La influencia de la IA en los bancos centrales: políticas monetarias y procesos de toma de decisiones

a Inteligencia Artificial (IA) está transformando el enfoque de la política monetaria de los bancos centrales mediante el análisis avanzado de datos y el análisis predictivo. El Banco de Inglaterra ha adoptado el aprendizaje automático para mejorar las previsiones económicas (Banco de Inglaterra). Del mismo modo, el Banco Central Europeo aprovecha la IA para procesar grandes conjuntos de datos y mejorar la precisión de sus políticas (BCE). El Banco de Pagos Internacionales destaca el papel de la IA como apoyo al análisis macroeconómico y a las decisiones políticas.

Este artículo profundiza en la influencia de la IA en las políticas monetarias y los procesos de toma de decisiones de los bancos centrales, incluido el papel de la IA en la mejora de la política monetaria, la gestión de las monedas digitales y las aplicaciones en el mundo real y los retos a los que se enfrentan los bancos centrales en esta era impulsada por la IA.

Principales conclusiones

• Inteligencia artificial está transformando el sector financiero al permitir el análisis predictivo, la negociación automatizada y la mejora del servicio al cliente, y se prevé que los sistemas de IA en las finanzas alcancen los $97.000 millones en 2027.
• Los bancos centrales están aprovechando cada vez más la IA para mejorar la política monetaria, gestionar las monedas digitales de los bancos centrales (CBDC) y mejorar la eficiencia operativa, ejemplificada por proyectos como el plan de acción de IA del BCE y las iniciativas del Centro de Innovación del BPI.
• Aunque la IA ofrece numerosas ventajas a los bancos centrales, como el aumento de la eficiencia, la gestión de riesgos y un importante ahorro de costes, también plantea retos como los problemas de calidad de los datos, la parcialidad, las preocupaciones éticas y los riesgos de ciberseguridad.
• Para garantizar la calidad y fiabilidad de los datos utilizados en los modelos de IA, es esencial disponer de marcos sólidos de gobernanza de datos.

Comprender la inteligencia artificial en el sector financiero

La inteligencia artificial ha pasado de ser un concepto futurista a una realidad que está remodelando el sistema financiero a un ritmo vertiginoso. La IA engloba una serie de tecnologías, como los sistemas de aprendizaje automático basados en datos y los enfoques basados en reglas, que permiten a las máquinas simular la inteligencia humana, como el razonamiento y la resolución de problemas. En el sector financiero, la IA es especialmente potente en el análisis de grandes conjuntos de datos para predecir tendencias y tomar decisiones informadas, lo que la convierte en una herramienta inestimable para las instituciones y los mercados financieros.

La IA transforma la continua acumulación de datos en línea en productos de valor económico mediante sofisticados análisis, lo que repercute significativamente en las relaciones financieras y monetarias.

La adopción de sistemas de IA en el sector de los servicios financieros está experimentando un aumento considerable. Se prevé que las ventas de sistemas de IA en las finanzas se dupliquen con creces de aquí a 2027, alcanzando la asombrosa cifra de $97 mil millones, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 29%. Este crecimiento subraya la creciente dependencia de la IA para la intermediación financiera y el impacto transformador que tiene en el sector financiero. Desde la mejora del servicio al cliente hasta la optimización de las estrategias de negociación, incluida la negociación algorítmica, la IA está remodelando el panorama de las finanzas.

La IA en las finanzas

En el sector financiero, la IA está cambiando las reglas del juego. Los análisis predictivos basados en IA ayudan a las entidades financieras a prever las tendencias del mercado y el comportamiento de los clientes con una precisión sin precedentes. Esta capacidad es crucial para la estabilidad financiera, ya que permite a las instituciones tomar decisiones proactivas basadas en datos. La negociación automatizada es otra aplicación significativa de la IA, en la que los algoritmos analizan los datos del mercado y ejecutan operaciones basadas en criterios predeterminados, optimizando las estrategias de negociación y minimizando los errores humanos.

