El BSP emite directrices voluntarias sobre IA para bancos filipinos y monederos electrónicos

El Bangko Sentral ng Pilipinas (BSP) emitió directrices voluntarias sobre el uso de inteligencia artificial para bancos y operadores de billeteras electrónicas mediante el Memorando No. M-2026-031, estableciendo expectativas mínimas de supervisión para una implementación responsable de la IA. Las directrices abordan cómo deben gestionar las instituciones financieras los sistemas de IA que ya analizan patrones de pago, verifican identidades de los clientes y detectan fraudes en todo Filipinas. El subgobernador del BSP, Lyn Javier, declaró en un comunicado de prensa el martes, 14 de julio, que los principios ayudan a las instituciones a innovar mientras mitigan las consecuencias no deseadas de la tecnología de IA. El memorando introduce principios de gobernanza mientras el uso de IA se amplía en los servicios financieros filipinos, donde una encuesta del BSP de 2024 encontró que el 44 % de las instituciones que respondieron había implementado al menos un sistema de IA.

El BSP establece principios de gobernanza STARS para sistemas de IA

El BSP presentó cinco principios de gobernanza resumidos en el acrónimo STARS: sostenibilidad, transparencia, rendición de cuentas, responsabilidad y seguridad. La subgobernadora Lyn Javier señaló que STARS ofrece a las instituciones financieras principios para innovar mientras mitiga las consecuencias no deseadas de la tecnología de IA. El memorando exige que se informe a los clientes cuando la salida (output) de la IA se use en un producto o proceso, y que las instituciones divulguen las limitaciones relevantes cuando los resultados de la IA puedan interpretarse mal o usarse de forma indebida. Los usuarios deben poder cuestionar cómo se produjo una salida y por qué se hizo una recomendación.

En la encuesta del BSP de 2024, 21 de 48 instituciones financieras que respondieron habían desplegado al menos un sistema de IA, mientras que el 60 % incluyó IA o aprendizaje automático en sus hojas de ruta tecnológicas. Los usos comunes incluyeron supervisión de fraude y lucha contra el blanqueo de capitales, comprobaciones electrónicas de “conozca a su cliente” (e-KYC), calificación de riesgo de crédito, recomendaciones personalizadas de productos y herramientas de IA generativa. GCash divulgó que la IA y el aprendizaje automático ayudan a detectar estafas, fraudes, riesgos de blanqueo de capitales y accesos no autorizados, mientras analizan patrones de transacciones para determinar la idoneidad del servicio. UnionBank usa IA en chatbots orientados a clientes, para ayudar a los empleados en la toma de decisiones sobre cuentas, y para la detección de fraudes en tiempo real.

Las instituciones financieras deben mantener la supervisión humana en decisiones de IA

El memorando del BSP establece que las personas siguen siendo, en última instancia, responsables de las decisiones tomadas con ayuda de la IA. Las directrices especifican que, si bien los sistemas de IA ofrecen recomendaciones, las personas siguen siendo las responsables finales de las decisiones, y la salida de la IA no debe sustituir ni reducir la responsabilidad humana. El BSP no prohíbe explícitamente el uso de IA en decisiones de crédito, permitiendo que los algoritmos analicen los ingresos del prestatario, las transacciones, el comportamiento de pago u otros datos y recomienden si las solicitudes deben aprobarse o rechazarse.

Las instituciones financieras no pueden dejar la responsabilidad final en manos de las máquinas y deben establecer salvaguardas, asignar una titularidad clara de los sistemas de IA y supervisar los resultados en busca de errores y resultados injustos. Los bancos y las billeteras deben mantener supervisión humana durante todo el proceso asistido por IA, con personas o equipos que sigan siendo responsables de las decisiones finales.

El BSP aborda la prevención de sesgos en datos de entrenamiento de IA

El BSP reconoció en su memorando que los sistemas de IA pueden perpetuar sesgos, llevando a prácticas injustas y a la exclusión de personas del acceso a productos y servicios financieros. Este riesgo surge cuando los modelos de IA se entrenan con información incompleta, inexacta o no representativa, lo que podría perjudicar a prestatarios de bajos ingresos, minorías, consumidores vulnerables o personas con acceso limitado a servicios financieros formales.

El BSP recomendó que los datos de entrenamiento estén bien preparados, bien representados y libres de interferencias no autorizadas, mientras se asegura que los sistemas de IA no causen efectos dañinos en ningún grupo demográfico, especialmente en grupos minoritarios o vulnerables. Las instituciones deben proteger los datos personales, proporcionar mecanismos claros de consentimiento (opt-in) o rechazo (opt-out) cuando corresponda, y supervisar los sistemas por “alucinaciones”, es decir, casos en los que la IA generativa produce información falsa o inventada.

Las directrices siguen siendo voluntarias y no hay fecha límite de cumplimiento

El BSP optó por una guía voluntaria basada en principios porque las instituciones difieren ampliamente en tamaño, capacidad tecnológica y en el grado en que utilizan IA. Las directrices no son vinculantes, lo que significa que se recomienda a las instituciones financieras que las adopten, pero no se exige de forma expresa. Actualmente, no existe una fecha límite específica de cumplimiento ni una penalización por no adoptar un marco formal de gobernanza de IA.

El BSP indicó que supervisaría los avances en el campo y, cuando fuera necesario, emitiría regulaciones o políticas apropiadas para fomentar la innovación y preservar la estabilidad y la competitividad del sistema financiero, dejando abierta la posibilidad de que las directrices voluntarias actuales eventualmente puedan convertirse en la base de reglas más estrictas y exigibles.

Preguntas frecuentes

¿La IA puede rechazar una solicitud de préstamo bancario en Filipinas?

La IA puede analizar los datos del prestatario y recomendar la aprobación o el rechazo del préstamo, pero el BSP exige que las personas sigan siendo, en última instancia, responsables de las decisiones finales. Las instituciones financieras no pueden dejar la responsabilidad únicamente en manos de las máquinas y deben mantener supervisión humana, establecer salvaguardas y supervisar los resultados de la IA en busca de errores y resultados injustos.

¿Qué deben divulgar los bancos filipinos sobre sus sistemas de IA?

Los bancos y los operadores de billeteras electrónicas deben informar a los clientes cuando la salida de la IA se use en un producto o proceso y divulgar las limitaciones relevantes, especialmente cuando los resultados puedan interpretarse mal o usarse de forma indebida. Los usuarios deben poder cuestionar cómo se produjeron las salidas y por qué se hicieron las recomendaciones, según el Memorando No. M-2026-031 del BSP.