor rentabilidad. Para mejorar el compromiso con el cliente, la IA puede sugerir recomendaciones de productos personalizados en función de las necesidades y preferencias individuales de cada cliente.

IA en préstamos y toma de decisiones crediticias

La IA respalda todo el ciclo de vida de un préstamo, desde la extracción de datos de documentos de ingresos, hasta la verificación de identidades y entrega de una puntuación preliminar de riesgo. El beneficio aquí no es solo la rapidez, sino también la eliminación de las inconsistencias que surgen cuando diferentes revisores humanos analizan archivos similares. La IA mantiene explicaciones listas para auditoría de cada aprobación o rechazo, de manera constante.

IA en la detección de fraudes y el monitoreo de transacciones

Los sistemas tradicionales basados en reglas son excelentes para detectar amenazas conocidas, pero tienen dificultades con los enfoques novedosos empleados por delincuentes ingeniosos. La IA identifica y califica patrones sospechosos en flujos de transacciones en tiempo real. Cuando se señala una situación, la IA puede resumir el razonamiento y enviarlo directamente a un flujo de trabajo de investigación para que una persona revise el problema y su contexto completo y transparente.

IA en el procesamiento de reclamos y la evaluación crediticia

En los seguros y otros servicios financieros, los reclamos suelen ser el mayor cuello de botella operativo. La IA extrae y valida datos de reclamos de cientos de variantes de documentos, lo que garantiza que casi todos los reclamos ingresen a un “proceso directo” para obtener resultados consistentes y sin necesidad de intervención humana. En el caso de reclamos de caso límite que son complejos o atípicos, la IA clasifica el caso y lo dirige al especialista humano adecuado.

La IA en KYC, AML y revisiones de cumplimiento

Los procesos de KYC y AML son notorios por involucrar muchos recursos. Los agentes de IA pueden extraer datos de identidad, calcular puntuaciones de riesgo y aplicar lógica regulatoria para validar documentos. La IA también crea un registro de auditoría defendible de cada paso realizado, lo que aumenta la supervisión humana y proporciona una trazabilidad esencial para las pruebas de cumplimiento y los informes regulatorios.

La IA en operaciones y solicitudes de servicio del cliente

La IA actúa como asistente del agente para clasificar solicitudes, resumir el historial de tickets, recuperar datos de los sistemas de CRM y sugerir la siguiente mejor acción para un representante de Servicio de Atención al Cliente. Esto permite que los casos de clientes avancen a un ritmo acelerado a la vez que se mantienen los controles de decisión y las barreras de seguridad de comunicación.

Una vez más, el mayor valor surge cuando la IA respalda múltiples pasos en un proceso de principio a fin, no solo tareas aisladas unidas entre tareas humanas. Cuando la IA se integra en todo el proceso, su impacto se multiplica, lo que genera mejoras operativas más significativas.

Desafíos que enfrentan las instituciones financieras al implementar la IA

La implementación de la IA no está exenta de desafíos, especialmente sin una planificación y preparación adecuadas. Si bien las preocupaciones fundamentales del modelo, como sesgo, desvíos y la calidad de los datos son importantes, la verdadera razón por la que la IA falla en la producción suele estar relacionada con las capas de flujo de trabajo y gobernanza. Cuando las organizaciones carecen de entregas claras de tareas, controles, capacidad de auditoría o visibilidad a lo largo de todo el proceso de principio a fin, incluso un modelo bien entrenado puede producir resultados inconsistentes o impredecibles.

Analicemos algunos de los desafíos comunes de la IA que enfrentan quienes trabajan en la industria de servicios financieros:

