Según el Ranking de Digitalización 2025 de la Superintendencia de Bancos, la adopción de inteligencia artificial en las entidades financieras dominicanas pasó de un 27 % en 2021 a un 56 % en 2025.

Este incremento de casi treinta puntos porcentuales en apenas cuatro años evidencia que el sector ha percibido un valor estratégico en estas tecnologías y ha actuado en consecuencia.

¿Cuáles son ejemplos de aplicación de la inteligencia artificial en la banca?, te preguntaras. Te comento tres de ellos.

En la originación de créditos, los sistemas de inteligencia artificial alimentan los modelos de score crediticio y los motores de decisión.

Esto permite evaluar solicitudes con mayor precisión, incorporando variables que los métodos tradicionales no podían procesar, y ofrecer respuestas más rápidas a los solicitantes sin sacrificar la rigurosidad del análisis de riesgo.

La detección de fraudes en tarjetas de crédito constituye otro campo donde el aprendizaje automático demuestra su valor. Los algoritmos identifican patrones de uso atípicos y bloquean transacciones sospechosas antes de que se materialice el daño, protegiendo a la entidad y al tarjetahabiente.

En la atención al cliente, los chatbots y asistentes virtuales resuelven consultas frecuentes, orientan a los usuarios y canalizan las solicitudes hacia los canales apropiados. Esta automatización libera recursos humanos para tareas de mayor complejidad y garantiza disponibilidad permanente.

Estos ejemplos evidencian como la inteligencia artificial está redefiniendo la manera en que las entidades bancarias dominicanas gestionan sus riesgos, previenen fraudes y se relacionan con sus clientes. Ahora bien, la innovación debe ser siempre prudente porque nuestro ecosistema financiero está cada vez más interconectado.

Para continuar guiando mi reflexión sobre la inteligencia artificial, en mi próximo artículo analizaré cómo pueden la inclusión y la diversidad influir en el diseño de proyectos de inteligencia artificial para la banca en República Dominicana.