{"id":49536,"date":"2025-06-27T16:26:56","date_gmt":"2025-06-27T14:26:56","guid":{"rendered":"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/?page_id=49536"},"modified":"2026-08-13T08:03:44","modified_gmt":"2026-08-13T06:03:44","slug":"financiero-bancario","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/inteligencia-artificial\/ley\/sectores\/financiero-bancario\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo cumplir la Ley de IA en el sector financiero y bancario"},"content":{"rendered":"<p>La <strong>Ley de IA<\/strong> considera inicialmente de <a href=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/inteligencia-artificial\/ley\/sistemas-alto-riesgo\/\">alto riesgo<\/a> dos usos propios del <strong>sector financiero<\/strong>: evaluar la solvencia o puntuaci\u00f3n crediticia de personas f\u00edsicas y evaluar riesgos o fijar precios en seguros de vida y salud. Tambi\u00e9n pueden ser de alto riesgo determinados sistemas usados para seleccionar, dirigir o evaluar empleados.<\/p>\n<p>Esta gu\u00eda convierte el <a href=\"https:\/\/eur-lex.europa.eu\/eli\/reg\/2024\/1689\/oj\/spa\">Reglamento (UE) 2024\/1689<\/a> en un <strong>plan para bancos, fintech, entidades de pago, financieras, empresas de servicios de inversi\u00f3n y aseguradoras<\/strong>. El objetivo es identificar <strong>qu\u00e9 IA se utiliza, para qu\u00e9 sirve, qu\u00e9 obligaciones tiene, qui\u00e9n la controla y qu\u00e9 documentos deben conservarse<\/strong>.<\/p>\n<h2>C\u00f3mo cumplir la Ley de IA en el sector financiero<\/h2>\n<ol>\n<li>Integrar la IA en la estructura de gobernanza de la entidad.<\/li>\n<li>Inventariar los modelos y herramientas, del scoring al chatbot.<\/li>\n<li>Revisar la IA utilizada por cada \u00e1rea financiera.<\/li>\n<li>Clasificar cada caso de uso, del scoring al robo-advisor.<\/li>\n<li>Eliminar los usos prohibidos en productos financieros y aplicar la transparencia en cada canal.<\/li>\n<li>Evaluar a los proveedores dentro del marco DORA.<\/li>\n<li>Validar el modelo antes de llevarlo a producci\u00f3n.<\/li>\n<li>Establecer supervisi\u00f3n humana y evaluaciones de impacto en scoring y tarificaci\u00f3n.<\/li>\n<li>Formar a cada equipo, del analista de riesgos al gestor comercial.<\/li>\n<li>Monitorizar denegaciones, primas y desviaciones, y conservar el expediente.<\/li>\n<\/ol>\n<h3>Paso 1. Integra la IA en la estructura de gobernanza de la entidad<\/h3>\n<p>La entidad act\u00faa como responsable del despliegue de cada sistema que contrata o activa: es <a href=\"https:\/\/finreg360.com\/efectos-de-la-ley-de-inteligencia-artificial-en-las-entidades-financieras\/\" rel=\"nofollow\">la figura en la que encajan las entidades financieras en la mayor\u00eda de los casos<\/a>, y la responsabilidad \u00faltima recae en el <strong>consejo de administraci\u00f3n y la alta direcci\u00f3n<\/strong>. A diferencia de otros sectores, la gobernanza de la IA no parte de cero: se integra en la estructura de control ya existente. El <strong>departamento de Compliance<\/strong> desarrolla la operativiza en el d\u00eda a d\u00eda (en entidades grandes, mediante un comit\u00e9 de IA o un responsable espec\u00edfico), la <strong>direcci\u00f3n de riesgos<\/strong> clasifica y vigila los sistemas de alto riesgo y el <strong>DPO<\/strong>, obligatorio en las entidades financieras, cubre el cruce con el RGPD.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Consejo de administraci\u00f3n y su comit\u00e9 de riesgos:<\/strong> aprueban la pol\u00edtica de IA, los recursos, los l\u00edmites y las excepciones, e integran el riesgo de IA en el marco de apetito de riesgo de la entidad.<\/li>\n<li><strong>Direcciones responsables de cada modelo:<\/strong> la direcci\u00f3n de riesgos de cr\u00e9dito, el departamento actuarial y de suscripci\u00f3n, el responsable de banca digital y la unidad de prevenci\u00f3n del blanqueo definen la finalidad de sus sistemas, los clientes afectados, la decisi\u00f3n en la que intervienen y los controles del d\u00eda a d\u00eda.<\/li>\n<li><strong>Departamento de modelizaci\u00f3n y sistemas (CIO y CISO):<\/strong> controlan la integraci\u00f3n con el core, las versiones, los accesos, la seguridad y los registros.