El banco incorpora la inteligencia artificial en su mapa de riesgo y rastrea sus clientes corporativos para identificar cuáles pueden ser más vulnerables ante esta herramienta.
La inteligencia artificial (IA) empieza a entrar en una de las zonas más sensibles de la banca: la gestión del riesgo. BBVA ha creado un radar para medir hasta qué punto sus clientes pueden estar expuestos a la transformación que está provocando esta tecnología y afinar el método para vigilar la cartera de crédito.
El banco presenta esta herramienta como un indicador de transición con el que precisa identificar qué empresas o qué sectores pueden ser más vulnerables a los cambios que traerá la IA antes de que estos generen eventuales problemas. BBVA traslada al ámbito de la inteligencia artificial una lógica que ya utiliza para analizar otros riesgos de transición, como en sostenibilidad.
Para evaluar este impacto, BBVA se apoya en tres ejes: país, sector y compañía.
En primer lugar, pone bajo la lupa el país en el que opera cada compañía y lo hace con un índice propio que mide cuestiones como el grado de digitalización de cada economía y su preparación para adoptar la IA.
Tras este escrutinio, baja un nivel más y analiza los distintos sectores. Por ejemplo, considera la importancia que tienen los datos en su negocio, qué obstáculos regulatorios existen o hasta qué punto dependen de proveedores tecnológicos.
Por último, BBVA incorpora el eje compañía y evalúa factores como su estrategia, su eficiencia operativa y su posición competitiva en la adopción de la inteligencia artificial. La incorporación de este tercer eje es fundamental porque dos compañías de un mismo sector pueden estar preparadas de forma muy diferente ante la disrupción de esta tecnología, según explican fuentes del banco. El resultado final es una combinación de la información obtenida en cada uno de estos tres pasos.
El grupo segmenta la cartera de crédito para identificar dónde puede ser necesaria una monitorización más estrecha o una gestión más activa del riesgo.
Riesgo controlado
BBVA ya ha realizado este ejercicio sobre distintos segmentos y asegura que por el momento no detecta un riesgo relevante derivado de la transformación de la IA. Además, considera que cuenta con herramientas para gestionar este potencial riesgo a medida que evolucione.
La entidad ha empezado a poner cifras a esta exposición. Si alguno de sus clientes dejara de pagar, los centros de datos representarían alrededor del 0,7% del dinero que el banco tendría expuesto, mientras que el sector tecnológico supondría cerca del 0,5%. Esta métrica de riesgo (exposure at default, en inglés) incorpora el crédito en balance y garantías y avales fuera de balance. Se trata de exposiciones pequeñas.
Según el consejero delegado, Onur Genç, BBVA mantiene entre 700 millones y 800 millones de euros de exposición crediticia directa a compañías de software y servicios tecnológicos, un ámbito especialmente vinculado a la transformación de la inteligencia artificial.
Cartera de préstamos
Pero el análisis de riesgo no se limita a las empresas tecnológicas. El banquero está observando cómo la demanda de financiación relacionada con la tecnología se extiende hacia industrias adyacentes, a medida que la IA se aplica en otros sectores. De ahí, la necesidad de inspeccionar toda la cartera de préstamos corporativos.
Este escrutinio se produce mientras BBVA acelera también la adopción interna de esta tecnología. Más de 100.000 empleados del grupo ya utilizan herramientas de inteligencia artificial, según explicó la entidad.
El banco está preparando, además, el despliegue de agentes de IA a escala, aunque no cuantifica cuál será el impacto de esta transformación sobre la productividad o sobre sus necesidades futuras de plantilla.
Lo que sí ha descartado en múltiples ocasiones es la ejecución de despidos masivos o de un plan de salida elevado debido a la adopción de la inteligencia artificial. La entidad percibe esta herramienta como una palanca con «sesgo positivo», según apuntó el country manager en España, Peio Belausteguigoitia, en el último seminario económico de la APIE.
El banco creó en mayo un área específica para el desarrollo de la inteligencia artificial, denominada AI Transformation, que se sitúa en el primer nivel de la organización y reporta al presidente, Carlos Torres, y al consejero delegado, Onur Genç.
El propósito es desarrollar agentes mediante plataformas compartidas, lo que podría facilitar un despliegue más rápido y ganancias de productividad.
Eficiencias visibles, impacto sin contabilizar
BBVA ya está empezando a contabilizar las ganancias en eficiencia que le proporciona la IA. En sus filiales digitales en Italia y en Alemania, los asistentes de IA generativa apoyan a los equipos que gestionan los centros de contacto a la hora de responder a las casi 100.000 consultas de clientes que reciben cada mes por teléfono, correo electrónico y otros canales. Los equipos envían la solicitud del cliente en un lenguaje estructural, y el copiloto de IA convierte el conocimiento interno del banco en una propuesta de respuesta estructurada en el lenguaje del cliente en segundos. El empleado revisa y adapta la respuesta antes de enviarla. Este proceso acelera la resolución de consultas y reduce el tiempo medio de gestión de cada interacción con el cliente en más de un 15%. BBVA ha desarrollado una nueva arquitectura de IA y con Amazon Web Services que automatiza las tareas operativas y facilita el trabajo de más de 6.500 usuarios de datos e IA en todo el banco, incluyendo unos 1.000 científicos de datos. En proyectos piloto como recomendaciones personalizadas de clientes y previsiones financieras, la plataforma ha reducido los tiempos de desarrollo entre un 20% y un 75%, y ha optimizado los costes operativos entre un 40% y un 55%.
BBVA no ha cuantificado aún la mejora potencial vinculada a la IA ni en eficiencia ni en rentabilidad. El actual plan estratégico incluye entre sus objetivos una ratio de eficiencia del 35% y una rentabilidad sobre el patrimonio tangible (Rote) en el entorno del 22% en 2028.