Transformar el cumplimiento en una ventaja competitiva para la IA en los servicios financieros
Según un informe reciente, el 75 % de las empresas de servicios financieros del Reino Unido están utilizando IA en sus operaciones. Sin embargo, la mera adopción no garantiza el éxito. Extraer valor de la IA mientras se opera bajo algunas de las regulaciones de datos más estrictas del mundo es lo que separará a los líderes de los rezagados en el sector.
Desafíos regulatorios en el uso de la IA
Las instituciones financieras en Europa enfrentan restricciones significativas en cómo pueden utilizar sus datos estratégicamente debido a regulaciones como la Ley de IA de la UE y el GDPR. Estas regulaciones son esenciales para la protección del cliente, pero a menudo impiden que las empresas actúen con la rapidez necesaria para integrar la IA en la toma de decisiones y operaciones centrales a gran escala.
Modelos de cumplimiento obsoletos
Los marcos regulatorios que rigen la IA y los datos personales representan un cambio fundamental en las expectativas. La Ley de IA de la UE introduce obligaciones basadas en riesgos y capacidades, exigiendo mayor transparencia, documentación y supervisión humana para los sistemas de IA de alto riesgo. Estas reglas se suman al GDPR, que impone estrictas normas sobre el procesamiento y reutilización de datos personales a través de cargas de trabajo de IA y análisis.
Juntas, estas regulaciones están exponiendo las limitaciones de los modelos de cumplimiento que se basan en controles de acceso restrictivos, aprobaciones manuales y equipos segmentados. Mientras que estos enfoques eran efectivos en entornos de datos anteriores, tienen dificultades para respaldar iniciativas de IA que dependen de datos que se mueven libremente y de un cumplimiento automatizado que escale sin ralentizar la entrega.
Habilitar el cumplimiento con datos listos para IA
Un número creciente de empresas de servicios financieros están integrando la gobernanza directamente en sus plataformas de datos y flujos de trabajo. En lugar de tratar el cumplimiento como una barrera, lo están incorporando en la capa de datos donde se diseñan, entrenan y despliegan los modelos de IA.
Por ejemplo, un analista de riesgo o fraude que construye un flujo de trabajo de monitoreo de transacciones asistido por IA puede trabajar con datos de transacciones sensibles, activar controles automatizados para datos personales y documentar entradas y decisiones de modelos como parte del flujo de trabajo mismo. Esto reduce los ciclos de aprobación, al tiempo que brinda a los equipos de riesgo, legal y cumplimiento plena visibilidad sobre cómo se accede y utiliza su información.
Construyendo una toma de decisiones confiable
Al incorporar la gobernanza en el entorno de datos, cada función dentro de una institución financiera se beneficia. Los analistas pueden modernizar operaciones con confianza, los equipos de riesgo y cumplimiento pueden revisar y aprobar casos de uso de IA más rápidamente, y los usuarios comerciales pueden aplicar IA dentro de sus propios procesos sin preocupaciones de cumplimiento.
El resultado es una estrategia de IA más colaborativa, transparente y alineada con los objetivos de toda la empresa. En lugar de ralentizar a los equipos, el cumplimiento se convierte en una ventaja estructural, creando un entorno donde la adopción de IA se acelera de manera responsable.
Convertir el cumplimiento en ventaja
Cuando la gobernanza se integra en las plataformas de datos, los servicios financieros están mejor equipados para operar de manera efectiva en la era de la IA. No se trata solo de adoptar o «hacer IA», sino de entregar casos de uso exitosos y un retorno de inversión. Este enfoque permite un acceso seguro a los datos, un cumplimiento escalable y un despliegue más rápido de la IA. Al adoptar datos listos para IA, las empresas pueden desbloquear todo el valor de la IA mientras cumplen con las expectativas regulatorias en evolución.