<\/li>\n<li><strong>Direcci\u00f3n de Riesgos (CRO) y Cumplimiento Normativo:<\/strong> la unidad de validaci\u00f3n interna de modelos revisa la clasificaci\u00f3n y el rendimiento; el director de cumplimiento vigila el encaje con el AI Act, DORA y la regulaci\u00f3n sectorial, y las medidas correctoras.<\/li>\n<li><strong>Asesor\u00eda Jur\u00eddica y DPO:<\/strong> revisan los contratos con proveedores, la informaci\u00f3n al cliente, el cruce con el RGPD y las evaluaciones de impacto.<\/li>\n<li><strong>Auditor\u00eda Interna:<\/strong> comprueba de forma independiente que el inventario de modelos y los controles funcionan.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Si la entidad desarrolla modelos propios, como un scoring interno de cr\u00e9dito, no es solo responsable del despliegue: asume adem\u00e1s obligaciones de proveedor. La <a href=\"https:\/\/digital-strategy.ec.europa.eu\/es\/faqs\/transparency-obligations-under-article-50-ai-act\">gu\u00eda de la Comisi\u00f3n sobre el art\u00edculo 50<\/a> explica qu\u00e9 corresponde al proveedor y qu\u00e9 corresponde al responsable del despliegue.<\/p>\n<h3>Paso 2. Inventar\u00eda los modelos y herramientas, del scoring al chatbot<\/h3>\n<p>Registra cada herramienta y cada finalidad. Un mismo producto necesita fichas distintas si, por ejemplo, resume expedientes y tambi\u00e9n recomienda decisiones de cr\u00e9dito.<\/p>\n<div class=\"data-table\">\n<table>\n<caption>Datos m\u00ednimos del inventario de IA de una entidad financiera<\/caption>\n<thead>\n<tr>\n<th>Campo<\/th>\n<th>Qu\u00e9 registrar<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Identificaci\u00f3n<\/td>\n<td>Nombre, proveedor o desarrollo interno, versi\u00f3n, \u00e1rea, responsables y estado.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Finalidad<\/td>\n<td>Qu\u00e9 hace, producto (hipoteca, consumo, p\u00f3liza), canal, cartera o segmento de clientes y decisi\u00f3n en la que interviene.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Datos<\/td>\n<td>Categor\u00edas (financieras, transaccionales, laborales), origen (CIRBE, bur\u00f3 de cr\u00e9dito, datos propios), personas afectadas, transferencias y conservaci\u00f3n.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Papel de la IA<\/td>\n<td>Si informa, recomienda, punt\u00faa la solvencia, prioriza alertas, bloquea operaciones o deniega solicitudes.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Clasificaci\u00f3n<\/td>\n<td>Pr\u00e1ctica prohibida, transparencia, alto riesgo, art\u00edculo 6.3 y papel de la entidad.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Normas aplicables<\/td>\n<td>AI Act, RGPD, DORA y, seg\u00fan el caso, MiFID II, cr\u00e9dito al consumo o normativa aseguradora.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Controles<\/td>\n<td>Validaci\u00f3n del modelo, supervisi\u00f3n, l\u00edmites, incidencias, formaci\u00f3n y pr\u00f3xima revisi\u00f3n.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<p>Para detectar herramientas no declaradas, cruza el inventario de modelos con el registro de externalizaciones de DORA, los contratos con proveedores TIC, las actividades de tratamiento, los gastos de software y las funciones de IA activadas en el core bancario, el CRM o la plataforma de siniestros.<\/p>\n<h3>Paso 3. Revisa la IA de cada \u00e1rea financiera<\/h3>\n<h4>Cr\u00e9dito y riesgos<\/h4>\n<ul>\n<li><strong>Qu\u00e9 registrar:<\/strong> scoring, capacidad de pago, preconcesiones, l\u00edmites, BNPL, condiciones y extracci\u00f3n de datos financieros.<\/li>\n<li><strong>Clasificaci\u00f3n:<\/strong> evaluar la solvencia o puntuaci\u00f3n crediticia de personas f\u00edsicas es inicialmente de alto riesgo seg\u00fan el <a href=\"https:\/\/ai-act-service-desk.ec.europa.eu\/es\/ai-act\/annex-3\">punto 5.b del anexo III<\/a>.