La IA está revolucionando el servicio al cliente en el sector de los servicios financieros de varias maneras:

• Los chatbots basados en IA ofrecen atención al cliente las 24 horas del día, agilizando las interacciones con los clientes y mejorando su experiencia general.
• La IA desempeña un papel vital en la gestión de riesgos al identificar los riesgos potenciales y sugerir estrategias de mitigación, salvaguardando así el sistema financiero.
• La integración de la IA en las finanzas no sólo mejora la eficiencia, sino que también contribuye a la estabilidad y solidez de los mercados financieros.
• La IA potencia la intermediación financiera al mejorar los procesos a través de los cuales las instituciones financieras facilitan el flujo de fondos entre ahorradores y prestatarios, garantizando una asignación más eficiente de los recursos.

El papel de la IA en la banca central

Los bancos centrales están utilizando la IA para mejorar diversos aspectos de sus operaciones, desde la mejora de la política monetaria hasta la gestión de las monedas digitales de los bancos centrales (CBDC). La capacidad de la IA para procesar grandes conjuntos de datos y garantizar su calidad mediante análisis en tiempo real la convierte en una herramienta inestimable para la banca central. Por ejemplo, el Banco Central Europeo (BCE) utiliza la IA para mejorar la calidad de los conjuntos de datos y perfeccionar los procesos estadísticos, lo que permite tomar decisiones políticas más precisas y oportunas. El uso de modelos de aprendizaje automático para tareas como la previsión de la inflación y el nowcasting es cada vez más común entre los bancos centrales.

La IA añade valor económico al transformar los datos en información valiosa para los bancos centrales, lo que puede repercutir significativamente en las relaciones financieras y monetarias.

La incorporación de la IA a la banca central va más allá de la formulación de políticas. Iniciativas como Aurora y Raven, dirigidas por el Centro de Innovación del BPI, están investigando la aplicación de la IA en la gestión de las transacciones digitales y el refuerzo de la ciberresiliencia. Estas iniciativas ponen de relieve el potencial de la IA para transformar la economía digital haciendo que las transacciones sean más seguras y eficientes.

Las siguientes subsecciones profundizarán en cómo la IA está mejorando la política monetaria, el papel de la IA en los CBDC y estudios de casos reales de bancos centrales que utilizan la IA.

Potenciar la política monetaria

La IA ha transformado el enfoque de la política monetaria de los bancos centrales. Al identificar patrones en los datos económicos con mayor eficacia que los métodos tradicionales, la IA mejora la precisión de las decisiones de política monetaria, generando un importante valor económico gracias a sus capacidades de análisis de datos. La capacidad de realizar análisis en tiempo real de los indicadores económicos permite a los bancos centrales tomar decisiones de política más oportunas y fundamentadas en el ámbito de la economía monetaria. Los modelos de aprendizaje automático son especialmente aptos para tratar las no linealidades de los datos, lo que resulta esencial para tareas como la previsión de la inflación y la previsión del comercio mundial.

Por ejemplo, el personal del BCE utiliza la IA para predecir la inflación, empleando técnicas como el rastreo de datos de precios en Internet y el uso de grandes modelos lingüísticos para la clasificación de datos. Este análisis en tiempo real ayuda a tomar decisiones de política que responden a las condiciones económicas actuales, aumentando así la eficiencia y la eficacia de las operaciones de banca central. El uso de la IA en los procesos estadísticos mejora aún más la calidad y fiabilidad de los datos económicos, respaldando marcos políticos más sólidos.

IA y monedas digitales de bancos centrales (CBDC)

El desarrollo y la gestión de las monedas digitales de los bancos centrales (CBDC) y las transacciones digitales plantean nuevos retos y oportunidades a los bancos centrales, y la IA desempeña un papel fundamental en este ámbito. Proyectos como Aurora y Raven del Centro de Innovación del BPI utilizan la IA para abordar cuestiones relacionadas con las CBDC y las transacciones digitales, garantizando economías digitales seguras y eficientes.

El uso de la IA en estos proyectos demuestra su potencial:

• Aumentar la seguridad y la eficacia de las transacciones digitales
• Mejorar la precisión y la rapidez del tratamiento de las transacciones
• Detectar y prevenir actividades fraudulentas
• Proporcionar seguimiento y análisis en tiempo real de las transacciones digitales

La IA está desempeñando un papel crucial en la configuración del futuro de los CBDC y las economías digitales, ofreciendo nuevas posibilidades a los bancos centrales para crear sistemas financieros más seguros y eficientes.