• Sistemas fragmentados y datos aislados: los flujos de trabajo financieros, a menudo, abarcan varios sistemas heredados que no se comunican entre sí. La IA no puede funcionar eficazmente si los datos que necesita están atrapados en una computadora central, requieren una exportación manual o residen en sistemas con infraestructuras inconsistentes. El resultado son respuestas de IA poco confiables.
• Explicabilidad y gobernanza: los entes reguladores quieren saber el “por qué” detrás de una decisión. Si un sistema de IA es una “caja negra”, no se aprobará en una revisión de cumplimiento. Muchas iniciativas de IA se estancan cuando las empresas no pueden documentar cómo se generaron los resultados o qué entradas se utilizaron.
• Transferencias manuales: muchos pilotos de IA se enfocan en un solo paso (como la extracción de datos), pero luego asignan a los trabajadores humanos el resto del proceso manualmente. Esto interrumpe el flujo del proceso y evita una mejora operativa significativa. En cambio, las empresas deberían enfocarse en procesos completos, incluso en las etapas piloto.
• Dificultad para escalar: una prueba de concepto que funciona con 100 documentos suele fallar cuando enfrenta el volumen y los requisitos de manejo de excepciones de un verdadero entorno de producción. Planifique la escalabilidad más allá de los proyectos piloto, y asegúrese de que cualquier plataforma de IA y automatización sea capaz de soportar la escala requerida.
• Restricciones de privacidad: los datos confidenciales, incluida información de identificación personal (PII) y datos de pago, deben manejarse con cuidado y, a menudo, están sujetos a requisitos regulatorios. Las iniciativas de IA con frecuencia se estancan porque carecen de gobernanza incorporada, o la organización no ha creado un mecanismo para gestionar o enmascarar estos datos antes de que lleguen al modelo o al usuario.
• Ciberseguridad e integridad de modelos: a medida que las instituciones de servicios financieros adoptan la IA generativa, surgen nuevos riesgos, como la inyección de indicaciones y la manipulación maliciosa de datos. Afortunadamente, la IA también puede ayudar a mitigar estos riesgos al enmascarar datos confidenciales, privados o regulados, como la información de identificación personal (PII), antes de que lleguen al modelo de IA o a un usuario no autorizado.

Estos son solo algunos de los desafíos que muestran por qué es mejor abordar la IA como una solución para flujos de trabajo completos en lugar de tareas aisladas.

Cómo incorporar la IA en los flujos de trabajo financieros de principio a fin

Para superar este tipo de obstáculos en la implementación y escalabilidad de la IA, piense menos en la IA como una herramienta y más como parte de un proceso controlado. A continuación, se detalla un marco para hacerlo bien:

1. Diagrame el flujo de trabajo existente: antes de implementar la IA, obtenga un diagrama 100% imparcial de cómo se realiza realmente el trabajo: cada transferencia, cada documento y cada sistema involucrado. Especialmente en los procesos relacionados con préstamos, reclamos, AML y conciliación, la diagramación mostrará qué pasos requieren IA, automatización o criterio humano.
2. Identifique dónde la IA agrega valor (sin comprometer los controles): no todos los pasos necesitan IA. Úsela para tareas de clasificación, verificación, puntuación de riesgo o resumen. Mantenga los pasos subjetivos, de alto riesgo o de aprobación final en manos humanas.
3. Combine la IA con la automatización para la ejecución: un conocimiento de IA debería activar una acción posterior. Utilice la automatización para ejecutar los pasos repetibles (como actualizar una base de datos o enviar un correo electrónico), mientras la IA se encarga de la interpretación.
4. Establezca reglas claras para el escalamiento: solo una lógica predecible puede determinar cuándo un agente de IA debe encargarse de una tarea y cuándo debe derivarla a una persona para su revisión. Defina estas reglas en las primeras etapas para facilitar automatizaciones posteriores o indicar cuándo se requiere intervención humana.
5. Mantenga una trazabilidad completa: se debe registrar cada decisión, ruta de decisión y registro de decisiones. El seguimiento del historial de versiones, las rutas de redireccionamiento y el contexto de las decisiones genera la trazabilidad necesaria para la auditoría y el posible escrutinio regulatorio.

Tener presente este marco prepara a las instituciones financieras para la automatización con agentes respaldada por APA.

Unión de la IA, la automatización y el criterio humano con la APA

La IA por sí sola no puede automatizar un flujo de trabajo completo. El éxito real requiere APA, donde los agentes de IA, RPA, API y los colaboradores humanos se coordinan desde una sola plataforma.

La APA actúa como un orquestador que unifica todas las partes del flujo de trabajo automatizado. Utiliza “agentes de procesos” que pueden funcionar en sistemas de evaluación crediticia, plataformas de CRM y bases de datos de cumplimiento normativo. En el núcleo de este sistema, hay un motor de razonamiento que aporta contexto a la automatización. La IA se basa en el razonamiento para identificar el siguiente paso recomendado (como decidir si debe enviar un reclamo de pago o derivar una transacción por actividad sospechosa) según datos en tiempo real e inteligencia empresarial. Además, mediante el uso de generación aumentada por recuperación (RAG), la APA accede a datos empresariales en tiempo real para informar las acciones, incrementar la precisión de los resultados y comprender los contextos empresariales y regulatorios.

Una ventaja de una plataforma de APA es que incluye controles de gobernanza integrados. Estos controles enmascaran automáticamente la PII, bloquean lenguaje inapropiado e implementan las políticas de uso de IA y datos antes de que la IA ejecute una acción. Esto ayuda a las empresas a escalar en diferentes dominios (préstamos, fraude, AML) sin aumentar el riesgo regulatorio o de cumplimiento.