<\/li>\n<li><strong>Qu\u00e9 hacer:<\/strong> comprobar el art\u00edculo 6.3, validar datos y sesgos, fijar l\u00edmites, permitir la correcci\u00f3n humana y preparar una explicaci\u00f3n de la denegaci\u00f3n. Desde el 20 de noviembre de 2026, el <a href=\"https:\/\/eur-lex.europa.eu\/eli\/dir\/2023\/2225\/oj\/spa\">art\u00edculo 18.8 de la Directiva (UE) 2023\/2225<\/a> refuerza la intervenci\u00f3n humana, la explicaci\u00f3n y la revisi\u00f3n en el cr\u00e9dito al consumo automatizado.<\/li>\n<li><strong>Qu\u00e9 conservar:<\/strong> finalidad, versi\u00f3n, variables, validaci\u00f3n, m\u00e9tricas por grupos, umbrales, correcciones humanas, explicaciones y reclamaciones.<\/li>\n<\/ul>\n<h4>Fraude, KYC y prevenci\u00f3n del blanqueo<\/h4>\n<ul>\n<li><strong>Qu\u00e9 registrar:<\/strong> motores antifraude, verificaci\u00f3n de identidad, an\u00e1lisis documental, monitorizaci\u00f3n de operaciones y priorizaci\u00f3n de alertas.<\/li>\n<li><strong>Clasificaci\u00f3n:<\/strong> la detecci\u00f3n de fraude financiero est\u00e1 excluida expresamente del punto 5.b. AML y KYC tampoco son de alto riesgo por esa sola finalidad.<\/li>\n<li><strong>Qu\u00e9 hacer:<\/strong> medir falsos positivos y negativos, controlar bloqueos, definir qu\u00e9 alertas requieren revisi\u00f3n humana y evaluar la RegTech. La <a href=\"https:\/\/www.eba.europa.eu\/publications-and-media\/press-releases\/careless-use-innovative-compliance-products-can-lead-money-laundering-and-terrorism-financing-risks\">EBA relacion\u00f3 m\u00e1s de la mitad de los fallos graves de cumplimiento registrados en EuReCA con un uso inadecuado de herramientas RegTech<\/a>.<\/li>\n<li><strong>Qu\u00e9 conservar:<\/strong> reglas, umbrales, tasas de error, revisiones, decisiones e incidentes.<\/li>\n<\/ul>\n<h4>Atenci\u00f3n al cliente, recobro y reclamaciones<\/h4>\n<ul>\n<li><strong>Qu\u00e9 registrar:<\/strong> chatbots, asistentes de voz, copilotos de agentes, clasificaci\u00f3n de llamadas y priorizaci\u00f3n de reclamaciones.<\/li>\n<li><strong>Qu\u00e9 hacer:<\/strong> comprobar que el cliente sabe cu\u00e1ndo interact\u00faa con IA, limitar operaciones, probar respuestas y ofrecer atenci\u00f3n humana en reclamaciones, fraude, dificultad financiera y decisiones relevantes. El <a href=\"https:\/\/www.consumerfinance.gov\/data-research\/research-reports\/chatbots-in-consumer-finance\/chatbots-in-consumer-finance\/\">CFPB document\u00f3 respuestas incorrectas, bucles y dificultades para acceder a una persona<\/a>.<\/li>\n<li><strong>Qu\u00e9 conservar:<\/strong> aviso, temas permitidos, fuentes autorizadas, pruebas, derivaciones y reclamaciones.<\/li>\n<\/ul>\n<h4>Inversi\u00f3n y negociaci\u00f3n<\/h4>\n<ul>\n<li><strong>Qu\u00e9 registrar:<\/strong> robo-advisors, perfilado, recomendaciones, vigilancia de mercados y negociaci\u00f3n algor\u00edtmica.<\/li>\n<li><strong>Clasificaci\u00f3n:<\/strong> no son de alto riesgo por esa sola finalidad, pero siguen sometidos a MiFID II y a las normas de abuso de mercado.<\/li>\n<li><strong>Qu\u00e9 hacer:<\/strong> comprobar la idoneidad de las recomendaciones, controlar errores y sesgos, probar los algoritmos y limitar la ejecuci\u00f3n. La <a href=\"https:\/\/www.esma.europa.eu\/press-news\/esma-news\/esma-provides-guidance-firms-using-artificial-intelligence-investment-services\">gu\u00eda de ESMA sobre IA en servicios de inversi\u00f3n<\/a> exige proteger el inter\u00e9s del cliente, informar con claridad y mantener gobierno y supervisi\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Qu\u00e9 conservar:<\/strong> pruebas de idoneidad, l\u00edmites, escenarios de estr\u00e9s, \u00f3rdenes, cambios e incidencias.<\/li>\n<\/ul>\n<h4>Seguros: tarificaci\u00f3n y siniestros<\/h4>\n<ul>\n<li><strong>Qu\u00e9 registrar:<\/strong> selecci\u00f3n de riesgos, tarificaci\u00f3n, renovaci\u00f3n, fraude, triaje y valoraci\u00f3n de siniestros.<\/li>\n<li><strong>Clasificaci\u00f3n:<\/strong> evaluar riesgos o fijar precios en seguros de vida y salud es inicialmente de alto riesgo. Otros ramos no entran en esa categor\u00eda por esa sola finalidad.