Inteligencia artificial y su papel como aliada en seguridad y transformación de la banca

Tendencias27-01-2026

La banca vive uno de los procesos de transformación más profundos de su historia, y la inteligencia artificial se ha convertido en una aliada estratégica para hacerlo posible.

En este escenario, la IA fortalece los sistemas de seguridad y prevención de riesgos, pero también impulsa una nueva forma de operar la banca, optimizando procesos, mejorando la toma de decisiones y habilitando experiencias más personalizadas.

A su vez, en los últimos años, se ha visto una mayor adopción en la digitalización de los servicios financieros, lo que ha facilitado que los atacantes cibernéticos puedan ingresar a datos clasificados de las entidades. 

“La banca se encuentra en un momento decisivo: debe asumir un enfoque estratégico que le permita fortalecer la identificación precisa de los usuarios, anticipar ataques y fraudes, proteger los canales de integración más críticos, cumplir con los más altos estándares regulatorios y asegurar la continuidad operativa”, señaló al respecto un vocero de la firma Pragma, que a su vez agregó que abordar estos desafíos no se consideran como una opción, si no una realidad esencial que permitirá garantizar confianza, resiliencia y sostenibilidad del sector financiero en el futuro.

Frente a ese escenario que enfrenta la banca actualmente, la inteligencia artificial (IA) ha sido reconocida como esa herramienta que permite, más que mejorar la experiencia del cliente, fortalecer la seguridad, brindando confianza y protección tanto a productos como a la información que se almacena. 
 

El experto también explicó a Capital Inteligente que la IA ya es el centro de la seguridad bancaria y que esta herramienta tiene la capacidad de adaptarse muy rápido a nuevas tácticas de ataque sin necesidad de reconfigurar todo el sistema. 

Todo esto ocurre en paralelo con otra transición relevante en el sector: la adopción gradual de criptografía post-cuántica (PQC) para preparar la infraestructura frente a futuros escenarios de computación cuántica.

“En conjunto, todo esto está moviendo a la banca de un modelo reactivo a uno mucho más proactivo y predictivo”, puntualizó Ricardo Villanueva, experto de Uninorte.

Chatbots y personalización, herramientas de IA que fortalecen seguridad 

¿Cómo funciona la IA en la detección de fraude? Para ese tema específicamente, Villanueva mencionó que es algo común en esta tecnología, ya que los sistemas detectan señales de fraude incluso antes de que la transacción se complete. 

“En varios bancos, por ejemplo, los modelos identifican micro transacciones fuera de patrón, accesos desde dispositivos que nunca habían aparecido o una forma de usar la aplicación que no coincide con el comportamiento habitual del cliente. Cuando algo así ocurre, el sistema actúa de inmediato: bloquea transferencias sospechosas, congela tarjetas y envía alertas”. 

Este tipo de acciones lo que hace es evitar pérdidas porque puede correlacionar miles de variables (ubicación, dispositivo, ritmo y secuencia de transacciones), algo que una persona simplemente no puede revisar en tiempo real. “La IA permite reaccionar antes de que el fraude se concrete”.

Para estas situaciones también están los chatbots, que hace mucho tiempo dejaron de ser exclusivos de la atención al cliente. Funcionan como un mecanismo de autenticación continua. Detectan cuando algo en la interacción no cuadra: el lenguaje, el ritmo de las respuestas, la forma en que el usuario navega. Y cuando ven una desviación, piden una verificación adicional, mencionó el experto, quien a su vez agregó que también son útiles para frenar intentos de ingeniería social.

“Si perciben solicitudes extrañas o instrucciones que no encajan con el hábito del usuario, generan alertas de inmediato. Al estar disponibles todo el tiempo, actúan como una capa adicional de seguridad que acompaña al usuario durante toda la sesión”, explica el experto.

Otro aspecto que despierta la preocupación de la banca es la personalización, pues consideran que ese tipo de atención puede verse afectada y poner en riesgo la información. No obstante, la IA también abarca ese aspecto en seguridad.

“La personalización no tiene por qué poner en riesgo la privacidad. Hoy contamos con técnicas de IA pensadas específicamente para proteger el dato. La anonimización es una, pero también existen enfoques como el aprendizaje federado, que permite entrenar modelos sin sacar la información de su entorno seguro. Y algo que viene ganando mucha tracción es la criptografía homomórfica, que permite procesar datos cifrados sin necesidad de descifrarlos”, rescató Villanueva. 

Lo que quiere decir también que, con estas herramientas, los bancos pueden recomendar, anticipar necesidades y gestionar riesgos sin exponer información sensible. Con una buena gestión del dato, es perfectamente posible ofrecer servicios más inteligentes manteniendo la confidencialidad y la privacidad del cliente.

Claves para aprovechar la seguridad de la IA en la banca

La tecnología en general dejó de ser un soporte básico para convertirse en un actor clave en la transformación del sector financiero que detecte y contribuya a la seguridad. Pero más allá de ofrecer un mejor servicio a los usuarios con este tipo de tecnologías, uno de los principales temores y amenazas de la banca es la fuga y filtración de información, que ha obligado a buscar alternativas más allá de lo tradicional para reforzar con medidas y evitar que ocurran pérdidas, específicamente con la implementación de IA.
 

Pragma considera que la integración de la IA y la ciberseguridad es inevitable. “Mientras muchos se preparan para resistir el impacto de esta nueva era, los verdaderos líderes se están preparando para capitalizarla, convirtiendo el riesgo en oportunidad y la seguridad en velocidad”.

Para pasar a la acción, la empresa paisa resume cinco frentes clave que van a permitir a cualquier entidad financiera liderar “con responsabilidad” la evolución de la IA:

1. Un modelo de gobierno de ciberseguridad e IA, es decir, la construcción de una base sólida de políticas, lineamientos y controles que van a garantizar un uso seguro, ético y conforme a la regulación. 
2. Gestionar los riesgos específicos de la IA, esto con relación a la definición de uso, protocolos de seguridad y planes de respuesta ante incidentes para mitigar las amenazas emergentes. 
3. Hacer alianzas con regtech y fintech, que consisten en integrar capacidades externas que potencien la innovación y fortalezcan la resiliencia del ecosistema financiero.
4. Desarrollar talento para reconocer que la ciberseguridad no es solo un desafío tecnológico, sino humano; formar y sensibilizar al equipo es tan crítico como invertir en infraestructura.
5. Realizar las pruebas de resiliencia, entre las que se encuentran simulacros, ejercicios de red team y escenarios de ciberataque controlados para evaluar la preparación real y reforzar los puntos débiles antes de que se conviertan en crisis.

En conclusión, para la banca la irrupción de la inteligencia artificial se convierte en una oportunidad decisiva para transformar la manera en que el sector financiero protege su información y la de sus usuarios. 

De esta manera, la integración de la IA en la seguridad bancaria no debe entenderse como una opción, sino como la base de una nueva era financiera sostenida en la prevención, la resiliencia y el fortalecimiento estratégico. 

Con herramientas que combinan análisis de comportamiento, criptografía avanzada, detección automatizada de anomalías y mecanismos de autenticación continua, el panorama financiero colombiano tiene la oportunidad de convertir la seguridad en un motor de innovación, más que una barrera. 

¿Te pareció útil este contenido?