Nuestros amigos de El Economista nos traen un análisis que muestra cómo las herramientas de IA diseñadas específicamente para el sector financiero están superando a las de uso general.

La adopción de la Inteligencia Artificial en el sector financiero está entrando en una nueva fase de especialización. Ya no basta con usar modelos de propósito general como ChatGPT o Gemini; el futuro está en la IA diseñada específicamente para tareas financieras, como la gestión del riesgo crediticio.

Según Yoel Gavlovski, director de Quash, los sistemas especializados demuestran una clara ventaja. En pruebas, una IA entrenada para el riesgo crediticio fue capaz de generar análisis validados por expertos y solicitar la información justa y necesaria para refinar sus estimaciones, algo que los modelos generalistas no pueden hacer sin cometer errores conceptuales.

Este avance no es solo teórico. Según McKinsey & Company, la implementación de IA generativa podría aumentar las utilidades operativas del sector bancario entre un 9% y 15%, gracias a la optimización de procesos críticos como el riesgo y la atención al cliente.

¿Cómo funciona este potencial de inclusión?

Gavlovski ilustró el poder de estas herramientas con un ejemplo: una cadena de ropa pudo otorgar crédito a jóvenes sin historial crediticio al usar IA para analizar sus patrones de compra y comportamiento. Si un solicitante comparte rasgos con otros clientes que sí pagaron a tiempo, el modelo puede predecir con más de 70% de precisión quién será un buen o mal pagador.

Aunque el 68% de las fintech ya usa IA, muchas lo hacen a través de proveedores externos. El mensaje es claro: la IA especializada no solo reduce costos, sino que se está convirtiendo en una herramienta accesible y confiable para la toma de decisiones, permitiendo al sector financiero ampliar el acceso al crédito de manera más segura.

Link: Inteligencia artificial especializada gana terreno en la gestión del riesgo crediticio