<\/li>\n<li><strong>Qu\u00e9 hacer:<\/strong> controlar variables y posibles proxies discriminatorios, revisar efectos sobre acceso y primas, explicar resultados y definir cu\u00e1ndo interviene una persona. La <a href=\"https:\/\/www.eiopa.europa.eu\/publications\/opinion-artificial-intelligence-governance-and-risk-management_en\">Opini\u00f3n de EIOPA<\/a> establece criterios sectoriales sobre datos, equidad, explicabilidad, ciberseguridad y supervisi\u00f3n para los usos incluidos en su \u00e1mbito.<\/li>\n<li><strong>Qu\u00e9 conservar:<\/strong> variables, fuentes, validaci\u00f3n actuarial, an\u00e1lisis por grupos, correcciones, rechazos y reclamaciones.<\/li>\n<\/ul>\n<h4>Recursos Humanos de la entidad<\/h4>\n<ul>\n<li><strong>Qu\u00e9 registrar:<\/strong> publicidad de vacantes, cribado de curr\u00edculos, entrevistas, promociones, extinciones, asignaci\u00f3n de tareas y evaluaci\u00f3n del rendimiento de gestores y operadores.<\/li>\n<li><strong>Clasificaci\u00f3n:<\/strong> estos usos pueden ser de alto riesgo seg\u00fan el punto 4 del anexo III.<\/li>\n<li><strong>Qu\u00e9 hacer:<\/strong> medir sesgos, informar a empleados y representantes cuando corresponda, permitir la revisi\u00f3n humana y no utilizar reconocimiento de emociones salvo las excepciones legales.<\/li>\n<li><strong>Qu\u00e9 conservar:<\/strong> criterios, pruebas por grupos, informaci\u00f3n laboral, consultas, decisiones revisadas e impugnaciones.<\/li>\n<\/ul>\n<h4>TI, ciberseguridad y riesgo tecnol\u00f3gico (DORA)<\/h4>\n<ul>\n<li><strong>Qu\u00e9 registrar:<\/strong> IA integrada en el core bancario, CRM, ERP, nube, desarrollo, seguridad y aplicaciones de terceros.<\/li>\n<li><strong>Qu\u00e9 hacer:<\/strong> controlar accesos, datos, subcontratistas, vulnerabilidades, continuidad, registros y salida del proveedor. El <a href=\"https:\/\/www.eba.europa.eu\/publications-and-media\/publications\/risk-assessment-report-june-2026\">informe de riesgos de la EBA de 2026<\/a> exige a los bancos integrar el uso de IA en su marco DORA.<\/li>\n<li><strong>Qu\u00e9 conservar:<\/strong> evaluaci\u00f3n del proveedor, contrato, versiones, pruebas de seguridad, plan de continuidad, salida e incidentes.<\/li>\n<\/ul>\n<h4>Marketing y ofertas personalizadas<\/h4>\n<ul>\n<li><strong>Qu\u00e9 registrar:<\/strong> generaci\u00f3n de contenidos, segmentaci\u00f3n, modelos de propensi\u00f3n y personalizaci\u00f3n de ofertas de productos financieros.<\/li>\n<li><strong>Qu\u00e9 hacer:<\/strong> revisar el contenido antes de publicarlo, aplicar el art\u00edculo 50 cuando proceda, respetar el RGPD y evitar la explotaci\u00f3n prohibida de la vulnerabilidad econ\u00f3mica.<\/li>\n<li><strong>Qu\u00e9 conservar:<\/strong> criterios de segmentaci\u00f3n, base jur\u00eddica, revisi\u00f3n de cumplimiento, avisos y campa\u00f1as.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Paso 4. Clasifica cada caso de uso, del scoring al robo-advisor<\/h3>\n<ol>\n<li>Comprueba si la herramienta encaja en la definici\u00f3n de sistema de IA: un motor de reglas fijas del scoring tradicional puede quedar fuera; un modelo que aprende de datos, no.<\/li>\n<li>Revisa si el uso est\u00e1 prohibido por el art\u00edculo 5, como la puntuaci\u00f3n social aplicada al cr\u00e9dito.<\/li>\n<li>Comprueba si activa las obligaciones de transparencia del art\u00edculo 50, como ocurre con el asistente de banca digital.<\/li>\n<li>Revisa si la finalidad aparece en el anexo III.<\/li>\n<li>Si aparece, aplica el <a href=\"https:\/\/ai-act-service-desk.ec.europa.eu\/es\/ai-act\/article-6\">art\u00edculo 6.3<\/a>.<\/li>\n<li>Determina si la entidad es proveedor o responsable del despliegue, clave en los modelos de scoring desarrollados internamente.<\/li>\n<\/ol>\n<aside role=\"note\"><strong>Nota<\/strong>: Para aplicar la excepci\u00f3n del art\u00edculo 6.3, el sistema debe realizar una tarea limitada, preparatoria o auxiliar de las previstas en ese art\u00edculo, no plantear un riesgo significativo y no influir materialmente en la decisi\u00f3n. Un OCR que extrae los datos de una n\u00f3mina para el expediente de cr\u00e9dito puede acogerse a la excepci\u00f3n; el modelo que punt\u00faa la solvencia con esos datos, no.