Cómo Automation Anywhere respalda la IA en los servicios financieros

Automation Anywhere proporciona la infraestructura fundamental que las empresas de servicios financieros necesitan para pasar de proyectos piloto a automatizaciones con IA a escala de producción. Nuestra plataforma está diseñada para la precisión y la capacidad de auditoría requeridas en los flujos de trabajo de servicios financieros.

El valor fundamental del sistema de automatización de procesos con agentes radica en su capacidad para permitir que agentes de IA, RPA, API y personas colaboren en un espacio de trabajo unificado y controlado. El motor principal detrás de la APA es el motor de razonamiento de procesos (PRE), que proporciona la inteligencia contextual necesaria para cumplir con las expectativas regulatorias y de seguridad, mientras que AI Agent Studio permite a los equipos desarrollar agentes personalizados que siguen reglas de negocio específicas.

La plataforma de Automation Anywhere impulsa la escalabilidad y el éxito de la IA en la industria de servicios financieros:

• Alight, que ofrece sistemas de gestión de patrimonio y salud, utiliza Automation Anywhere para automatizar los procesos de aprobación de reclamos de alto volumen. Al integrar IA, logró un 95% de precisión, redujo los tiempos de procesamiento de días a horas y disminuyó el volumen de llamadas en un 50%.
• Osaic, un corredor de bolsa líder, utiliza la automatización inteligente para optimizar los flujos de trabajo enfocados en los asesores. Automatizó decenas de procesos y logró un retorno de la inversión (ROI) del 186% en el primer año; eliminó 25 000 horas de trabajo manual al año y resolvió el 66% de los casos al menos un día antes.

Estos resultados no solo se tratan de velocidad; se tratan de crear y escalar automatizaciones de IA para servicios financieros que mantengan la auditabilidad, la seguridad y la gobernanza en cada nivel; todo sin interrumpir los sistemas o procesos existentes.

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Preguntas frecuentes

¿Cómo pueden las instituciones financieras evaluar si un flujo de trabajo es apropiado para la participación de la IA?

Los flujos de trabajo de alto volumen centrados en documentos que utilizan datos estructurados o no estructurados, como la recepción de documentos de KYC o el procesamiento de préstamos, son candidatos ideales para la automatización de procesos. Utilice herramientas de descubrimiento de procesos para identificar áreas donde las transferencias manuales crean cuellos de botella y donde la clasificación o extracción impulsada por IA puede generar un ROI claro.

¿Qué tipos de controles garantizan que los resultados de la IA cumplan con las expectativas regulatorias?

Los controles incluyen controles de gobernanza integrados y barreras de seguridad que realizan verificaciones de seguridad en tiempo real, como el enmascaramiento de la PII o de la información de pago. Utilice plataformas que protejan los procesos frente al riesgo operativo y el fraude mediante el fortalecimiento de la seguridad, el cumplimiento y los controles.

¿De qué manera las instituciones deberían equilibrar la automatización con IA y la supervisión humana en decisiones sensibles?

Adopte un enfoque colaborativo donde la IA se encargue de la recopilación de datos, la elaboración de resúmenes y la identificación de riesgos, mientras que los trabajadores humanos conservan la autoridad final para la toma de decisiones. La intervención humana (HITL) aplica la IA a las tareas rutinarias, mientras que la experiencia humana se enfoca en excepciones complejas o decisiones de alto valor.

¿Qué se necesita para escalar una prueba de concepto de IA a un flujo de trabajo en producción?

Escalar las automatizaciones de IA requiere pasar de herramientas y pilotos de IA aislados a una plataforma unificada que brinde gobernanza centralizada, observabilidad e infraestructura. Las organizaciones deben invertir en la capacitación de los empleados para garantizar que el usuario de negocio participe activamente en la identificación y priorización de candidatos para automatización, así como en la gestión de flujos de trabajo automatizados.

¿Cómo se pueden integrar los sistemas heredados sin una modernización mayor?

La automatización con agentes utiliza RPA, API y la colaboración humana para cerrar la brecha entre las tecnologías tradicionales y las innovadoras. La RPA puede interactuar con sistemas heredados que carecen de conexiones modernas, mientras que la capa de orquestación de APA coordina el intercambio de datos entre estos sistemas y agentes de IA a través de API seguras.

¿Qué métricas deben monitorear las instituciones para medir el impacto operativo de la IA?

Las métricas clave para la evaluación de la automatización con IA en servicios financieros incluyen las tasas de procesamiento directo, la reducción en los tiempos de ciclos y las tasas de reducción de errores. Las empresas pueden medir el ROI mediante las horas de capacidad ahorradas, mejoras en los puntajes de satisfacción del cliente y otros indicadores.