{"id":36884,"date":"2026-05-20T12:55:06","date_gmt":"2026-05-20T12:55:06","guid":{"rendered":"https:\/\/aisuperior.com\/?p=36884"},"modified":"2026-05-20T12:55:06","modified_gmt":"2026-05-20T12:55:06","slug":"machine-learning-in-fintech","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aisuperior.com\/es\/machine-learning-in-fintech\/","title":{"rendered":"Aprendizaje autom\u00e1tico en el sector Fintech: casos de uso e impacto en 2026."},"content":{"rendered":"<p><b>Resumen r\u00e1pido:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> El aprendizaje autom\u00e1tico en el sector fintech aprovecha algoritmos avanzados para transformar los servicios financieros mediante la detecci\u00f3n de fraudes, la gesti\u00f3n de riesgos, el comercio algor\u00edtmico y la personalizaci\u00f3n de la experiencia del cliente. Las instituciones financieras est\u00e1n adoptando r\u00e1pidamente las tecnolog\u00edas de aprendizaje autom\u00e1tico: a fecha de 2024, 751 TP3T de los principales bancos brit\u00e1nicos e internacionales ya utilizaban alg\u00fan tipo de IA en sus operaciones, frente a los 531 TP3T de 2022.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El sector de los servicios financieros maneja enormes cantidades de datos. Registros de transacciones, perfiles de clientes, movimientos del mercado, historiales crediticios: todo ello crea un entorno donde el aprendizaje autom\u00e1tico no solo ayuda, sino que cambia radicalmente el funcionamiento de las finanzas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Y las cifras lo confirman. Seg\u00fan datos de la Reserva Federal citados en un discurso de 2026 por la vicepresidenta de Supervisi\u00f3n, Michelle W. Bowman, la p\u00e9rdida total por fraude no relacionado con tarjetas de cr\u00e9dito en todo el sistema financiero ascendi\u00f3 a 1.840 millones de d\u00f3lares en 2024, de los cuales solo se recuperaron 1.240 millones de d\u00f3lares, mientras que uno de cada cinco adultos estadounidenses sufri\u00f3 fraude o estafa financiera. Esto no es una mejora menor, sino una transformaci\u00f3n completa de la forma en que las instituciones financieras se protegen a s\u00ed mismas y a sus clientes.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pero el aprendizaje autom\u00e1tico en el sector fintech va mucho m\u00e1s all\u00e1 de la prevenci\u00f3n del fraude. Las instituciones financieras ahora utilizan algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico para todo, desde la calificaci\u00f3n crediticia hasta la optimizaci\u00f3n de carteras, desde la atenci\u00f3n al cliente mediante chatbots hasta la detecci\u00f3n de patrones de lavado de dinero que los analistas humanos jam\u00e1s detectar\u00edan.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Estado actual de la adopci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico en los servicios financieros<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La curva de adopci\u00f3n lo refleja claramente. Seg\u00fan el Informe Global de IA en Servicios Financieros de 2026, 811.000 millones de empresas de servicios financieros encuestadas est\u00e1n adoptando la IA en alg\u00fan nivel, y 751.000 millones de empresas de servicios financieros del Reino Unido utilizan espec\u00edficamente esta tecnolog\u00eda a principios de 2026.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El mercado laboral tambi\u00e9n refleja este cambio. Los datos de la Reserva Federal muestran que aproximadamente 101.030 ofertas de empleo en el sector financiero mencionan ahora habilidades relacionadas con la IA, el doble del promedio de 51.030 en todos los sectores.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">No se trata solo de que los grandes bancos experimenten con nuevas tecnolog\u00edas. El aprendizaje autom\u00e1tico se ha convertido en infraestructura, la base sobre la que operan los servicios financieros modernos.<\/span><\/p>\n<p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-36886 size-full\" src=\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image1-1-10.avif\" alt=\"Seg\u00fan un estudio del Banco de Inglaterra, la adopci\u00f3n de la inteligencia artificial entre las principales instituciones financieras casi se duplic\u00f3 entre 2022 y 2024.\" width=\"1200\" height=\"678\" srcset=\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image1-1-10.avif 1200w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image1-1-10-300x170.avif 300w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image1-1-10-1024x579.avif 1024w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image1-1-10-768x434.avif 768w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image1-1-10-18x10.avif 18w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-35586\" src=\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Superior.webp\" alt=\"\" width=\"434\" height=\"116\" srcset=\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Superior.webp 434w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Superior-300x80.webp 300w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Superior-18x5.webp 18w\" sizes=\"(max-width: 434px) 100vw, 434px\" \/><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Cree software de aprendizaje autom\u00e1tico con IA superior<\/span><\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/aisuperior.com\/es\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">IA superior<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> Desarrollan software de IA a medida, incluyendo modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, herramientas de an\u00e1lisis predictivo y aplicaciones web y m\u00f3viles basadas en IA. Su equipo brinda soporte a proyectos desde la fase de descubrimiento y revisi\u00f3n de datos hasta el desarrollo del producto m\u00ednimo viable (MVP), la integraci\u00f3n y la evaluaci\u00f3n de resultados.