Entérate sobre cómo la inteligencia artificial repercute en las tecnologías financieras para afrontar los retos del compliance.
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.
Eddvyn Barrón, gerente de Riesgos y Cumplimiento de Rextie, la casa de cambio online líder del Perú, comenta: “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”.
Al respecto, el vocero explica cuál es el uso que tiene la Inteligencia Artificial en el compliance y los desafíos que presenta.
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.
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.
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.
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.
