No se puede eliminar la presencia de riesgos al emprender un negocio. Más allá de cómo se administre la empresa, siempre existirán factores externos que también hay que considerar para reducir su impacto. Por eso, la gestión de riesgos financieros es un aspecto que ninguna empresa puede descuidar.
Tradicionalmente, la gestión de riesgos financieros recae en analistas que identifican los riesgos, evalúan su probabilidad e impacto y definen estrategias para reducirlos. Este proceso sigue pasos estructurados de identificación, análisis, mitigación y monitoreo, apoyándose en herramientas como Excel, Python o SAS, pero no permite una supervisión totalmente automatizada ni en tiempo real. Por eso, la gestión de riesgos con IA (Inteligencia Artificial) puede complementar el trabajo de los analistas, haciendo más eficiente la evaluación y el seguimiento de los riesgos financieros.
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¿Por qué es necesario mejorar la gestión de riesgos?
Mantener el control solo con procesos digitalizados con métodos tradicionales puede aumentar el impacto de los riesgos si llegan a materializarse. Además, la gestión de riesgos financieros tradicional enfrenta varios desafíos:
- Lentitud y predisposición a errores al procesar información: Manejar grandes volúmenes de datos financieros, históricos y de mercado requiere mucho tiempo y esfuerzo, lo que aumenta la posibilidad de errores u omisiones.
- Dificultad para anticipar eventos extremos: Predecir combinaciones complejas de riesgos o situaciones adversas resulta complicado cuando los métodos de análisis son manuales o básicos.
- Limitaciones en el monitoreo continuo: Mantener una supervisión constante de la exposición al riesgo es un reto, lo que puede retrasar la detección de problemas y la reacción ante cambios del mercado.
- Alta carga operativa y humana: La planificación, revisión de controles internos y elaboración de reportes consume muchos recursos y eleva la probabilidad de errores humanos.
- Complejidad para integrar riesgos en toda la organización: Consolidar información de distintas áreas y líneas de negocio para obtener una visión completa del perfil de riesgo es difícil de lograr con procesos tradicionales.
- Toma de decisiones más lenta: La falta de análisis rápido y consolidado retrasa la definición de estrategias de mitigación y la asignación de límites de exposición.
- Dificultad para responder a situaciones imprevistas: La volatilidad del mercado, variaciones en tasas de interés o problemas de liquidez requieren acciones inmediatas, algo que los procesos tradicionales no siempre permiten ejecutar.
El caso de la gestión de riesgos en entidades financieras y bancos argentinos
Además de lo anterior, es importante tener en cuenta que algunos sectores presentan requerimientos más estrictos de gestión de riesgos, ya sea por la naturaleza de su modelo de negocio o por la necesidad de cumplir con las normativas regulatorias. Un caso emblemático son las entidades financieras en Argentina, que deben operar conforme a los lineamientos del Banco Central de la República Argentina (BCRA).
Estos lineamientos establecen que las entidades deben contar con un proceso integral de gestión de riesgos, supervisado por el Directorio y la Alta Gerencia, que permita identificar, evaluar, controlar y mitigar los riesgos significativos, además de asegurar la suficiencia de capital económico frente a situaciones adversas, mediante evaluaciones internas, pruebas de estrés y planificación estratégica. La normativa vigente, actualizada en septiembre de 2025, enfatiza la importancia de la documentación, revisión periódica y adecuación del proceso a la complejidad y perfil de riesgo de cada entidad.
¿Cómo funciona la IA en detección de riesgo financiero?
Antes de abordar cómo reducir riesgos financieros con IA, es necesario comprender cómo funciona la IA para la detección, mitigación y control del riesgo financiero.
La IA procesa grandes volúmenes de datos financieros, tanto estructurados (transacciones, balances, movimientos de mercado) como no estructurados (noticias, reportes, indicadores económicos). Con estos datos, identifica patrones y correlaciones que anticipan eventos de riesgo, como fluctuaciones del mercado o incumplimientos de pago.