<\/aside>\n<h3>Paso 5. Elimina los usos prohibidos en productos financieros y aplica la transparencia en cada canal<\/h3>\n<h4>Usos prohibidos en la operativa financiera<\/h4>\n<ul>\n<li><strong>Puntuaci\u00f3n social:<\/strong> denegar o encarecer un producto financiero por conductas ajenas al riesgo real, como los h\u00e1bitos de consumo, la actividad en redes o reclamaciones presentadas en otros \u00e1mbitos.<\/li>\n<li><strong>Explotaci\u00f3n de vulnerabilidad:<\/strong> usar los movimientos de cuenta para detectar dificultad econ\u00f3mica y dirigir a esas personas cr\u00e9ditos r\u00e1pidos o revolving, o presionar en el recobro aprovechando esa situaci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Reconocimiento de emociones en el trabajo:<\/strong> analizar el estado emocional de los gestores del contact center o de los operadores de mesa para evaluar su rendimiento, salvo motivos m\u00e9dicos o de seguridad.<\/li>\n<li><strong>Categorizaci\u00f3n biom\u00e9trica sensible:<\/strong> inferir origen \u00e9tnico, creencias u orientaci\u00f3n sexual a partir de la voz o la imagen del cliente en el v\u00eddeo-KYC o el onboarding digital, salvo las excepciones legales.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Consulta el <a href=\"https:\/\/eur-lex.europa.eu\/eli\/reg\/2024\/1689\/oj\/spa#art_5\">art\u00edculo 5<\/a> y las <a href=\"https:\/\/digital-strategy.ec.europa.eu\/en\/library\/commission-publishes-guidelines-prohibited-artificial-intelligence-ai-practices-defined-ai-act\">directrices de la Comisi\u00f3n sobre pr\u00e1cticas prohibidas<\/a> antes de bloquear un uso.<\/p>\n<h4>Transparencia en banca digital, tarificadores y comunicaciones<\/h4>\n<ul>\n<li><strong>Chatbots y asistentes:<\/strong> el asistente de la banca digital o el tarificador conversacional de la aseguradora deben informar de la interacci\u00f3n con IA. La entidad debe comprobar que el aviso funciona en cada canal.<\/li>\n<li><strong>Ultrafalsificaciones:<\/strong> si la entidad publica v\u00eddeos o audios sint\u00e9ticos de portavoces en campa\u00f1as o comunicaciones a inversores, debe revelar su car\u00e1cter artificial, salvo las excepciones legales.<\/li>\n<li><strong>Textos de inter\u00e9s p\u00fablico:<\/strong> los informes o an\u00e1lisis de mercado generados con IA y publicados por la entidad deben indicar su origen artificial cuando se cumplan las condiciones del art\u00edculo 50.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Paso 6. Eval\u00faa al proveedor dentro del marco DORA<\/h3>\n<p>En banca y seguros esta evaluaci\u00f3n no es un proceso nuevo: se integra en el control de externalizaciones que ya exigen DORA y las directrices de la EBA. Antes de contratar, renovar o activar una nueva funci\u00f3n de IA, comprueba:<\/p>\n<ul>\n<li>Finalidad prevista, l\u00edmites y segmento de clientes o cartera para los que se ha probado.<\/li>\n<li>Modelo, versi\u00f3n, m\u00e9tricas, sesgos y si los datos de evaluaci\u00f3n representan a la clientela de la entidad.<\/li>\n<li>Acceso y exportaci\u00f3n de los registros y de las explicaciones de cada decisi\u00f3n de cr\u00e9dito o prima.<\/li>\n<li>Uso, conservaci\u00f3n, localizaci\u00f3n y transferencia de los datos financieros de los clientes.<\/li>\n<li>Subcontratistas, seguridad, incidentes, continuidad y recuperaci\u00f3n conforme a DORA.<\/li>\n<li>Aviso previo de cambios de modelo, finalidad o condiciones que alteren el scoring o la tarificaci\u00f3n.<\/li>\n<li>Derecho de auditor\u00eda, cooperaci\u00f3n con el Banco de Espa\u00f1a, la CNMV o la DGSFP y plan de salida.<\/li>\n<\/ul>\n<p>No despliegues el sistema si falta informaci\u00f3n necesaria y el riesgo no puede reducirse. Comprueba tambi\u00e9n si la entidad pasa a ser proveedor conforme al <a href=\"https:\/\/ai-act-service-desk.ec.europa.eu\/es\/ai-act\/article-25\">art\u00edculo 25<\/a>: ocurre al comercializar el sistema con su nombre, modificarlo sustancialmente o cambiar su finalidad, y es el escenario habitual cuando la entidad desarrolla internamente sus modelos de scoring.<\/p>\n<h3>Paso 7. Valida el modelo antes de llevarlo a producci\u00f3n<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Rendimiento:<\/strong> precisi\u00f3n, falsos positivos y negativos, estabilidad y backtesting frente a la cartera real.