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IA ética en las instituciones financieras: el imperativo de la verificación biométrica en los procesos de cumplimiento

Posted in Conozca a su cliente (KYC) on abril 11, 2024
Ethical Ai In Financial Institutions

La IA ética en las instituciones financieras es fundamental para garantizar la transparencia, la equidad y la rendición de cuentas en los procesos automatizados de toma de decisiones, protegiendo tanto a los consumidores como a la integridad de la industria financiera.

La biometría puede integrarse rápidamente en la vida cotidiana, en particular la tecnología asociada con la biometría facial que se usa comúnmente para desbloquear teléfonos inteligentes y acceder a aplicaciones en línea proporcionadas por instituciones financieras u otras organizaciones. 

La verificación biométrica está impulsada por sistemas de IA que se basan en modelos de datos entrenados que les permiten identificar, reconocer y categorizar imágenes faciales de forma precisa y rápida. La tecnología de verificación biométrica tiene consecuencias reales para las personas reales, por lo tanto, debe construirse teniendo en cuenta el cumplimiento y los requisitos éticos.

La tecnología debe estar sujeta al cumplimiento de los datos y a los parámetros éticos antes de su implementación. Dentro de las instituciones financieras, esta tecnología es particularmente importante en áreas como la banca, los proveedores de servicios de pago (PSP), etc. 

IA ética en las instituciones financieras

Hay varios factores clave que suelen asociarse a la IA ética, entre ellos: 

  • equidad y parcialidad, 
  • confianza y transparencia, 
  • privacidad 
  • responsabilidad 
  • seguridad, y 
  • beneficio social.
Ia Ética En Las Instituciones Financieras

En caso de que alguno de los anteriores falle, puede tener efectos significativos y graves para los clientes o usuarios. Retrasar la lucha contra el problema o pasar la responsabilidad a los equipos de cumplimiento normativo ya no es una opción para las instituciones financieras. La dirección de las instituciones debe ahora asumir un papel activo para abordar las debilidades de sus aplicaciones y ser responsable del rendimiento de la tecnología de IA que implementan para diversos procesos de cumplimiento, como el cumplimiento de AML y KYC.

La importancia del uso de la IA se ha multiplicado por mucho debido a la participación de múltiples funciones de las finanzas, desde la detección del fraude y la gestión de riesgos hasta la evaluación crediticia y las calificaciones crediticias. Si la IA no se despliega teniendo en cuenta los requisitos éticos, puede dañar el nivel de confianza de los clientes en la institución y provocar una disminución de la cuota de mercado. 

Actualmente, cuando surgen problemas con la automatización de la IA, la interferencia humana suele ser la solución. La contingencia intensiva en mano de obra no siempre es la mejor respuesta, ya que los seres humanos son susceptibles a los sesgos sistémicos. Por lo general, es tácito que el sesgo se produce en los sistemas que buscan diferenciar los rostros de los individuos de orígenes etnológicamente diversos. Esto puede ser fundamental para el crecimiento de productos no óptimos, un mayor esfuerzo en los mercados globales y una incapacidad para cumplir con los requisitos regulatorios.

Cuando se produce un juicio, los significados pueden ser desvirtuados e incluyen el aislamiento de los servicios esenciales. Definir, medir y justificar el sesgo biométrico requiere la aplicación de procedimientos éticos para defender los datos de clientes o empleadores asociados con el sesgo de la IA.

La IA ética está en el centro de las normas y las necesidades regulatorias relacionadas con el marco de aplicación de la IA, cómo la confianza debe estar en el centro de la forma en que las instituciones implementan y utilizan la IA. 

No solo será una obligación para las instituciones financieras seguir los pensamientos de la IA ética, sino que será dominante para el crecimiento futuro. También existe una condición continua para el cumplimiento de las normas AML y KYC, lo que responsabiliza a las instituciones financieras de la forma en que autentican las identidades de los clientes. 

Con una inversión en IA ética, las instituciones financieras pueden mejorar significativamente la precisión y la confiabilidad de los procesos KYC y reducir las tasas de aceptación y rechazo incorrecto en toda la institución.

Implementación de la IA ética

La IA ética es un desafío en desarrollo que necesita que las instituciones financieras se mantengan al tanto de sus aplicaciones a medida que surgen nuevos casos de uso y crece la colocación.

Es posible que el desarrollo y la implementación de la IA ética deban ser una iniciativa de toda la institución y deben requerir un enfoque descendente en el que la junta directiva se comprometa a garantizar que la IA ética se implemente en todas las etapas del proceso de DDC y KYC, incluida la incorporación de clientes, el monitoreo de clientes, el monitoreo de transacciones, el establecimiento de umbrales de transacciones, el establecimiento de escenarios de transacciones, las investigaciones de transacciones, etc.

Sin este enfoque, puede ser demasiado fácil quedarse atrás en los desafíos de la digitalización y el KYC, y las instituciones financieras se encontrarían con problemas que, de otro modo, podrían haberse evitado mediante el despliegue de una IA ética. Para lograr resultados ideales, las instituciones deben reunir a los equipos de cumplimiento de KYC para identificar los riesgos y problemas de LA/FT, formular soluciones, implementar IA ética y, a continuación, realizar un seguimiento y supervisar el progreso del cumplimiento de KYC.

La gerencia debe comprender los riesgos asociados con la implementación de IA que no es ética y las consecuencias financieras y de reputación a largo plazo que puede tener. La gerencia también debe reconocer que la IA ética es la necesidad y la puerta de entrada para la implementación exitosa de procesos digitales AML y KYC para impulsar resultados de cumplimiento precisos y eficientes y evitar pérdidas financieras en términos de multas y sanciones impuestas por las autoridades reguladoras.

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Reflexiones finales

A medida que la biometría, en particular el reconocimiento facial, se integra en nuestras rutinas tecnológicas diarias, desde desbloquear teléfonos inteligentes hasta asegurar transacciones financieras en línea, los sistemas impulsados por IA que las respaldan exigen un escrutinio atento. Estos mecanismos de IA, fundamentales para sectores como la banca y los PSP, están entrelazados con una serie de consideraciones éticas que incluyen la equidad, la confianza, la privacidad y la seguridad. Un lapso en cualquiera de estos dominios podría socavar críticamente la confianza de los usuarios y la posición en el mercado. Aunque la supervisión humana ha sido una alternativa tradicional, no es infalible, especialmente con los sesgos sistémicos inherentes.

Las nefastas consecuencias de estos sesgos van desde productos defectuosos hasta el incumplimiento normativo. Las instituciones financieras, con la vista puesta tanto en el cumplimiento como en el crecimiento, deben situar la IA ética en el centro de sus operaciones. Esto no solo se adhiere a las necesidades regulatorias, sino que también fortalece los procesos KYC. A medida que el papel de la IA se vuelve cada vez más integral, es imperativo un compromiso de toda la institución con la IA ética, defendido por la alta dirección, para una digitalización sólida, un cumplimiento eficiente y la prevención de posibles repercusiones.