En los últimos años, la IA ha pasado de ser una tecnología experimental a convertirse en un “asistente” para numerosos bancos, con aplicaciones que abarcan desde la atención al cliente y la aprobación de créditos hasta la detección de fraudes y la gestión de riesgos. A medida que se reduce la brecha tecnológica entre las entidades, los datos se convierten en un factor determinante de la competitividad.
Según Dao Minh Tu, vicepresidente permanente y secretario general de la Asociación de Bancos de Vietnam, la IA solo puede desplegar todo su potencial cuando se alimenta de datos de calidad y se sustenta en un sistema de gestión sólido. Esta también es una condición necesaria para aprovechar la IA de forma segura, transparente y capaz de generar un valor real.
Nguyen Phuong Thanh, subdirectora general de Consultoría de Servicios Financieros y Bancarios de Ernst & Young Vietnam (EY Vietnam), señaló que el sector bancario está pasando de aplicar la IA en operaciones específicas a construir bancos que funcionen sobre plataformas de IA.
Sin embargo, observó, si los datos están fragmentados, carecen de uniformidad o no son fiables, la IA difícilmente podrá ofrecer análisis precisos e incluso puede aumentar los riesgos.
A diferencia de los modelos de IA, que pueden ser utilizados por numerosas organizaciones, los datos generados a partir del historial de transacciones, el comportamiento de los clientes, los procesos operativos y la experiencia de gestión de cada banco constituyen un recurso propio y diferenciado. Estos datos determinan la capacidad de personalizar los servicios, controlar los riesgos y aprovechar la IA.
Los datos solo pueden convertirse en una ventaja competitiva cuando son gestionados de manera eficaz, desde su estandarización y control de calidad hasta el establecimiento de mecanismos unificados para compartirlos en todo el sistema.
Según EY Vietnam, para pasar a un modelo operativo basado en IA, los bancos deben construir una plataforma integral de gobernanza de datos que abarque la calidad de los datos, los datos maestros, los metadatos y la trazabilidad. Esta constituye la base para que la IA funcione de forma transparente, fiable y escalable.
A partir de la experiencia de implementación, Bui Gia Hieu, director de Ciberseguridad del Banco Militar (MB), afirmó que la IA solo genera valor cuando se integra en un sistema completo de datos y procesos de gestión.
En MB, la IA se utiliza para procesar grandes volúmenes de información, desde la recopilación, selección y enriquecimiento de datos hasta la correlación de eventos y la generación de recomendaciones para las investigaciones; la decisión final sigue correspondiendo a los especialistas.
El abogado Hoang Ha, especialista en protección de datos y gobernanza de la IA y director ejecutivo de Data Protectify, señaló que la explotación de datos y la aplicación de la IA deben cumplir la Ley de Datos, la Ley de Protección de Datos Personales y otros requisitos relacionados con la gestión de riesgos, la transparencia y la rendición de cuentas. Estos elementos también contribuyen a fortalecer la confianza de los clientes en los servicios digitales.
A medida que la IA se convierte en una tecnología de uso generalizado, la ventaja competitiva de los bancos ya no procederá principalmente de contar con modelos de IA más avanzados, sino de su capacidad para construir y gestionar los datos de manera eficaz.
