La banca figura entre las industrias más estrictamente reguladas del mundo, opera bajo una supervisión extensa y los bancos comunitarios no son la excepción. La presión para adoptar la inteligencia artificial (IA) es real y va en aumento: las instituciones financieras, los reguladores y los clientes presionan por tecnologías que puedan agilizar la experiencia de banca digital, fortalecer las medidas de ciberseguridad y mejorar la eficiencia para liberar tiempo y recursos. Sin embargo, la mayoría de las soluciones de IA llegan al mercado pensando en las grandes instituciones, organizaciones que pueden dedicar abundantes recursos exclusivamente a la ideación y la implementación de IA.

Los bancos comunitarios operan con menos recursos, pero enfrentan presiones y preguntas similares por parte de sus consejos de administración, accionistas y reguladores. Lo que está en juego va más allá de las instituciones individuales: según datos de la FDIC, los bancos comunitarios constituyen la mayoría de los bancos de Estados Unidos en número y originan una proporción desproporcionada de los préstamos del país a pequeñas empresas y al sector agropecuario, por lo que la forma en que adopten la IA tiene implicaciones para el acceso al crédito en gran parte de la economía. Para mantenerse competitivos, la pregunta ya no es si adoptar la IA, sino cómo hacerlo priorizando el cumplimiento normativo. Estas instituciones no necesitan un cumplimiento añadido a última hora; necesitan una IA construida con el cumplimiento como fundamento.

Por qué los bancos comunitarios son un entorno de implementación diferente

Los bancos comunitarios suelen contar con funciones de cumplimiento más ágiles y ligeras: a veces solo entre tres y cinco personas son responsables del cumplimiento de toda la institución con regulaciones complejas. Y a diferencia de lo que ocurre en las grandes instituciones, el examinador regulatorio generalmente conoce bien al banco y trabaja directamente con los líderes de la alta dirección y del cumplimiento, ya que no existe un gran departamento para gestionar el examen.

Entretanto, la mayoría de los marcos de gobernanza de IA fueron creados por grandes instituciones para su propia escala, asumiendo recursos y personal que los bancos comunitarios no tienen.

Cómo se ve el ciclo humano en la práctica

Hoy se entiende ampliamente que la supervisión humana sigue siendo un componente esencial de cualquier estrategia efectiva de IA. Lo mismo ocurre con el cumplimiento, donde la interpretación regulatoria y la gestión de riesgos continúan requiriendo experiencia y responsabilidad humanas.

Con la innovación constante sumada a regulaciones complejas y estrictas, los oficiales de cumplimiento deben asumir un papel activo en el desarrollo, la ejecución y la capacitación continua de las plataformas de IA de sus instituciones. Igual de importante, los oficiales de cumplimiento deben documentar cada una de esas interacciones para crear un registro detallado y organizado que pueda satisfacer a los reguladores. Esa expectativa coincide con el enfoque que los reguladores bancarios de Estados Unidos han dado a la tecnología: las expectativas de gestión de riesgo de modelos, vigentes desde hace tiempo, ya se aplican a los sistemas de IA, por lo que la participación humana documentada también sirve como evidencia de control. Contar con un humano en el ciclo no es una restricción a la eficiencia de una institución financiera; es el núcleo de su modelo de gobernanza.

Auditoría y gobernanza a escala de banco comunitario

Operar con un equipo más pequeño y recursos limitados significa que la gobernanza debe integrarse en las plataformas de un banco comunitario desde el principio, en lugar de tratarse como algo secundario. En un momento en que los presupuestos, el talento y las expectativas regulatorias deben equilibrarse con cuidado, los bancos comunitarios quizá estén evaluando si construir una plataforma de IA internamente justifica la inversión sustancial requerida, o si asociarse con un proveedor de fintech que ya ofrece capacidades probadas y enfocadas en el cumplimiento es la opción más estratégica. Para muchos, esta última es la mejor opción, y no implica una transferencia de responsabilidad: la guía interinstitucional de gestión de riesgo de terceros emitida en 2023 deja claro que los bancos siguen siendo responsables de supervisar las capacidades entregadas por proveedores, razón por la cual las pistas de auditoría integradas y los roles de gobernanza asignables importan tanto como la tecnología subyacente.