<\/li>\n<li><strong>Equidad:<\/strong> diferencias injustificadas entre grupos y variables proxy, como el c\u00f3digo postal o el tipo de contrato actuando como sustitutos del origen o la edad.<\/li>\n<li><strong>Explicabilidad:<\/strong> factores comprensibles para el analista, el cliente y el supervisor financiero.<\/li>\n<li><strong>Supervisi\u00f3n:<\/strong> capacidad de corregir una denegaci\u00f3n o una prima y de detener el sistema.<\/li>\n<li><strong>Seguridad:<\/strong> manipulaci\u00f3n de entradas, fuga de datos, instrucciones maliciosas, ca\u00edda y recuperaci\u00f3n, alineadas con el marco DORA.<\/li>\n<li><strong>Operativa:<\/strong> avisos, reclamaciones, registros y ejercicio de derechos.<\/li>\n<\/ul>\n<p>La aprobaci\u00f3n debe indicar versi\u00f3n, finalidad, poblaci\u00f3n, datos, l\u00edmites, m\u00e9tricas aceptables y condiciones de parada.<\/p>\n<p>La mayor\u00eda de las entidades ya somete sus modelos de scoring o tarificaci\u00f3n a un circuito interno de control (revisi\u00f3n independiente antes de usarlos, vigilancia de su acierto y retirada cuando fallan), porque el Banco de Espa\u00f1a y el <a href=\"https:\/\/www.bankingsupervision.europa.eu\/press\/pr\/date\/2025\/html\/ssm.pr250728~2b36305822.es.html\">BCE<\/a> lo exigen desde antes del AI Act. <strong>No crees un proceso paralelo<\/strong>: <a href=\"https:\/\/elgerentedecredito.com\/la-inteligencia-artificial-obliga-a-los-bancos-a-replantear-la-gestion-del-riesgo-de-modelos-mientras-la-ue-endurece-la-supervision\/\" rel=\"nofollow\">los bancos europeos est\u00e1n ampliando sus marcos de gesti\u00f3n del riesgo de modelos para absorber las obligaciones del AI Act<\/a>, a\u00f1adiendo los controles nuevos del reglamento (equidad entre grupos, explicabilidad ante el cliente, condiciones de suspensi\u00f3n) al ciclo que ya siguen sus modelos. Duplicar el circuito genera dos expedientes para el mismo scoring, calendarios descoordinados y responsables distintos respondiendo por el mismo sistema.<\/p>\n<h3>Paso 8. Establece supervisi\u00f3n humana y evaluaciones de impacto en scoring y tarificaci\u00f3n<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Supervisi\u00f3n humana:<\/strong> para sistemas de alto riesgo, el <a href=\"https:\/\/ai-act-service-desk.ec.europa.eu\/es\/ai-act\/article-26\">art\u00edculo 26<\/a> exige asignarla a personas competentes y con autoridad para corregir o detener el uso.<\/li>\n<li><strong>Evaluaci\u00f3n de derechos fundamentales:<\/strong> antes del primer uso de scoring de cr\u00e9dito y tarificaci\u00f3n de vida o salud de alto riesgo, realiza la evaluaci\u00f3n del <a href=\"https:\/\/ai-act-service-desk.ec.europa.eu\/es\/ai-act\/article-27\">art\u00edculo 27<\/a> y cumple su obligaci\u00f3n de notificaci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>EIPD:<\/strong> realiza la <a href=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/evaluacion-impacto\/\">evaluaci\u00f3n de impacto en protecci\u00f3n de datos<\/a> exigida por el art\u00edculo 35 del RGPD cuando el tratamiento pueda entra\u00f1ar un alto riesgo, siguiendo los <a href=\"https:\/\/www.aepd.es\/preguntas-frecuentes\/2-tus-obligaciones-como-responsable-del-tratamiento\/10-evaluacion-de-impacto\">criterios publicados por la AEPD<\/a>.<\/li>\n<li><strong>Explicaci\u00f3n:<\/strong> prepara una respuesta clara para las solicitudes amparadas por el <a href=\"https:\/\/eur-lex.europa.eu\/eli\/reg\/2024\/1689\/oj\/spa#art_86\">art\u00edculo 86<\/a>, coordinada con el art\u00edculo 22 del RGPD y la regulaci\u00f3n sectorial.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Qu\u00e9 conservar:<\/strong> versi\u00f3n, datos de entrada, salida, factores determinantes de la denegaci\u00f3n o la prima, identidad del revisor, correcci\u00f3n realizada, decisi\u00f3n comunicada al cliente y reclamaci\u00f3n.<\/p>\n<h3>Paso 9. Forma a cada equipo, del analista de riesgos al gestor comercial<\/h3>\n<p>El <a href=\"https:\/\/eur-lex.europa.eu\/eli\/reg\/2024\/1689\/oj\/spa#art_4\">art\u00edculo 4<\/a> exige medidas de alfabetizaci\u00f3n adaptadas al conocimiento, el contexto y el riesgo. No exige un certificado \u00fanico.