A través de modelos predictivos y algoritmos de aprendizaje automático, proyecta escenarios futuros y estima la probabilidad de pérdidas. Además, permite un monitoreo continuo en tiempo real, ajustando sus predicciones según cambian las condiciones financieras.
Finalmente, entrega análisis claros y recomendaciones accionables, que ayudan a los responsables financieros a priorizar acciones de mitigación y tomar decisiones estratégicas más rápidas y precisas, optimizando recursos y reduciendo la exposición al riesgo.
Casos de uso y ejemplos: ¿Cómo la IA reduce los diferentes tipos de riesgo financiero?
Ahora que conocés cómo funciona la IA para reducir riesgos, veamos algunos casos de uso, en los principales riesgos financieros:
Caso riesgo de liquidez
La IA puede proyectar flujos de caja futuros con mayor precisión, identificando periodos críticos donde la empresa podría enfrentar escasez de efectivo. Por ejemplo, un banco puede anticipar tensiones de liquidez ante retiros masivos o cambios en depósitos a plazo, permitiendo medidas preventivas como reestructuración de financiamiento o líneas de crédito adicionales.
Caso riesgo de crédito
Mediante análisis de datos históricos y comportamiento de clientes, la IA evalúa la probabilidad de incumplimiento de pago. Esto permite a empresas y bancos ajustar límites de crédito, detectar clientes de alto riesgo y priorizar la gestión de cobranzas. Por ejemplo, una financiera puede reducir morosidad al identificar patrones de impago, con ayuda de un programa de cobranza con IA antes de otorgar un nuevo préstamo.
Caso riesgo de fraude
Los algoritmos de IA detectan anomalías en transacciones o patrones inusuales que podrían indicar fraude. Por ejemplo, una tarjeta de crédito que registra movimientos atípicos en diferentes ciudades puede generar alertas automáticas, bloqueos preventivos o revisiones manuales más rápidas, reduciendo pérdidas financieras.
Caso cumplimiento regulatorio
La IA ayuda a monitorear operaciones y transacciones para asegurar que cumplan con normativas locales e internacionales. Por ejemplo, un banco argentino puede automatizar la revisión de operaciones para cumplir con las exigencias del BCRA, detectando operaciones sospechosas de lavado de dinero o incumplimientos de reportes regulatorios, reduciendo riesgos legales y sanciones.
Consideraciones de implementar la IA en gestión de riesgos financieros
Implementar inteligencia artificial en la gestión de riesgos financieros requiere planificación y cuidado para maximizar sus beneficios y minimizar errores. Algunos consejos clave son:
Iniciá con casos específicos y medibles
Definí escenarios concretos, como la predicción de impagos o el monitoreo de la exposición al mercado. Comenzar con proyectos piloto permite ajustar los modelos y validar resultados antes de ampliar su uso.
Asegurá la calidad de los datos
Auditá y validá los datos históricos y actuales. Mantener la información limpia y consistente garantiza que las decisiones de la IA sean confiables.
Garantizá la transparencia
Usá modelos que expliquen claramente sus predicciones y alertas. Esto permite entender cómo se toman las decisiones automatizadas y facilita el cumplimiento de auditorías y regulaciones.
Asegurate de monitorear continuamente
Revisá y ajustá los algoritmos según los cambios del mercado o la dinámica del negocio. El monitoreo constante ayuda a detectar riesgos emergentes y a mantener la precisión de las predicciones.
Integrá otros departamentos para reducir riesgos
Coordiná con áreas de finanzas, riesgos y tecnología. Esta integración fortalece la incorporación y asegura que la información sensible se gestione de manera segura.
Como has podido observar, el uso de la IA en la gestión de riesgos no busca reemplazar a los analistas, sino potenciarlos, permitiéndoles tomar decisiones más rápidas, precisas y estratégicas, y mejorar así el desempeño junto con los resultados de la organización.
