Ciberseguridad ¿La automatización de las fintech un riesgo o activo?

Para el sector Fintech, la tecnología ha pasado de ser un simple asistente a convertirse en un activo estratégico capaz de optimizar procesos operativos de alto volumen, sin embargo, esta transformación también trae consigo nuevos retos.

Activos

En el marco del foro ¿Tu IA es un activo o un nuevo riesgo para tu Fintech? Alejandro Vergara, gerente de Integración de IA de IQSEC, explica que actualmente la inteligencia artificial (IA) está permitiendo al sector automatizar procesos operativos críticos que tienen grandes cantidades de datos y texto en lenguaje natural, como la verificación de identidad (onboarding de clientes), la puntuación crediticia (scoring), la aprobación de créditos y la prevención del lavado de dinero (AML).

"Hoy vemos la inteligencia artificial en un uso más integrado en nuestra vida diaria, pero también al interior de las organizaciones. Yo diría que la IA dejó de ser solo un asistente que responde un chatbot y ahora empieza como a actuar más en la parte agéntica, en los sistemas", explica.

"El informe de Gartner proyecta que para 2028 el 33% de las aplicaciones de software empresarial incluirán alguna cuestión agéntica. Y aquí es donde creo que los controles tradicionales de ciberseguridad pensados con reglas fijas que veníamos utilizando en la ciberseguridad, empiezan a quedarse cortas".

De acuerdo con el experto, el sector financiero encabeza la inversión en IA gracias a su aplicabilidad en procesos operativos masivos.

"Alrededor del 70% de los ejecutivos considera que la IA se traducirá en un incremento directo de ingresos. Entre sus aplicaciones destacan la disminución de falsos positivos en la detección de fraudes de pago, la agilización en reclamaciones, la gestión de riesgos y la automatización en el mantenimiento de software".

Riesgos

Ante lo anterior, señala Alejandro Vergara, resalta la urgencia de establecer marcos de gobernanza, inventarios de identidades no humanas y mecanismos de observabilidad para garantizar la seguridad de los datos, ya que la oferta de herramientas para crear deepfakes en la dark web ha crecido más de un 200 por ciento.

"El uso no autorizado de herramientas o agentes de IA por parte del personal está provocando la filtración involuntaria de información privada o confidencial hacia modelos públicos sin conocimiento, ni autorización institucional".

Además, indica que al operar mediante APIs y conectores (como MCPs), los agentes acumulan credenciales y accesos con mayor rapidez que la banca tradicional, expandiendo la superficie de ataque.

Recomendaciones

Finalmente, el directivo de IQSEC considera que para un mejor manejo de la IA en sector Fintech es necesario:

• Diseñar un marco de gobernanza progresivo que inicie con diagnósticos breves e hitos según el nivel tecnológico.

• Definir licencias corporativas, prohibir el uso de datos internos para entrenamiento del modelo externo.

• Incorporar herramientas de vigilancia, observabilidad y límites operativos.

• Implementar Firewalls de IA que analicen lenguaje natural en tiempo real para bloquear instrucciones maliciosas antes de llegar al modelo.

• Apoyarse en normativas de ciberseguridad existentes, el estándar ISO 42001 (Sistema de Gestión de IA) y marcos de ciberseguridad como los Top 10 de OWASP para LLMs y aplicaciones agénticas.

• Mantener bitácoras de auditoría recordando que la responsabilidad legal recae siempre en la organización y sus responsables humanos.