En 2020, los mercados financieros fueron testigos de un gasto global de más de 50 mil millones de dólares en inteligencia artificial y de una inversión total en capital de riesgo para esta tecnología de más de 4 mil millones de dólares, acompañada por un auge en el número de publicaciones de investigación y en el suministro de habilidades de trabajo en este tema, informó la Organización para la Cooperación y el Desarrollo (OCDE).
La inteligencia artificial se refiere a los sistemas basados en máquinas capaces de hacer predicciones, recomendaciones o decisiones para un determinado conjunto de objetivos, se está aplicando en plataformas digitales y en sectores que van desde la salud hasta la agricultura, y también está transformando los servicios financieros.
De acuerdo con el estudio “Perspectivas empresariales y financieras 2021: inteligencia artificial en los negocios y las finanzas”, la implementación de aplicaciones de inteligencia artificial en todo el espectro de los sectores financiero y empresarial ha progresado rápidamente en los últimos años, de modo que estas aplicaciones se han convertido o están en camino de convertirse en una corriente principal.
La OCDE explicó que las aplicaciones de inteligencia artificial ofrecen oportunidades extraordinarias para empresas, inversionistas, consumidores y reguladores, y puede facilitar las transacciones, mejorar la eficiencia del mercado, reforzar la estabilidad financiera, promover una mayor inclusión financiera y mejorar la experiencia del cliente.
- Te recomendamos Rendimientos de bonos del Tesoro suben ante posibilidad de alza de tasas en 2022 Negocios
Indicó que los bancos, comerciantes, compañías de seguros y administradores de activos utilizan cada vez más la inteligencia artificial para generar eficiencias, al reducir los costos y mejorar los niveles de productividad. A medida que su aplicación se integran cada vez más en los negocios y las finanzas, el uso de esta tecnología se vuelve más importante para garantizar mercados financieros confiables.
Desarrollo de la inteligencia artificial
La OCDE señaló que los países se encuentran en diferentes etapas en sus estrategias y políticas nacionales de inteligencia artificial. Canadá, Finlandia y Japón estuvieron entre los primeros en desarrollar estrategias nacionales, estableciendo objetivos y asignando presupuestos en 2017.
En tanto, Dinamarca, Francia, Alemania, Corea y Estados Unidos siguieron su ejemplo en 2018 y 2019. En 2020, los países continuaron anunciando información nacional sobre estrategias de inteligencia artificial, incluidos Bulgaria, Egipto, Hungría, Polonia y España. Brasil lanzó su estrategia nacional en 2021 y varios países se encuentran en procesos de consulta y desarrollo, como Argentina, Chile y México.
Inteligencia artificial en México
En América Latina, Argentina, México y Brasil han impulsado iniciativas nacionales para apoyar el desarrollo de la inteligencia artificial, con la finalidad de abordar los Objetivos de Desarrollo Sostenible. Estas iniciativas implican apoyo financiero para la investigación, subvenciones para investigación y desarrollo de tecnologías específicas, así como apoyo para el desarrollo y la concienciación sobre la ética.
En México específicamente, la estrategia y la investigación nacionales se enfocan en mitigar los impactos de la inteligencia artificial. La Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV) ha desarrollado un prototipo de aplicación de procesamiento natural del lenguaje (PNL) para detectar de qué está 'hablando' una red sospechosa de anti-lavado de dinero / combate al financiamiento del terrorismo, facilitando así la detección de transacciones inusuales, relaciones y eventos de redes para identificar posibles problemas de lavado de dinero que las personas no pueden identificar.
La OCDE refirió que la razón fundamental para desarrollar un prototipo de este tipo es el auge de los productos y servicios financieros digitales que plantean nuevos desafíos a las autoridades financieras de México, lo que implica que los métodos y modelos tradicionales de captura y análisis de datos regulatorios no son adecuados para hacer frente al exceso de datos que se generan. por nuevas plataformas, productos y clientes.
Además, la CNBV está implementando actualmente la segunda fase de un proyecto que involucra computación en la nube para procesar grandes cantidades de datos de cumplimiento contra el lavado de dinero (AML), lo que permite un almacenamiento mayor y más flexible, capacidad de movilidad y potencia informática para respaldar el AML. supervisión de todas las instituciones financieras supervisadas.
La plataforma también permitirá el desarrollo de análisis prospectivos tanto básicos como avanzados para fortalecer las actividades de monitoreo e identificar mejor los patrones atípicos.
AMP