Las instituciones financieras enfrentan un desafío crítico al equilibrar la detección de fraudes mediante inteligencia artificial con el cumplimiento de las regulaciones y la protección de la privacidad del cliente. Aunque la IA promete mejorar la precisión en la detección de fraudes, también plantea preguntas complejas sobre la transparencia y el uso ético de los datos.
Lexy Kassan discute los aspectos críticos de la inteligencia artificial responsable, centrándose en actualizaciones regulatorias como la Ley de IA de la UE y sus implicaciones para FinTech. Explica los niveles de IA responsable, desde principios éticos hasta la implementación práctica, incluyendo la gobernanza de la IA.
España ha aprobado un proyecto de ley que impone multas de hasta 38,2 millones de dólares a las empresas que no etiqueten adecuadamente el contenido generado por IA, incluidos los deepfakes. Esta legislación busca regular el uso de imágenes y videos falsos presentados como reales, considerándolos una infracción grave si no se etiquetan claramente.
Con la introducción de la Ley de IA de la UE en febrero de 2025, las organizaciones financieras que buscan integrar la inteligencia artificial en sus operaciones enfrentan un nuevo conjunto de requisitos de cumplimiento. Esto significa que las instituciones financieras deberán repensar su enfoque hacia la IA para equilibrar la innovación con la conformidad regulatoria.
El Parlamento Europeo comenzará a trabajar en dos informes sobre el impacto de la inteligencia artificial en el sector financiero y en los derechos de autor. El segundo informe, titulado «Derechos de autor e IA generativa: oportunidades y desafíos», ha sido solicitado por el Comité de Asuntos Jurídicos.
La Insurtech se basa en la inteligencia artificial (IA), aprovechando la tecnología para mejorar el marketing, las ventas y el procesamiento de reclamaciones en el sector de seguros. Con la regulación de la IA, se espera que surjan consideraciones legales adicionales en cada etapa del diseño y operación de los sistemas de IA en este contexto.
Las empresas de servicios financieros están adoptando cada vez más el aprendizaje automático (ML) para automatizar procesos críticos como la aprobación de préstamos y la detección de fraudes. Es fundamental garantizar el cumplimiento de las regulaciones de la industria mientras se mantiene la transparencia del modelo.
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