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para los equipos de tecnolog\u00eda financiera, esto puede servir de apoyo para la detecci\u00f3n de fraudes, la evaluaci\u00f3n de riesgos, el an\u00e1lisis del comportamiento del cliente, la previsi\u00f3n u otros flujos de trabajo que impliquen un gran volumen de datos.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfNecesitas un sistema de aprendizaje autom\u00e1tico basado en tus datos?<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">AI Superior puede ayudar con:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Creaci\u00f3n de soluciones personalizadas de aprendizaje autom\u00e1tico<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">desarrollo de herramientas de an\u00e1lisis predictivo<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Probar ideas mediante el desarrollo de PoC o MVP.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Integraci\u00f3n de la IA en los sistemas existentes<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\ud83d\udc49 <\/span><a href=\"https:\/\/aisuperior.com\/es\/contact\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">Contacta con IA Superior<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> para hablar sobre su proyecto.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Detecci\u00f3n y prevenci\u00f3n de fraude<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El fraude financiero se vuelve cada vez m\u00e1s sofisticado. Solo el fraude con cheques registr\u00f3 m\u00e1s de 15.000 denuncias entre febrero y agosto de 2023, lo que representa un valor de transacci\u00f3n de 1.046.880 millones de d\u00f3lares, seg\u00fan la Red de Control de Delitos Financieros.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Aqu\u00ed es donde el aprendizaje autom\u00e1tico brilla. Los sistemas tradicionales basados en reglas marcan las transacciones seg\u00fan criterios predeterminados: umbrales de importe, anomal\u00edas geogr\u00e1ficas, patrones temporales. Pero los estafadores aprenden estas reglas y encuentran la manera de sortearlas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico no funcionan as\u00ed. Analizan miles de variables simult\u00e1neamente, identificando patrones invisibles para los analistas humanos o los conjuntos de reglas r\u00edgidas. El monto de la transacci\u00f3n, la categor\u00eda del comercio, la huella digital del dispositivo, la velocidad de escritura, el movimiento del cursor: todo esto alimenta modelos que se adaptan a medida que evolucionan las t\u00e1cticas de fraude.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Seg\u00fan datos de la Reserva Federal citados en un discurso de 2026 por la vicepresidenta de Supervisi\u00f3n, Michelle W. Bowman, la p\u00e9rdida total por fraude no relacionado con tarjetas de cr\u00e9dito en todo el sistema financiero fue de 1.840 millones de d\u00f3lares en 2024, de los cuales solo se recuperaron 1.210 millones de d\u00f3lares, mientras que uno de cada cinco adultos estadounidenses sufri\u00f3 fraude o estafas financieras. Ese dinero habr\u00eda desaparecido con los m\u00e9todos de detecci\u00f3n anteriores.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Prevenci\u00f3n de fraude en tiempo real<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La rapidez es crucial en la detecci\u00f3n de fraudes. Una transacci\u00f3n fraudulenta detectada tres d\u00edas despu\u00e9s sigue significando dinero perdido.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los sistemas modernos de aprendizaje autom\u00e1tico operan en milisegundos, analizando las transacciones a medida que se producen. Los sistemas de detecci\u00f3n de fraude basados en aprendizaje autom\u00e1tico en tiempo real buscan equilibrar la reducci\u00f3n de falsos positivos con la eficacia en la detecci\u00f3n del fraude.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ese equilibrio es fundamental. Si se marcan como fraudulentas demasiadas transacciones leg\u00edtimas, los clientes se frustran. Si no se detecta un fraude, todos pierden.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Negociaci\u00f3n algor\u00edtmica y gesti\u00f3n de inversiones<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los mercados financieros generan enormes cantidades de datos cada segundo. Movimientos de precios, vol\u00famenes de negociaci\u00f3n, an\u00e1lisis del sentimiento en torno a las noticias, indicadores econ\u00f3micos, tendencias en redes sociales: mucha m\u00e1s informaci\u00f3n de la que los operadores humanos pueden procesar.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico sobresalen precisamente en este desaf\u00edo. Identifican correlaciones entre diversas fuentes de datos, ejecutan operaciones basadas en modelos multifactoriales complejos y ajustan las estrategias a medida que cambian las condiciones del mercado.