La inteligencia artificial y su impacto positivo en el sector bancario peruano por Claudia Alarcon Denen
Publicado: 26 Sep 2025, 03:07
La inteligencia artificial y su impacto positivo en el sector bancario peruano
La inteligencia artificial (IA) está transformando el sector financiero mundial, y el Perú no es la excepción. Su implementación en la banca peruana puede generar impactos positivos en tres dimensiones clave: eficiencia operativa, gestión de riesgos e inclusión financiera.
En primer lugar, la IA permite automatizar procesos críticos como conciliaciones, monitoreo de cargas de trabajo en mainframes y análisis de datos transaccionales. Esto contribuye a reducir costos, errores humanos y tiempos de procesamiento, lo cual fortalece la resiliencia de sistemas bancarios que dependen de infraestructuras mixtas (legacy y cloud) (IBM, 2021).
En segundo lugar, la IA potencia la gestión de riesgos y prevención de fraudes. A través de algoritmos de machine learning, los bancos pueden detectar patrones anómalos en tiempo real y cumplir con las exigencias regulatorias de la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP (SBS). Según el Banco Mundial (2020), estas tecnologías incrementan la precisión en la detección temprana de operaciones sospechosas, protegiendo tanto a los clientes como al sistema financiero.
Finalmente, la IA es un catalizador de inclusión financiera. En el Perú, donde casi la mitad de la población adulta permanece fuera del sistema financiero formal (Banco Mundial, 2022), el uso de modelos de scoring alternativo basados en datos no tradicionales puede facilitar el acceso al crédito para microempresas y trabajadores independientes. De esta manera, la IA no solo impulsa la competitividad bancaria, sino que también contribuye al desarrollo económico y social del país (BID, 2021).
En conclusión, la IA tiene el potencial de transformar positivamente la banca peruana, mejorando su eficiencia, seguridad e inclusión. No obstante, su éxito dependerá de la modernización de infraestructuras, la regulación ética y la formación de talento digital especializado.
Dos casos de uso:
Caso de Uso 1: Prevención de fraudes en tiempo real con IA aplicada a mainframes bancarios
Los bancos peruanos procesan millones de transacciones diarias en entornos IBM z/OS y sistemas legacy. Un reto constante es identificar operaciones fraudulentas (transferencias sospechosas, clonación de tarjetas, lavado de dinero) sin afectar la experiencia del cliente.
Impacto: Reducción significativa de fraudes electrónicos; cumplimiento normativo más robusto (PLD/FT); generación de confianza del cliente al percibir seguridad en sus operaciones; disminución de pérdidas financieras para el banco
Caso de Uso 2: Scoring crediticio alternativo para inclusión financiera con IA
En Perú, más del 40% de adultos aún no accede a servicios financieros formales. Muchos emprendedores y trabajadores informales no cuentan con historial crediticio en las centrales tradicionales.
Impacto:Mayor acceso al crédito para microempresarios y trabajadores independientes; expansión de la base de clientes bancarios sin elevar el riesgo de morosidad; fomento de la formalización de la economía peruana y contribución a los objetivos de inclusión financiera promovidos por el BCRP y la SBS.
Autor: Claudia Alarcon Denen
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Referencias (APA 7)
• Banco Mundial. (2020). The future of finance: The impact of artificial intelligence on financial services. Washington, DC: World Bank.
• Banco Mundial. (2022). Global Findex Database 2021: Financial inclusion, digital payments, and resilience in the age of COVID-19. Washington, DC: World Bank.
• Banco Interamericano de Desarrollo (BID). (2021). Digital transformation for inclusive and sustainable development in Latin America and the Caribbean. Washington, DC: IDB.
• IBM. (2021). AI and automation for IT operations: Redefining resiliency and efficiency in banking. IBM Redbooks.
La inteligencia artificial (IA) está transformando el sector financiero mundial, y el Perú no es la excepción. Su implementación en la banca peruana puede generar impactos positivos en tres dimensiones clave: eficiencia operativa, gestión de riesgos e inclusión financiera.
En primer lugar, la IA permite automatizar procesos críticos como conciliaciones, monitoreo de cargas de trabajo en mainframes y análisis de datos transaccionales. Esto contribuye a reducir costos, errores humanos y tiempos de procesamiento, lo cual fortalece la resiliencia de sistemas bancarios que dependen de infraestructuras mixtas (legacy y cloud) (IBM, 2021).
En segundo lugar, la IA potencia la gestión de riesgos y prevención de fraudes. A través de algoritmos de machine learning, los bancos pueden detectar patrones anómalos en tiempo real y cumplir con las exigencias regulatorias de la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP (SBS). Según el Banco Mundial (2020), estas tecnologías incrementan la precisión en la detección temprana de operaciones sospechosas, protegiendo tanto a los clientes como al sistema financiero.
Finalmente, la IA es un catalizador de inclusión financiera. En el Perú, donde casi la mitad de la población adulta permanece fuera del sistema financiero formal (Banco Mundial, 2022), el uso de modelos de scoring alternativo basados en datos no tradicionales puede facilitar el acceso al crédito para microempresas y trabajadores independientes. De esta manera, la IA no solo impulsa la competitividad bancaria, sino que también contribuye al desarrollo económico y social del país (BID, 2021).
En conclusión, la IA tiene el potencial de transformar positivamente la banca peruana, mejorando su eficiencia, seguridad e inclusión. No obstante, su éxito dependerá de la modernización de infraestructuras, la regulación ética y la formación de talento digital especializado.
Dos casos de uso:
Caso de Uso 1: Prevención de fraudes en tiempo real con IA aplicada a mainframes bancarios
Los bancos peruanos procesan millones de transacciones diarias en entornos IBM z/OS y sistemas legacy. Un reto constante es identificar operaciones fraudulentas (transferencias sospechosas, clonación de tarjetas, lavado de dinero) sin afectar la experiencia del cliente.
Impacto: Reducción significativa de fraudes electrónicos; cumplimiento normativo más robusto (PLD/FT); generación de confianza del cliente al percibir seguridad en sus operaciones; disminución de pérdidas financieras para el banco
Caso de Uso 2: Scoring crediticio alternativo para inclusión financiera con IA
En Perú, más del 40% de adultos aún no accede a servicios financieros formales. Muchos emprendedores y trabajadores informales no cuentan con historial crediticio en las centrales tradicionales.
Impacto:Mayor acceso al crédito para microempresarios y trabajadores independientes; expansión de la base de clientes bancarios sin elevar el riesgo de morosidad; fomento de la formalización de la economía peruana y contribución a los objetivos de inclusión financiera promovidos por el BCRP y la SBS.
Autor: Claudia Alarcon Denen
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Referencias (APA 7)
• Banco Mundial. (2020). The future of finance: The impact of artificial intelligence on financial services. Washington, DC: World Bank.
• Banco Mundial. (2022). Global Findex Database 2021: Financial inclusion, digital payments, and resilience in the age of COVID-19. Washington, DC: World Bank.
• Banco Interamericano de Desarrollo (BID). (2021). Digital transformation for inclusive and sustainable development in Latin America and the Caribbean. Washington, DC: IDB.
• IBM. (2021). AI and automation for IT operations: Redefining resiliency and efficiency in banking. IBM Redbooks.