En los últimos años, el sector financiero peruano ha experimentado una transformación significativa gracias a la integración de ecosistemas digitales basados en Inteligencia Artificial (IA). Estos avances tecnológicos han permitido a las entidades financieras resolver problemas complejos y tomar decisiones acertadas en el entorno actual. Además, han facilitado la introducción de productos innovadores que satisfacen la demanda del mercado nacional, mejorando así los servicios para los clientes finales.

Una de las tecnologías clave que ha revolucionado el sector es el Machine Learning, una rama de la IA que utiliza algoritmos para analizar datos y predecir resultados. En el ámbito financiero, el Machine Learning ha permitido el desarrollo de modelos de riesgo crediticio fundamentados en información financiera y en el comportamiento de los clientes. Gracias a esta tecnología, los bancos tradicionales y las cajas municipales en Perú han adoptado nuevas formas de evaluar a sus clientes, lo que ha llevado a una mayor precisión al momento de otorgar créditos.

La implementación del Machine Learning en las entidades financieras ha sido especialmente beneficiosa en el mercado peruano, donde existe una alta informalidad. Esta situación dificulta la toma de decisiones en cuanto a la concesión de créditos. Por ello, las instituciones financieras están explorando metodologías de modelamiento innovadoras, como el Machine Learning, en sus áreas de riesgos. Al implementar estos modelos, han experimentado mejoras significativas en su rendimiento en comparación con los enfoques tradicionales. Sin embargo, es importante destacar que estas implementaciones siempre consideran los aspectos regulatorios, como la transparencia, la explicabilidad y la trazabilidad del desarrollo de los modelos.

A principios de enero de 2023, la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP (SBS) aprobó el Reglamento de Gestión de Riesgos de Modelo, mediante la Resolución N° 053-2023. Este reglamento establece lineamientos mínimos para mitigar los riesgos asociados al uso de modelos en la gestión de riesgos crediticios, de mercado, de liquidez operativa, de prevención de lavado de activos y de financiamiento del terrorismo en empresas del sistema financiero y de seguros. La implementación de este reglamento será gradual hasta enero de 2026, teniendo en cuenta los diferentes riesgos gestionados y la categorización de los modelos empleados.

Con la integración de tecnologías como el Machine Learning en el sector financiero peruano, se abre un mundo de oportunidades para el emprendimiento y la innovación. Estos avances tecnológicos permiten a las entidades financieras ofrecer servicios más eficientes y personalizados, lo que a su vez impulsa el crecimiento económico y fomenta el espíritu emprendedor en el país.

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