Para los expertos, la inteligencia artificial y el machine learning están evolucionando los servicios financieros, permitiendo mayor personalización y optimización en la toma de decisiones económicas.
La inteligencia artificial optimiza la detección de fraudes al identificar transacciones inusuales en tiempo real, aumentando la seguridad.
Por su parte, el machine learning predice posibles impagos analizando historiales crediticios, ayudando a las instituciones a tomar decisiones más precisas.
Asimismo, Rodríguez destacó que el análisis de datos es una herramienta fundamental para entender los hábitos de consumo y mejorar la oferta de productos financieros.
Machine learning
De acuerdo con los panelistas, en México aún persiste la resistencia al uso de tecnología financiera, teniendo como principales causas a factores culturales, la desconfianza y la falta de dispositivos adecuados para realizar pagos digitales.
Hernández, coordinador general de mercados digitales de COFECE, explicó la relevancia de estrategias como el open banking, que permite la integración de nuevas plataformas con la banca tradicional, fomentando la competencia y la inclusión financiera.
Otro de los factores clave a trabajar socialmente para los expertos es la educación financiera que, para Nava, ayudaría a superar estas barreras y garantizar que más personas puedan beneficiarse de la digitalización.