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Consejo y direcci\u00f3n:<\/strong> responsabilidades, apetito de riesgo de IA e incidentes con impacto en clientes o en el supervisor.<\/li>\n<li><strong>Cr\u00e9dito y seguros:<\/strong> variables del scoring y de la tarificaci\u00f3n, sesgos, explicaci\u00f3n de denegaciones y primas, y revisi\u00f3n de decisiones.<\/li>\n<li><strong>Fraude y AML:<\/strong> errores de los motores de alertas, suplantaci\u00f3n de identidad en el onboarding y escalado.<\/li>\n<li><strong>Atenci\u00f3n al cliente y red comercial:<\/strong> l\u00edmites del asistente de banca digital, comprobaci\u00f3n de respuestas, transparencia y derivaci\u00f3n a un gestor.<\/li>\n<li><strong>TI y Seguridad:<\/strong> protecci\u00f3n de los datos financieros, ataques a los modelos, registros, cambios e incidentes reportables bajo DORA.<\/li>\n<li><strong>Compras y Jur\u00eddico:<\/strong> documentaci\u00f3n del proveedor de IA, contratos de externalizaci\u00f3n y reparto de responsabilidades.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Qu\u00e9 conservar:<\/strong> temario, asistentes, fecha, evaluaci\u00f3n y formaci\u00f3n de refuerzo.<\/p>\n<h3>Paso 10. Monitoriza denegaciones, primas y desviaciones, y conserva el expediente<\/h3>\n<p>Define una frecuencia seg\u00fan el riesgo y revisa el sistema siempre que cambien:<\/p>\n<ul>\n<li>El modelo de scoring o tarificaci\u00f3n, la versi\u00f3n, los datos, el proveedor, la finalidad o el segmento de clientes.<\/li>\n<li>Las tasas de error, denegaciones, primas, reclamaciones o diferencias entre grupos.<\/li>\n<li>La seguridad, la disponibilidad o la capacidad de explicar la decisi\u00f3n al cliente.<\/li>\n<li>La normativa o las instrucciones del Banco de Espa\u00f1a, la CNMV, la DGSFP, la AESIA o la AEPD.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Para los sistemas de alto riesgo, el art\u00edculo 26.6 exigir\u00e1 conservar durante al menos seis meses los registros generados autom\u00e1ticamente que est\u00e9n bajo el control de la entidad, salvo que otra norma establezca un plazo distinto.<\/p>\n<h2>Qu\u00e9 obligaciones tiene la entidad financiera como responsable del despliegue<\/h2>\n<div class=\"data-table\">\n<table>\n<caption>Obligaciones del art\u00edculo 26 aplicadas al sector financiero<\/caption>\n<thead>\n<tr>\n<th>Obligaci\u00f3n<\/th>\n<th>Directriz concreta<\/th>\n<th>Qui\u00e9n la ejecuta<\/th>\n<th>Cu\u00e1ndo aplica<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Usar seg\u00fan las instrucciones (26.1)<\/td>\n<td>No emplear el scoring fuera del producto o la poblaci\u00f3n para los que el proveedor lo prob\u00f3<\/td>\n<td>Direcci\u00f3n de riesgos de cr\u00e9dito o departamento actuarial<\/td>\n<td>Antes de activar y en cada cambio de uso<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Supervisi\u00f3n humana competente (26.2)<\/td>\n<td>Analistas con autoridad para corregir o anular una denegaci\u00f3n de cr\u00e9dito o una prima<\/td>\n<td>Analistas de riesgos y suscriptores<\/td>\n<td>En cada decisi\u00f3n relevante<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Datos de entrada pertinentes (26.4)<\/td>\n<td>Comprobar que los datos del solicitante est\u00e1n completos y actualizados antes de ejecutar el scoring<\/td>\n<td>Equipos de admisi\u00f3n y calidad del dato<\/td>\n<td>En cada uso<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Vigilar el funcionamiento (26.5)<\/td>\n<td>Monitorizar tasas de denegaci\u00f3n y diferencias entre grupos; suspender el sistema ante un riesgo y avisar al proveedor<\/td>\n<td>Direcci\u00f3n de Riesgos (CRO) y validaci\u00f3n interna de modelos<\/td>\n<td>De forma continua<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Conservar los registros (26.6)<\/td>\n<td>Guardar los logs del sistema de scoring o tarificaci\u00f3n al menos seis meses<\/td>\n<td>Departamento de sistemas (CIO)<\/td>\n<td>Desde la puesta en servicio<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Informar a la plantilla (26.7)<\/td>\n<td>Comunicar a empleados y representantes qu\u00e9 mide