La disponibilidad y la gobernanza de los datos son factores clave para el uso eficaz de la IA en la gestión de los CBDC. Los bancos centrales deben garantizar marcos sólidos de gobernanza de datos para aprovechar todo el potencial de la IA en este ámbito. A medida que las monedas digitales se generalicen, la integración de la IA será esencial para gestionar las complejidades de las transacciones digitales y garantizar la estabilidad del sistema financiero.

Casos prácticos

Los estudios de casos prácticos ofrecen valiosas perspectivas sobre cómo los bancos centrales están aprovechando la IA para mejorar sus operaciones. El Banco Central Europeo (BCE) ha desarrollado un plan de acción de IA destinado a facilitar la adopción de herramientas e infraestructuras de IA para apoyar diversas tareas, como la clasificación de datos, el análisis económico y la comunicación. Por ejemplo, el BCE utiliza la IA para automatizar la clasificación de datos, buscar precios de productos en tiempo real en sitios web y ayudar a los supervisores bancarios a encontrar y analizar noticias y documentos corporativos.

Los modelos de aprendizaje automático empleados por el personal del BCE para predecir la inflación de la zona del euro han arrojado resultados prometedores, superando a menudo a los métodos de previsión convencionales. Además, la IA se utiliza para limpiar datos no estructurados, facilitando su comprensión y análisis por parte de los humanos. Estos ejemplos ilustran el importante impacto de la IA en las operaciones de los bancos centrales, mejorando la precisión y la eficiencia de los análisis económicos y los procesos de toma de decisiones.

Beneficios de la IA para los bancos centrales

La adopción de la IA ofrece múltiples ventajas a los bancos centrales, en particular el aumento de su eficiencia operativa, su capacidad de gestión de riesgos y su rentabilidad. Con la IA, los bancos centrales pueden procesar grandes cantidades de datos con rapidez, lo que permite procesos de toma de decisiones más informados y oportunos. Al automatizar las tareas repetitivas, la IA permite que los recursos humanos se centren en actividades más complejas y estratégicas, aumentando así la productividad.

La IA también transforma los datos en información práctica, creando un valor económico significativo para las operaciones de los bancos centrales.

La IA desempeña un papel crucial en la mejora de la estabilidad financiera:

• Mejorar la evaluación de riesgos y la planificación del capital
• Análisis de grandes conjuntos de datos e identificación de riesgos potenciales
• Permitir a los bancos centrales adoptar medidas proactivas para salvaguardar el sistema financiero
• Reducción de los costes operativos al minimizar la necesidad de

Mayor eficacia

Uno de los beneficios más sustanciales que la IA aporta a los bancos centrales es el aumento de la eficiencia operativa. La IA mejora la eficiencia de los procesos estadísticos de los bancos centrales al mejorar la calidad de los conjuntos de datos y permitir el procesamiento rápido de grandes volúmenes de datos. Por ejemplo, los grandes modelos lingüísticos (LLM) ayudan a los bancos centrales a gestionar y analizar grandes cantidades de datos de forma rápida y eficaz.

Al automatizar las tareas rutinarias, la IA ayuda a los bancos centrales de las siguientes maneras:

• Reducir las tasas de error
• Mejorar la precisión operativa
• Permitir que los trabajadores humanos se centren en actividades más complejas y creativas

Ahorro de costes

El potencial de ahorro de costes que presenta la IA es otra ventaja sustancial para los bancos centrales. Al automatizar diversas tareas, la IA reduce la necesidad de intervenciones manuales, disminuyendo así los costes operativos. La automatización a través de la IA ayuda a optimizar las tareas rutinarias y repetitivas, lo que supone un importante ahorro de costes. Por ejemplo, la IA puede automatizar los procesos de recopilación y difusión de datos, reduciendo significativamente la necesidad de intervención humana.

La implantación de la automatización basada en la IA en los bancos centrales puede suponer una reducción considerable de los gastos operativos. La capacidad de minimizar los costes de los procesos manuales y racionalizar las operaciones convierte a la IA en una valiosa herramienta para mejorar la rentabilidad de las operaciones de los bancos centrales. Este ahorro de costes puede reorientarse hacia iniciativas más estratégicas, contribuyendo aún más a la eficiencia y eficacia generales de los bancos centrales.

