La banca acelera la IA en crédito y fraude mientras Europa impone nuevas reglas de transparencia

El crédito y el fraude, bajo la lupa del reglamento europeo

Este calendario escalonado permite a las entidades adaptarse sin frenar su apuesta tecnológica. Según la información recogida, la banca está acelerando el despliegue de IA mientras Europa eleva el nivel de control. El desafío será demostrar qué hace cada sistema, con qué datos trabaja, qué riesgos presenta y, sobre todo, quién mantiene la responsabilidad cuando una IA interviene en decisiones que afectan al dinero de un cliente.

Santander marca el ritmo: 280 agentes de automatización y un objetivo de 1.000 millones

El caso de Banco Santander permite medir la dimensión de esta transformación. La entidad cuenta con más de 280 agentes de automatización en producción y utiliza IA en ámbitos como crédito, fraude, KYC y operaciones. En España, además, emplea machine learning y datos en tiempo real durante el alta de nuevos clientes para valorar su elegibilidad para determinados productos financieros.

La apuesta también tiene una dimensión económica. Santander se ha fijado el objetivo de generar más de 1.000 millones de euros de valor de negocio con IA entre 2026 y 2028, y alcanzó los 35 millones durante el primer trimestre de 2026. El banco también ha extendido el acceso a herramientas de IA a sus 185.000 empleados.

En cuanto a la nueva normativa, Santander no ha hecho declaraciones específicas, pero la información apunta a que el sector, en general, valora positivamente el aplazamiento de parte de las obligaciones para los sistemas de alto riesgo, porque ofrece mayor seguridad jurídica y plazos más realistas para aplicar un marco complejo. Esta postura la ha expresado BBVA, que considera que la gestión del riesgo y la gobernanza propias del sector financiero pueden convertirse en una ventaja competitiva.

CaixaBank refuerza el control y aclara el papel de la IA

CaixaBank ha explicado que está reforzando el control de todo el ciclo de vida de sus sistemas mediante inventario, clasificación regulatoria, evaluación de riesgos, supervisión humana y seguimiento posterior al despliegue. En materia de solvencia y acceso al crédito, la entidad señala que la IA sirve para apoyar los procesos, pero “no para sustituir el juicio profesional en decisiones relevantes”.

Además, el banco ha creado una Oficina de Inteligencia Artificial para todo el grupo, con funciones de gobernanza, operación, estrategia y cultura, y cobertura sobre el ciclo de vida de las soluciones de IA. En cuanto a las aplicaciones, CaixaBank ha extendido un agente de IA a sus canales digitales para acompañar a los clientes en la contratación de productos, después de haberlo probado inicialmente con préstamos preconcedidos.

Precisamente en estos casos entra en juego una de las novedades más visibles del AI Act: cuando una persona interactúe directamente con un sistema de IA, deberá ser informada de que está hablando con una máquina, salvo que resulte evidente por las circunstancias. Las obligaciones de transparencia del artículo 50 comenzaron a aplicarse el 2 de agosto.

El sector pide margen y advierte del reto de la ciberseguridad

Lucía Pacheco, responsable de Regulación Digital de BBVA, asegura que el debate ya no consiste en decidir si hay que regular la inteligencia artificial, sino en “cómo aprovechar su potencial garantizando la confianza y la seguridad”. La entidad también valora positivamente el aplazamiento de parte de las obligaciones para los sistemas de alto riesgo, al considerar que ofrece mayor seguridad jurídica y plazos más realistas.

A este reto regulatorio se suma el tecnológico. Miguel López, de Barracuda Networks, empresa de ciberseguridad y protección de datos, advierte de que la expansión de la IA en banca obliga a reforzar también la ciberseguridad, la trazabilidad y el control de los datos y modelos, especialmente cuando estas herramientas intervienen en crédito, fraude, evaluación de riesgos o KYC.

Por tanto, la nueva fase del reglamento europeo de IA no supone que los bancos tengan que detener su apuesta por esta tecnología. Más bien ocurre lo contrario: la banca está acelerando su despliegue mientras Europa eleva el nivel de control. El desafío será demostrar qué hace cada sistema, con qué datos trabaja, qué riesgos presenta y, sobre todo, quién mantiene la responsabilidad cuando una IA interviene en decisiones que afectan al dinero de un cliente.