cualquier sistema que los eval\u00fae o asigne tareas, antes de activarlo<\/td>\n<td>Recursos Humanos<\/td>\n<td>Antes de la puesta en servicio<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Evaluaci\u00f3n de impacto (26.9)<\/td>\n<td>Realizar la EIPD del art\u00edculo 35 del RGPD en scoring y tarificaci\u00f3n con datos personales<\/td>\n<td>Delegado de protecci\u00f3n de datos<\/td>\n<td>Antes del tratamiento<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Informar a las personas afectadas (26.11)<\/td>\n<td>Explicar al cliente el papel del sistema en la denegaci\u00f3n y c\u00f3mo solicitar revisi\u00f3n humana<\/td>\n<td>Atenci\u00f3n al cliente y negocio<\/td>\n<td>Al comunicar la decisi\u00f3n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<h2>Qu\u00e9 documentos debe conservar la entidad<\/h2>\n<p>El contenido depender\u00e1 del sistema y de las normas aplicables. Como expediente m\u00ednimo, conserva:<\/p>\n<ul>\n<li>Pol\u00edtica de IA de la entidad y reparto de funciones entre direcciones.<\/li>\n<li>Inventario de modelos y fichas de finalidad y clasificaci\u00f3n.<\/li>\n<li>Evaluaci\u00f3n y contrato del proveedor, con cl\u00e1usulas de auditor\u00eda y plan de salida.<\/li>\n<li>Validaciones, m\u00e9tricas, backtesting, l\u00edmites y aprobaciones.<\/li>\n<li>EIPD y evaluaci\u00f3n de derechos fundamentales cuando procedan.<\/li>\n<li>Dise\u00f1o de supervisi\u00f3n humana y personas autorizadas.<\/li>\n<li>Avisos, explicaciones, decisiones y reclamaciones.<\/li>\n<li>Registros, incidentes, cambios y medidas correctoras.<\/li>\n<li>Formaci\u00f3n impartida a cada equipo y sus registros.<\/li>\n<li>Informes al consejo y auditor\u00edas internas.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Qui\u00e9n supervisa el cumplimiento de la Ley de IA en el sector financiero<\/h2>\n<p>El <a href=\"https:\/\/eur-lex.europa.eu\/eli\/reg\/2024\/1689\/oj\/spa#art_74\">art\u00edculo 74.6<\/a> atribuye la vigilancia de determinados sistemas de alto riesgo relacionados con servicios financieros a la autoridad de supervisi\u00f3n financiera. En Espa\u00f1a, la autoridad depender\u00e1 de la actividad y la finalidad: Banco de Espa\u00f1a, CNMV o Direcci\u00f3n General de Seguros y Fondos de Pensiones. Seg\u00fan el sistema, tambi\u00e9n podr\u00e1n intervenir AESIA y, si hay datos personales, la AEPD. En banca, esta vigilancia se superpone al marco de gobernanza de modelos que ya exigen el Banco de Espa\u00f1a y el BCE en la concesi\u00f3n de cr\u00e9dito.<\/p>\n<h2>Comprobaci\u00f3n final: cu\u00e1ndo la entidad est\u00e1 preparada<\/h2>\n<p>La entidad est\u00e1 preparada para cumplir la <strong>Ley de IA en el sector financiero<\/strong> cuando puede demostrar que:<\/p>\n<ul>\n<li>todos los sistemas, del scoring al chatbot de banca digital, tienen responsable, finalidad y clasificaci\u00f3n.<\/li>\n<li>los usos prohibidos est\u00e1n bloqueados y los avisos de IA funcionan en cada canal de contrataci\u00f3n y atenci\u00f3n.<\/li>\n<li>el scoring, la tarificaci\u00f3n de vida y salud y los sistemas de RRHH cuentan con validaci\u00f3n, supervisi\u00f3n y evaluaciones de impacto.<\/li>\n<li>los proveedores entregan la informaci\u00f3n y los registros, y el contrato permite auditar y cambiar de sistema.<\/li>\n<li>el personal sabe cu\u00e1ndo corregir una decisi\u00f3n del sistema y cu\u00e1ndo derivar al cliente a una persona.<\/li>\n<li>cada denegaci\u00f3n, prima o bloqueo puede reconstruirse ante el supervisor o una reclamaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La Ley de IA considera inicialmente de alto riesgo dos usos propios del sector financiero: evaluar la solvencia o puntuaci\u00f3n crediticia de&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":21,"featured_media":49537,"parent":48335,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v16.7 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>C\u00f3mo cumplir la Ley de IA en el sector financiero y bancario<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"La Ley de IA impone controles estrictos al sector financiero. 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