Riesgos y retos de la IA en la banca central

A pesar de la multitud de beneficios, la incorporación de la IA a la banca central también introduce varios riesgos y desafíos. Uno de ellos es la calidad de los datos utilizados en los modelos de IA. Unos datos de mala calidad pueden dar lugar a predicciones engañosas o perjudiciales, por lo que se necesitan sólidos marcos de gobernanza de datos para garantizar su fiabilidad. Además, la dependencia de unos pocos proveedores de modelos de IA aumenta los riesgos de dependencia de terceros para las entidades financieras.

Otro reto importante es el potencial de sesgo y los problemas éticos en el despliegue de la IA. Los modelos de IA pueden reflejar y perpetuar los sesgos presentes en los datos de entrenamiento, lo que plantea riesgos de decisiones injustas y discriminación algorítmica. Además, la naturaleza de ‘caja negra’ de los modelos de IA, en los que el proceso de toma de decisiones no es transparente, amplifica los problemas éticos y complica la rendición de cuentas.

Los riesgos de ciberseguridad, incluido el riesgo sistémico planteado por la IA, también suponen una amenaza significativa, ya que la IA introduce nuevas vulnerabilidades como los ataques de inyección puntual y los ataques de envenenamiento de datos.

Problemas de calidad de los datos

La calidad de los datos es una cuestión crítica para las aplicaciones de IA en la banca central. Los modelos entrenados con datos de mala calidad pueden producir predicciones engañosas o perjudiciales, por lo que es esencial contar con marcos sólidos de gobernanza de datos. Los bancos centrales deben garantizar la calidad y fiabilidad de los datos utilizados en los modelos de IA para evitar posibles escollos. Los modelos de aprendizaje automático son excelentes a la hora de estructurar datos no estructurados, lo que resulta crucial para las aplicaciones de IA de los bancos centrales.

Para abordar los problemas de calidad de los datos, los bancos centrales deben invertir en marcos sólidos de gobernanza de datos que garanticen la exactitud, integridad y fiabilidad de los datos utilizados en los modelos de IA. Esta inversión es vital para mantener la integridad de los procesos de toma de decisiones basados en IA y garantizar que los conocimientos generados sean fiables y procesables.

Prejuicios y cuestiones éticas

Entre los principales retos que plantea el uso de la IA en la banca central figuran los sesgos y los problemas éticos. Los modelos de IA pueden reflejar y perpetuar los sesgos presentes en los datos con los que se entrenan. Esto plantea riesgos de decisiones injustas y discriminación algorítmica, que pueden exacerbar las desigualdades existentes. Los bancos centrales deben estar atentos a la posibilidad de sesgos en sus sistemas de IA y esforzarse por garantizar la equidad y la igualdad en sus procesos de toma de decisiones.

La naturaleza de ‘caja negra’ de los modelos de IA, en los que el proceso de toma de decisiones no es transparente, complica aún más estas preocupaciones éticas. La falta de explicación de los modelos de IA puede dificultar que los sistemas de IA rindan cuentas de sus decisiones. Para resolver estos problemas, los bancos centrales deben dar prioridad a la transparencia y desarrollar mecanismos para comprender y explicar cómo los modelos de IA llegan a sus conclusiones. Esta transparencia es crucial para mantener la confianza del público y garantizar el despliegue ético de la IA en la banca central.

Riesgos de ciberseguridad

La integración de la IA en la banca central también introduce nuevos riesgos de ciberseguridad. Por ejemplo, los modelos de IA son vulnerables a los ataques de inyección de comandos, en los que los atacantes crean entradas diseñadas para hacer que los modelos se comporten de forma no deseada. Además, los ataques de envenenamiento de datos, en los que entidades maliciosas manipulan los datos de entrenamiento, plantean amenazas significativas para la integridad de los sistemas de IA. Estos riesgos de ciberseguridad subrayan la necesidad de medidas de seguridad sólidas para proteger los modelos y datos de IA.

La IA también puede mejorar la resistencia cibernética ayudando a la detección temprana de actividades fraudulentas. Por ejemplo, el Proyecto Aurora del Centro de Innovación del BPI explora el uso de la IA para detectar actividades de blanqueo de capitales a partir de datos de pagos. Del mismo modo, el Proyecto Raven utiliza la IA para mejorar la resistencia cibernética de los bancos centrales. Aunque la IA introduce nuevos riesgos de ciberseguridad, también ofrece potentes herramientas para reforzar las defensas de ciberseguridad y proteger el sistema financiero.

