Por Lily Zurita
La inteligencia artificial (IA) está transformando múltiples sectores de la sociedad y la gestión de riesgos financieros no es una excepción.
La aplicación de IA en la identificación y mitigación de riesgos financieros implica el desarrollo de herramientas, técnicas y metodologías que se apoyan en modelos avanzados de IA para prever y gestionar amenazas potenciales. Su avance es inevitable y su integración en la gestión de riesgos financieros se está convirtiendo en una necesidad imperiosa para las empresas.
Tradicionalmente, la gestión de riesgos se basaba en métodos estadísticos y análisis retrospectivos. Hoy, sin embargo, la IA permite el desarrollo de modelos predictivos más sofisticados, capaces de identificar patrones y tendencias ocultas en vastos conjuntos de datos.
Consiste en el desarrollo de herramientas, técnicas y metodologías apoyándose en modelos de inteligencia artificial, indica Orlando López, docente de la carrera de Ingeniería Económica de la Universidad Franz Tamayo.
“El avance de la IA es inevitable en todas las áreas y la gestión de riesgos no está exenta, se deben desarrollar modelos predictivos para los diferentes riesgos a los que se enfrenta una empresa”, asegura.
Qué son los riesgos financieros
El riesgo financiero se refiere a la posibilidad de que una inversión en una empresa sufra pérdidas económicas debido a la incertidumbre de los mercados financieros. Está relacionado con los movimientos impredecibles de los precios de los activos, los cambios en las tasas de interés, las fluctuaciones cambiarias y otros factores económicos.
“Se trata de la probabilidad de que una empresa se enfrente a contingencias o eventos que, de materializarse, se traduzcan en pérdidas para la misma”, señala López.
Existen cuatro tipos de riesgos financieros:
- Riesgo de crédito porque los clientes no pueden cancelar sus obligaciones con la empresa.
- Riesgo de mercado, por movimientos en los precios de materias primas, tipos de cambio, tasas de interés u otro precio de mercado.
- Riesgo de liquidez, ante la posibilidad de que una empresa no consiga cumplir con sus compromisos. Una de las causas posibles es la mala gestión del flujo de caja.
- Riesgo operacional, que sucede por la falta de controles internos dentro de la empresa, fallas tecnológicas, mala administración, errores humanos o falta de capacitación de los empleados.
“Los riesgos financieros se pueden prevenir a través de una eficiente gestión. Si bien algunos riesgos son inevitables, el impacto podría mitigarse de anticipar el efecto de los mismos”, puntualiza López a tiempo de señalar siete tips para prevenirlos:
- Identificar los riesgos a los que se enfrenta la empresa.
- Medir el impacto que podrían tener los riesgos.
- Implementar medidas preventivas, prospectivas y correctivas.
- Monitorear continuamente todos los riesgos.
- Mitigar el impacto de los mismos
- Divulgar para hacer partícipe a todo el personal de la empresa
- Crear una cultura de riesgos para la empresa
Beneficios de la IA en la gestión de riesgos financieros
Uno de los mayores beneficios de la IA en la gestión de riesgos es su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real.
Esto permite a las empresas detectar riesgos emergentes antes de que se conviertan en problemas graves. Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden analizar transacciones financieras en tiempo real para detectar actividades sospechosas, ayudando a prevenir fraudes.
Además, la IA puede mejorar la precisión de las previsiones económicas y financieras. Los modelos predictivos basados en IA pueden analizar datos históricos y actuales para prever fluctuaciones del mercado, cambios en las tasas de interés y otros factores económicos que pueden afectar a una empresa. Esto permite a las empresas tomar decisiones más informadas y estratégicas para mitigar riesgos potenciales.
También facilita la gestión de riesgos operativos. Los algoritmos pueden analizar patrones de comportamiento y procesos internos para identificar áreas de vulnerabilidad dentro de una organización. Esto es crucial para la gestión proactiva de riesgos, permitiendo a las empresas implementar medidas preventivas antes de que ocurran incidentes.
Kata Software, una empresa de soluciones SaaS y experiencias digitales, resume en cuatro los beneficios de la IA, como herramienta invaluable en la gestión de riesgos dentro del sector financiero:
- Analiza datos financieros históricos y en tiempo real de manera rápida y precisa, que permite identificar posibles riesgos y tendencias que podrían pasar desapercibidos para los analistas.
- Mejora significativamente la evaluación de los riesgos de crédito. La inteligencia artificial puede predecir la probabilidad de impago con mayor precisión que los métodos tradicionales, lo que permite tomar decisiones informadas sobre la aprobación de préstamos.
- Planificación financiera. La IA puede analizar múltiples variables y generar detalles predictivos claves para la planificación financiera efectiva. Brinda una visión completa y detallada de la situación financiera de los clientes y de la propia institución.
- Mejora de la eficiencia operativa en el sector al automatizar muchas tareas relacionadas con la gestión de riesgos, como el análisis de datos y la generación de informes.
No obstante, la implementación de la IA en la gestión de riesgos no está exenta de desafíos. La calidad y la integridad de los datos son fundamentales para el éxito de los modelos de IA. Las empresas deben asegurarse de que los datos utilizados sean precisos, completos y relevantes. Además, puede introducir sesgos si los datos de entrenamiento no son representativos o están sesgados, lo que puede llevar a decisiones incorrectas.
Otro aspecto crucial es la necesidad de transparencia y explicabilidad en los modelos de IA. A medida que las regulaciones financieras se vuelven más estrictas, las empresas deben ser capaces de explicar cómo sus modelos de IA toman decisiones y aseguren el cumplimiento normativo.