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Un estudio reciente de ArXiv sobre estrategias de trading de Bitcoin revel\u00f3 que las redes neuronales LSTM (Long Short-Term Memory) lograron una rentabilidad acumulada de 65,23% en 2024, en comparaci\u00f3n con los 53,38% de los modelos LightGBM. Incluso tras considerar una comisi\u00f3n de trading de 0,1%, la estrategia LSTM mantuvo una rentabilidad de 53,23%.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pero el trading algor\u00edtmico no se limita solo a las criptomonedas. Mercados de renta variable, divisas, materias primas: los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico operan ahora en todas las clases de activos.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Optimizaci\u00f3n de cartera<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La construcci\u00f3n de carteras se basaba tradicionalmente en la Teor\u00eda Moderna de Carteras, que equilibra la rentabilidad esperada con el riesgo en funci\u00f3n de las correlaciones hist\u00f3ricas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los enfoques de aprendizaje autom\u00e1tico incorporan muchas m\u00e1s variables: patrones de rotaci\u00f3n sectorial, indicadores macroecon\u00f3micos, reg\u00edmenes de volatilidad y restricciones de liquidez. Los modelos de aprendizaje profundo pueden identificar relaciones no lineales que la optimizaci\u00f3n tradicional no detecta.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El Laboratorio de Tecnolog\u00edas Financieras Avanzadas de Stanford destaca c\u00f3mo las redes recurrentes profundas capturan la dependencia de la trayectoria en las predicciones de riesgo, comprendiendo que la secuencia de eventos del mercado importa, no solo los eventos en s\u00ed mismos.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Gesti\u00f3n de riesgos y calificaci\u00f3n crediticia<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Determinar la solvencia crediticia sol\u00eda significar consultar el historial crediticio, verificar los ingresos y el historial laboral. Variables limitadas, f\u00f3rmulas r\u00edgidas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los modelos de cr\u00e9dito basados en aprendizaje autom\u00e1tico eval\u00faan cientos de puntos de datos: patrones de pago en m\u00faltiples cuentas, actividad en redes sociales, comportamiento de navegaci\u00f3n y patrones de uso del tel\u00e9fono inteligente. \u00bfPol\u00e9mico? A veces. \u00bfEficaz? Los datos sugieren que s\u00ed.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pero la eficacia no es el \u00fanico factor a considerar. La Reserva Federal ha recalcado la importancia de garantizar que los pr\u00e9stamos basados en IA no perpet\u00faen pr\u00e1cticas discriminatorias. La gobernadora Lael Brainard expres\u00f3 su preocupaci\u00f3n por la equidad en los resultados de los servicios financieros, e hizo hincapi\u00e9 en la necesidad de supervisar los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico para detectar posibles sesgos.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Predicci\u00f3n de incumplimiento<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Predecir los impagos de pr\u00e9stamos es de vital importancia. Si se presta dinero a alguien que no lo va a devolver, la instituci\u00f3n pierde dinero. Si se deniega el cr\u00e9dito a alguien solvente, ambas partes pierden oportunidades.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico mejoran la precisi\u00f3n de las predicciones al identificar patrones sutiles en el comportamiento de pago. Detectan se\u00f1ales de alerta temprana: peque\u00f1os cambios en los patrones de transacciones que preceden a dificultades financieras.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Esto beneficia tanto a prestamistas como a prestatarios. Una mejor evaluaci\u00f3n de riesgos se traduce en precios m\u00e1s adecuados y un mayor acceso al cr\u00e9dito para quienes antes se encontraban en zonas grises seg\u00fan los modelos de calificaci\u00f3n tradicionales.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Servicio al cliente y personalizaci\u00f3n<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Seg\u00fan datos del sector de 2026, 741 TP3T de empresas de servicios financieros han implementado la atenci\u00f3n al cliente impulsada por IA, con las fintech a la cabeza con 821 TP3T en comparaci\u00f3n con 671 TP3T entre las empresas tradicionales.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los chatbots representan la aplicaci\u00f3n de aprendizaje autom\u00e1tico m\u00e1s visible de cara al cliente. Pero los chatbots financieros modernos van mucho m\u00e1s all\u00e1 de las respuestas predefinidas a las preguntas frecuentes.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El procesamiento del lenguaje natural permite comprender el contexto, el sentimiento y la intenci\u00f3n. Un cliente que pregunta sobre &quot;mi \u00faltimo pago&quot; recibe respuestas diferentes seg\u00fan si se refiere a un pago con tarjeta de cr\u00e9dito o a un pago pendiente de un pr\u00e9stamo.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Asesoramiento Financiero Personalizado<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los robo-asesores utilizan el aprendizaje autom\u00e1tico para proporcionar orientaci\u00f3n en materia de inversiones que antes solo estaba disponible a trav\u00e9s de asesores financieros humanos que cobraban comisiones elevadas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos sistemas analizan la tolerancia al riesgo, los objetivos financieros, los horizontes temporales y la situaci\u00f3n fiscal para recomendar la asignaci\u00f3n de carteras. A medida que cambian las circunstancias (un nuevo trabajo, la proximidad a la jubilaci\u00f3n, un cambio en el mercado), los algoritmos ajustan las recomendaciones en consecuencia.