El futuro de la IA en la banca central

IA Generativa tiene un futuro prometedor en la banca central, con posibles similitudes con avances tecnológicos históricos como la máquina de vapor y la electricidad en cuanto a su impacto transformador. La capacidad de la IA para aumentar la productividad, afectar al mercado de trabajo y mejorar la estabilidad financiera la convierte en una herramienta fundamental para los bancos centrales. Sin embargo, la velocidad de adopción y difusión de la IA en los distintos sectores influirá significativamente en su impacto global sobre la productividad.

El potencial de la IA para sustituir y complementar la mano de obra humana introduce incertidumbre sobre su impacto global en el empleo. Si bien la IA puede aumentar significativamente la productividad, sus implicaciones más amplias sobre los mercados de trabajo y la estabilidad financiera requieren una cuidadosa consideración. En las siguientes subsecciones se analizarán los avances tecnológicos en IA y sus implicaciones más amplias para la banca central.

Avances tecnológicos

Los avances tecnológicos en IA, como la IA generativa y los grandes modelos lingüísticos, representan avances significativos en este campo. La IA generativa, que crea contenidos similares a los humanos, puede revolucionar varios aspectos de la banca central. Los grandes modelos lingüísticos se utilizan ahora para manejar fuentes de datos no tradicionales, como texto, imágenes y audio, lo que mejora aún más las capacidades de los sistemas de IA.

Estos avances tecnológicos pueden aumentar significativamente la productividad actuando como asistentes de codificación, dirigiendo fábricas inteligentes autónomas y proporcionando análisis económicos en tiempo real. La integración de estas nuevas herramientas en la banca central puede impulsar la innovación y la eficiencia, convirtiendo la IA en un activo indispensable para las futuras operaciones de los bancos centrales.

Implicaciones más amplias

Las implicaciones más amplias de la IA sobre la productividad, los mercados laborales y la estabilidad financiera son profundas. La IA puede ejercer una presión a la baja sobre los precios al sustituir mano de obra y aumentar la productividad. Sin embargo, esto también significa que alrededor de 25% de los puestos de trabajo en Europa están muy expuestos a la automatización posibilitada por la IA, lo que podría dar lugar a cambios significativos en el mercado laboral.

Además, el aumento de la potencia de cálculo necesaria para la IA podría elevar los costes energéticos. Los bancos centrales deben tener en cuenta estas implicaciones más amplias a la hora de integrar la IA en sus operaciones, garantizando que los beneficios de la IA se equilibren con sus posibles retos e impactos en la economía y la sociedad.

InvestGlass: La solución adecuada para la integración de la IA

InvestGlass destaca como la solución perfecta para integrar la IA en la banca central. Ofrece una plataforma AI-CRM suiza basada en la nube y adaptada para satisfacer las necesidades únicas de las instituciones financieras. Con su conjunto de potentes funciones, entre las que se incluyen:

• Incorporación digital
• CRM
• Gestión de carteras
• Automatización sin código

InvestGlass ofrece una solución integral a los bancos centrales que desean aprovechar la IA para mejorar su eficiencia y productividad.

El enfoque de la plataforma en la seguridad de los datos y el cumplimiento de la normativa suiza garantizan que los bancos centrales puedan confiar sus datos sensibles a InvestGlass. Con técnicas avanzadas de cifrado y autenticación multifactor, InvestGlass garantiza los más altos niveles de seguridad de los datos.

En las siguientes subsecciones se ofrece una visión detallada de InvestGlass, sus ventajas para los bancos centrales y un estudio de caso hipotético que ilustra su impacto.

Visión general de InvestGlass

InvestGlass es una plataforma suiza basada en la nube que ofrece una serie de herramientas de automatización de ventas y un CRM diseñado para profesionales que buscan una solución de ley en la nube no estadounidense. La plataforma incluye características tales como:

• Incorporación digital
• CRM
• Automatización de ventas
• Gestión automatizada de carteras
• Marketing automatización
• Portal de atención al cliente

InvestGlass admite una configuración rápida con IA, lo que permite a los usuarios importar clientes potenciales y contactos rápidamente mediante una herramienta de importación CSV.