Herramientas como el Agente de IA para Delitos Financieros (Financial Crimes AI Agent) de FIS, desarrollado en conjunto por FIS y Anthropic sobre la FIS Data and AI Platform, llevan a los bancos comunitarios una detección de delitos financieros de nivel empresarial con un diseño que prioriza el cumplimiento: el ciclo de supervisión humana está integrado, las pistas de auditoría se generan automáticamente y la gobernanza puede asignarse a miembros específicos del equipo. El resultado es una capacidad de cumplimiento de nivel empresarial para instituciones de cualquier tamaño, incluso para aquellas sin una función de IA de nivel empresarial.

Casos de estudio: IA construida para bancos comunitarios, en la práctica

Los bancos comunitarios cumplen una función crítica en la economía de Estados Unidos y merecen una IA construida específicamente para sus necesidades y su entorno operativo, no una página arrancada del manual de otro.

El FIS Origination Policy Optimizer en acción

El FIS Origination Policy Optimizer integra el cumplimiento directamente en el marco de software para la apertura de cuentas y los préstamos, eliminando cuellos de botella operativos mientras mantiene la supervisión humana en el centro.

En un despliegue reciente para un cliente, el sistema identificó una regla de suscripción de crédito heredada que enviaba a propietarios de vivienda establecidos y con buena solvencia a costosas revisiones manuales únicamente porque tenían una deuda hipotecaria saludable, a pesar de que los equipos de riesgo terminaban aprobando la gran mayoría de esas solicitudes. Al señalar y eliminar esa fricción innecesaria, la herramienta permitió que un equipo de cumplimiento ligero redirigiera su tiempo desde las solicitudes de bajo riesgo hacia las áreas que merecían un escrutinio genuino, comprimiendo en 75% el ciclo de revisión de políticas, gobernanza e implementación de cambios, de ocho semanas a solo dos.

Ese es el equilibrio que buscan los bancos comunitarios: automatizar de forma segura las decisiones claras para mejorar la experiencia del cliente, preservando al mismo tiempo el juicio humano para los riesgos complejos. Es la manera en que estas instituciones pueden usar la IA para escalar de manera inteligente, sin ampliar su plantilla ni sacrificar la gobernanza.

El Agente de IA para Delitos Financieros de FIS: el investigador en el asiento de decisión

El Agente de IA para Delitos Financieros de FIS, creado por FIS y Anthropic, automatiza las partes más laboriosas de una investigación contra el lavado de dinero mientras mantiene al investigador en el asiento de decisión.

Cuando se activa una alerta desde un sistema de monitoreo de transacciones, el agente reúne el perfil del cliente, el historial de la cuenta, las relaciones con partes vinculadas y las señales externas relevantes, y luego las ensambla en un resumen del caso listo para revisión. En el Nivel 1, recomienda si cerrar la alerta o escalar el caso al Nivel 2 para una investigación más profunda. En el Nivel 2, recomienda si los hechos respaldan la presentación de un Informe de Actividad Sospechosa (SAR) y apoya la redacción de la narrativa del SAR. En cada etapa, el investigador puede cuestionar el razonamiento del agente, solicitar consultas adicionales de datos y tomar la decisión final.

Cada acción queda registrada automáticamente en una pista de auditoría, con la trazabilidad de los datos hasta su origen y el acceso basado en roles aplicado en todo momento. Esto es más relevante para los bancos comunitarios, que están sujetos a las mismas expectativas de prevención del lavado de dinero (AML) que las instituciones más grandes —FinCEN recibe millones de Informes de Actividad Sospechosa de bancos de todos los tamaños cada año—, pero que rara vez cuentan con equipos de ciencia de datos e ingeniería de IA para construir este tipo de capacidad por sí mismos.

Acerca de FIS

FIS impulsa la forma en que el mundo paga, hace banca e invierte. Con décadas de experiencia, FIS provee soluciones de tecnología financiera a instituciones financieras, empresas y desarrolladores.

Fuente: GlobalFinTechSeries