La inteligencia artificial ayuda a los bancos a mantenerse al día con la regulación

Un nuevo anglicismo ha llegado a nuestro vocabulario: regtech. Como casi todos los demás, este palabro viene de unir dos términos clave: regulación y tecnología. En el ámbito de la banca, se utiliza para hablar de cómo las nuevas tecnologías pueden ser útiles para ayudar a los bancos y las fintechs a cumplir con todas las regulaciones, las que existen y las que van llegando. Para desgranar este asunto, analizar la situación actual y explicar qué tecnologías son y en qué aspectos concretos pueden ayudar, IBM, en colaboración con EL PAÍS RETINA, reunió este martes a altos cargos de la banca y la tecnología.

De entre todas las nuevas tecnologías, la inteligencia artificial es la que ha demostrado ser más útil para ayudar a los bancos a mantenerse al día con la regulación. Y parece una tarea bastante urgente: se prevé que solo en los próximos dos años se generen 300 millones de páginas de regulación. Esta necesidad de actualización constante viene de la mano de "la globalización, la transformación digital y la llegada del big data", asegura David Soto, general manager de IBM. Las regulaciones están aumentando porque "tienen que estar a la altura de estos nuevos comportamientos".

En este ambiente regulatorio tan cambiante, tecnologías como la inteligencia artificial pueden ayudar a los bancos a mantenerse en forma. Pero, ¿cómo lo hace exactamente? Watson, el sistema de inteligencia artificial icónico de IBM, ya se ha convertido en distintos servicios cognitivos que están disponibles en la nube, según explica Álvaro Saavedra, que trabaja en soluciones bancarias y desarrollo de negocio en IBM. "La inteligencia artificial puede mejorar la eficiencia a la hora de cumplir con la regulación", explica Saavedra. "No viene a sustituir o reemplazar los sistemas de seguridad que ya tienen los bancos. Es complementario. Su labor es ayudar a las personas implicadas en el cumplimiento normativo a ser más eficientes". 

Concretamente, la inteligencia artificial registra las regulaciones que van saliendo e identifica los requerimientos que incluyen. Por ahora, no tiene total autonomía, en este punto del proceso necesita la validación humana. "Así es como el sistema aprende", explica Saavedra. También sirve para automatizar los procesos que ayudan a conocer a los clientes y gestionar los datos que se recogen.

Pero uno de los ámbitos en los que más puede ayudar es en la monitorización de las transacciones. Hasta ahora, el sistema de detección de blanqueo de capitales que utilizan los bancos da muchos falsos positivos. Además de que supone unos costes y esfuerzo muy altos. "La IA compara información interna con información contextualizada para ayudar a detectar de forma más fiel esas transacciones sospechosas", continúa Saavedra. "Sirve para identificar escenarios de fraude complejos". Para ilustrar estos casos, se ha comprobado que dos personas tardaban 15 minutos en analizar cada dossier relacionado con la regulación. Con el servicio de Watson tardaron cuatro minutos. Así, podían hacer 25 en una hora. Antes, esta misma cantidad les habría costado dos días.

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"En el mundo financiero, la tecnología aumenta la seguridad de las transacciones bancarias. Por eso siempre ha estado en primera línea", asegura Elena Aparici, directora general del Tesoro y Política Financiera. El auge de la tecnología y todo lo que ha conllevado son los responsables de que las regulaciones sean cada vez más habituales: cada vez hay más agentes exigiendo regulaciones y pasa menos tiempo entre unas y otras. "Pero es también la tecnología la que se puede convertir en nuestra aliada porque es útil para regular y supervisar. La regtech hace más eficientes los procesos regulatorios".

• Retos y oportunidades

Pero esto es solo el principio de todo. El camino aún esconde obstáculos y retos a los que la banca tiene que enfrentarse. Uno de ellos es el de la cantidad inmensa de regulaciones que están por venir conforme la tecnología vaya evolucionando. Elisabet Escayola, que trabaja en el sector financiero de la Asociación Española de Cumplimiento, hace números: "hay 41 iniciativas en agenda, 65 en desarrollo, 56 que ya eran propuestas que debían llevarse a cabo y 103 pendientes de implementación", enumera Escayola. "Las entidades financieras tenemos que afrontar todo esto y las soluciones de antes no valen hoy". La tecnología sirve precisamente para solucionar este problema. "Al juntar tecnología y regulación te aseguras que cualquier cosa que desarrolles ahora tenga sentido en el futuro", explica Alberto Fernández, banking partner de IBM. 

Otro de los retos ineludibles es el de la ciberseguridad. Cada vez tenemos más cosas conectadas a internet y todo lo conectado es atacable. Ahora, el banco está en la sucursal de tu calle pero también en tu móvil, que está conectado a internet. "Esos dispositivos están menos protegidos que los PC. Esto ha creado una debilidad y hay que concienciar a los clientes pero sin recurrir al alarmismo", explica Marisa Retamosa, directora corporativa de seguridad y gobierno en CaixaBank. Retamosa advierte de que es necesario anticiparse al cibercrimen y al fraude y no asumir una posición reactiva. "Con el big data y el machine learning podemos identificar qué es un patrón normal y cuál no y actuar".

Y, lo que más nos afecta, ¿qué impacto tienen todas estas medidas en el cliente? "Nosotros intentamos buscar un equilibrio. Estamos aplicando todas las regulaciones pero sin ser intrusivos en la experiencia de cliente", cuenta Juan Carlos Melo, de Banco Santander. Para conseguir que todas estas regulaciones no perjudiquen a la forma en que el cliente se relaciona con el banco, hay quienes apuestan por la pedagogía. Es el caso de Elisabet Escayola. "Lo mejor es ser honesto y explicarles que necesitamos algunos de sus datos para poder hacer bien nuestro trabajo", explica Escayola. Alberto Fernández está de acuerdo en este punto. "El conocimiento profundo del cliente y su red es básico para detectar el fraude", asegura. "Buscamos que esto les afecte lo mínimo posible. Lo que queremos conseguir con la IA no es detectar el fraude cuando ya ha sucedido, sino anticiparlo. Y para eso, necesitamos información".