La plataforma es altamente personalizable, lo que permite a los bancos centrales adaptarla a sus necesidades específicas. El enfoque de InvestGlass en la colaboración entre departamentos y equipos garantiza la unificación de la tecnología y los flujos de trabajo, mejorando la eficiencia operativa general. Con su completo conjunto de funciones y su enfoque en la seguridad de los datos, InvestGlass está bien equipada para apoyar a los bancos centrales en su viaje de integración de la IA.

Ventajas para los bancos centrales

InvestGlass presenta numerosas ventajas para los bancos centrales, especialmente en materia de incorporación digital y seguridad de los datos. La plataforma mejora los procesos de incorporación digital, garantizando una experiencia de cliente fluida y eficiente. Esta mejora es crucial para los bancos centrales que buscan aumentar la satisfacción del cliente y agilizar sus operaciones.

Además, InvestGlass ofrece las siguientes características para garantizar la seguridad de los datos:

• Técnicas avanzadas de cifrado
• Autenticación multifactor
• Alojar los datos en Suiza para cumplir la normativa suiza y evitar la dependencia de nubes estadounidenses y chinas.

Este enfoque en la seguridad de los datos convierte a InvestGlass en un socio ideal para los bancos centrales que buscan proteger su información sensible al tiempo que aprovechan la IA para mejorar la eficiencia operativa.

Estudio de caso

Consideremos un escenario hipotético en el que un banco central incorpora InvestGlass a sus operaciones para promover la inclusión financiera de los participantes en el mercado. El banco podría obtener los siguientes beneficios:

• Reducción significativa de los tiempos de incorporación de clientes
• Mayor satisfacción del cliente
• Operaciones racionalizadas
• Mejora de la eficacia global de las interacciones con los clientes

El completo conjunto de herramientas de InvestGlass y su enfoque en la seguridad de los datos la convierten en la solución adecuada para los bancos centrales que buscan mejorar sus procesos de incorporación digital y aumentar la eficiencia operativa. Al aprovechar InvestGlass, los bancos centrales pueden garantizar una integración perfecta de la IA en sus operaciones, impulsando la innovación y mejorando la satisfacción del cliente.

Resumen

La IA está transformando la banca central, ofreciendo numerosas ventajas como una mayor eficiencia, una mejor gestión del riesgo y un ahorro de costes, al tiempo que plantea retos como riesgos para la estabilidad financiera, problemas de calidad de los datos, sesgos y riesgos de ciberseguridad. El futuro de la IA en la banca central es prometedor, con avances tecnológicos e implicaciones más amplias sobre la productividad y los mercados laborales. InvestGlass destaca como la solución ideal para la integración de la IA, ya que ofrece una plataforma completa y segura para los bancos centrales. A medida que avanzamos, abrazar el potencial de la IA al tiempo que se abordan sus desafíos será crucial para la evolución continua de la banca central.

Preguntas frecuentes

¿Qué es InvestGlass?

InvestGlass es una plataforma suiza basada en la nube que proporciona herramientas de automatización de ventas y CRM para profesionales que buscan una solución de ley en la nube no estadounidense.

¿Cómo contribuye InvestGlass a la eficacia de las ventas?

InvestGlass ayuda en las ventas eficiencia unificando el alcance, el compromiso y la automatización en un CRM Swiss Sovereign sencillo y flexible, lo que en última instancia permite a los equipos de ventas vender de forma más eficiente.

¿Cuáles son las características de InvestGlass?

InvestGlass ofrece características que incluyen configuración rápida de IA, venta todo en uno, alcance de automatización con IA, incorporación digital, CRM, gestión de cartera, automatización sin código, automatización de marketing, funciones personalizables, proceso de aprobación y alojamiento on-prem o Swiss Cloud.

¿Para quién es adecuado InvestGlass?

InvestGlass es adecuado para empresas que buscan independencia geopolítica y desean beneficiarse de herramientas modernas como incorporación digital y la inteligencia artificial, así como para los bancos que buscan mejorar las operaciones de onboarding digital y la satisfacción del cliente.

¿Dónde se alojan los datos de InvestGlass?

Los datos de InvestGlass están alojados en Suiza.