Generative AI y Machine Learning: Los nuevos arquitectos de la banca en Latinoamérica para 2025
Lima, mayo de 2025.- En 2025, el uso de inteligencia artificial generativa (Generative AI) y aprendizaje automático (Machine Learning) vienen transformado el sector financiero. Los bancos son capaces de anticipar necesidades financieras de sus clientes con alta precisión. Aprueban créditos en segundos, detectan fraudes antes de que ocurran y personalizan las interacciones con cada usuario, integrando estas tecnologías en su funcionamiento diario.
Pablo Pereyra Portugal, Chief Revenue Officer de 2innovate, comentó: “Las tecnologías como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial generativa no solo están mejorando la eficiencia operativa de las instituciones financieras, sino que también están redefiniendo el sector”. Esto da lugar a ecosistemas más ágiles, personalizados e inclusivos. De hecho, casi un tercio de los presupuestos destinados a la transformación de la experiencia del cliente en la banca se invierte en estas tecnologías. En este contexto, la banca pasa de ser un servicio tradicional a convertirse en una experiencia fluida e interconectada, impulsada por la innovación tecnológica.
Automatización inteligente enfocada en la experiencia del cliente. En 2025, la inteligencia artificial generativa viene transformando procesos operativos complejos en el sector financiero, desde la atención al cliente con asistentes virtuales capaces de anticipar necesidades, hasta la automatización de tareas críticas como la detección de fraudes. En América Latina, este tipo de tecnología representa ya un 25% del impacto en el sector, gracias a algoritmos de machine learning que analizan grandes volúmenes de datos en tiempo real, detectando anomalías y fortaleciendo la seguridad y la confianza en el sistema financiero.
Personalización hipersegmentada gracias al machine learning.- El machine learning está permitiendo una mayor personalización en los servicios financieros, al analizar el comportamiento y las preferencias de los clientes para ofrecer productos ajustados a sus perfiles. Asimismo, está transformando los modelos de evaluación de riesgo crediticio, utilizando múltiples variables en tiempo real en lugar de solo datos históricos. Pablo Pereyra Portugal, explicó que: “Esto resulta clave en mercados emergentes, donde muchas personas aún no acceden al crédito formal debido a limitaciones de los métodos tradicionales”.
Nuevas oportunidades en la convergencia de pagos.- La IA generativa está facilitando la integración de múltiples rieles de pagos dentro de un ecosistema financiero más amplio. En la actualidad, las plataformas bancarias ya no son sistemas aislados; gracias a la interoperabilidad impulsada por la IA y tecnologías como Frame Banking™, los clientes pueden gestionar cuentas, realizar pagos y monitorear inversiones en un solo lugar. La convergencia de rieles de pago permite que los Bancos puedan brindar alternativas de pagos o recaudo a sus clientes a través de convenios con múltiples rieles de pagos, de forma integrada, sin perder de vista la mirada centrada en el cliente, donde a través de la AI se pueda definir cual es la mejor alternativa dependiente si lo que importa es el costo, el tiempo, los niveles de servicio, etc.
Además, esta convergencia está impulsando el crecimiento del concepto de finanzas embebidas (embedded finance). Por ejemplo, los consumidores pueden acceder a servicios financieros directamente desde plataformas de comercio electrónico o aplicaciones de transporte, eliminando barreras de los sistemas legado entre el consumo y la gestión financiera.
La inclusión financiera en comunidades emergentes.- La inteligencia artificial generativa está facilitando la integración de múltiples rieles de pago dentro de un ecosistema financiero más amplio e interoperable. “Gracias a tecnologías como Frame Banking™, los clientes pueden gestionar cuentas, pagos e inversiones desde una sola plataforma. Esta convergencia permite a los bancos ofrecer opciones de pago adaptadas a cada situación, considerando factores como costo, tiempo o nivel de servicio”, comentó el vocero de 2innovate. Además, impulsa el crecimiento de las finanzas embebidas, permitiendo a los usuarios acceder a servicios financieros directamente desde plataformas no bancarias, como comercios electrónicos o apps de transporte.
Impacto ético y regulación: ¿Qué desafíos hay en el horizonte?.- Aunque la inteligencia artificial generativa y el machine learning ofrecen grandes oportunidades para la banca en América Latina, su adopción enfrenta desafíos relacionados con la privacidad de datos, la transparencia algorítmica y la necesidad de marcos regulatorios adecuados. En respuesta, varios países de la región están avanzando en regulaciones que buscan equilibrar innovación y protección al consumidor. Brasil ha implementado la Ley General de Protección de Datos (LGPD), México regula a las fintechs a través de la CNBV, Colombia trabaja en alinearse con estándares internacionales y Chile desarrolla un marco normativo centrado en la economía digital y la protección de datos. En Perú, se han reforzado las normas de protección de datos personales mediante la actualización del reglamento de la Ley N° 29733, con nuevas disposiciones orientadas a mejorar la seguridad en el entorno digital.
“El impacto de la inteligencia artificial generativa y el machine learning en la banca de América Latina en 2025 es innegable, tanto las operaciones de las instituciones financieras como la relación con sus clientes. Estas tecnologías tienen el potencial de cerrar brechas y empoderar a las comunidades desatendidas, especialmente en una región caracterizada por la diversidad y la desigualdad. Si se implementan de manera estratégica y responsable, podrían impulsar una revolución financiera inclusiva y sostenible, posicionando a América Latina como líder en innovación financiera”, concluyó Pablo Pereyra Portugal, Chief Revenue Officer de 2innovate.