La Inteligencia Artificial (IA) dejó de ser un concepto futurista para convertirse en una herramienta concreta y medible dentro del sistema financiero peruano. Hoy, bancos y Fintechs ya la utilizan para fortalecer la seguridad, acelerar procesos y ofrecer productos más accesibles. Según Mateu Batle, Cofounder & CEO de Rextie, “la IA ya no es un término abstracto: es ingeniería aplicada que permite operar con mayor eficiencia, menor riesgo y mejores resultados para el usuario”.
La primera transformación visible ocurre en la detección de fraudes. Tradicionalmente, los sistemas se basaban en reglas estáticas que reaccionaron tarde o generaban falsos positivos. Ahora, modelos de Machine Learning analizan en tiempo real miles de señales –como ubicación, dispositivo, historial y comportamiento digital– para anticipar operaciones sospechosas incluso antes de que se ejecuten. Para Batle, este proceso “no solo protege mejor los fondos de empresas y personas, sino que además reduce fricciones, haciendo que las operaciones legítimas fluyan con menos interrupciones”.
A esta mejora en seguridad se suma una revolución silenciosa en la evaluación crediticia. La IA permite analizar información alternativa como pagos de servicios, uso de aplicaciones o facturación electrónica, ampliando la capacidad de otorgar crédito a personas y PYMES sin historial tradicional. Este cambio habilita una mayor inclusión financiera y permite que sectores históricamente desatendidos accedan a productos formales. “Cuando se tiene una lectura más completa y sofisticada del usuario, la banca puede tomar decisiones más justas, rápidas y precisas”, señala Batle.
La automatización de procesos internos es otro pilar donde la IA ha generado impacto inmediato. Tareas repetitivas como conciliaciones bancarias, validación de identidad o revisión de documentos ahora son ejecutadas por robots de software que interpretan datos, aprenden patrones y toman decisiones básicas sin intervención humana. Esta capacidad disminuye errores operativos, acelera los tiempos de respuesta y permite que los equipos se concentren en funciones de mayor valor. La eficiencia se traslada al cliente final, que recibe un servicio más rápido y consistente.
En paralelo, la experiencia del usuario también ha evolucionado gracias a herramientas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), que permiten a los asistentes virtuales comprender la intención del cliente y brindar respuestas útiles sin depender únicamente de palabras clave. Esto ha permitido escalar la atención 24/7 sin sacrificar calidad, especialmente en plataformas digitales que hoy representan el principal canal de interacción.
Estas mejoras no son aisladas ni experimentales. En la región ya existen casos consolidados como Nubank, que utiliza modelos propios de IA para asignar millones de tarjetas de crédito con baja morosidad. En el Perú, la banca moderna y las Fintech incorporan biometría facial asistida por IA para facilitar el onboarding digital, eliminando la necesidad de acudir a agencias y ofreciendo procesos seguros en minutos.
Aunque la adopción de la IA avanza con fuerza, también trae consigo nuevos retos, especialmente en materia de gobernanza y ética de datos. Para Mateu Batle, estos aspectos son esenciales para garantizar que los algoritmos operen sin sesgos, cumplan con la normativa vigente y mantengan la confianza del usuario: “la IA debe ser transparente, auditable y explicable; las empresas necesitan demostrar por qué un modelo tomó una decisión, especialmente en procesos sensibles como la aprobación de un crédito”. En un entorno cada vez más digital, Batle enfatiza que la IA ya no es solo una ventaja competitiva, sino un requisito para sostener la eficiencia y la supervivencia empresarial. “La IA no es magia, es estadística computacional a gran escala. Las empresas que inviertan en mejorar sus modelos y procesos serán las que definan el futuro del sistema financiero en la próxima década”, afirma.