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La democratizaci\u00f3n es importante. El asesoramiento financiero personalizado se vuelve accesible para personas con saldos modestos en sus cuentas, a quienes los servicios de asesoramiento tradicionales no les resultar\u00edan rentables.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Cumplimiento normativo y prevenci\u00f3n del blanqueo de capitales<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los costos de cumplimiento normativo siguen aumentando. Los bancos han gastado m\u00e1s de 173 mil millones de d\u00f3lares desde 2007 en personal y sistemas para mantener el cumplimiento de los requisitos de Conozca a su Cliente (KYC), Antilavado de Dinero (AML) y la Ley de Secreto Bancario.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El aprendizaje autom\u00e1tico ayuda a gestionar estos costes a la vez que mejora la eficacia. Los sistemas AML analizan los patrones de transacciones para identificar actividades sospechosas que podr\u00edan indicar blanqueo de capitales. Rastrean redes complejas de transferencias, empresas fantasma y cuentas relacionadas: conexiones que a los analistas humanos les llevar\u00eda semanas identificar.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En realidad, la regulaci\u00f3n representa un \u00e1rea donde las mejoras en el aprendizaje autom\u00e1tico impactan directamente en la rentabilidad. Un cumplimiento m\u00e1s eficiente se traduce en menores costos y menor riesgo regulatorio.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Monitoreo de transacciones<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El monitoreo tradicional de transacciones genera una enorme cantidad de falsos positivos. Las transacciones leg\u00edtimas se marcan como sospechosas, lo que requiere una revisi\u00f3n manual que hace perder tiempo al personal de cumplimiento.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico aprenden qu\u00e9 se considera normal para cada cliente. Las transacciones grandes pueden ser rutinarias para una cuenta comercial, pero sospechosas para una cuenta personal. Las transferencias internacionales pueden ser habituales para una empresa de importaci\u00f3n\/exportaci\u00f3n, pero inusuales para un comerciante local.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta comprensi\u00f3n del contexto reduce los falsos positivos al tiempo que detecta la actividad genuinamente sospechosa de forma m\u00e1s fiable.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Consideraciones t\u00e9cnicas para la implementaci\u00f3n<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El desarrollo de sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico para aplicaciones financieras presenta desaf\u00edos \u00fanicos. La precisi\u00f3n es fundamental: los errores pueden suponer p\u00e9rdidas millonarias o infracciones normativas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La calidad de los datos determina el rendimiento del modelo. Los datos financieros suelen provenir de sistemas dispares con formatos inconsistentes, valores faltantes y frecuencias de actualizaci\u00f3n variables. La limpieza y estandarizaci\u00f3n de estos datos representa un importante obst\u00e1culo para la implementaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Explicabilidad del modelo<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los reguladores exigen cada vez m\u00e1s transparencia. Un modelo que deniega cr\u00e9dito debe justificar su decisi\u00f3n, no solo proporcionar una puntuaci\u00f3n. Un sistema de detecci\u00f3n de fraude que bloquea transacciones debe justificar sus decisiones.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El Laboratorio de Tecnolog\u00edas Financieras Avanzadas de Stanford hace hincapi\u00e9 en las pruebas de significancia variable para redes profundas, es decir, en comprender qu\u00e9 factores influyen en las predicciones del modelo. Esto es importante tanto para el cumplimiento normativo como para la gesti\u00f3n interna de riesgos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los modelos de caja negra que funcionan de maravilla pero que no pueden explicarse a s\u00ed mismos crean riesgos regulatorios y de reputaci\u00f3n que las instituciones financieras no pueden permitirse.<\/span><\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th><b>Aplicaci\u00f3n de aprendizaje autom\u00e1tico<\/b><\/th>\n<th><b>Beneficio principal<\/b><\/th>\n<th><b>Desaf\u00edo clave<\/b><b>\u00a0<\/b><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Detecci\u00f3n de fraude<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Identificaci\u00f3n de amenazas en tiempo real<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Equilibrar los falsos positivos<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Puntuacion de credito<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Acceso ampliado al cr\u00e9dito<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Prevenci\u00f3n de prejuicios<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Comercio algor\u00edtmico<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Procesamiento de datos de mercado a gran escala<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Adaptaci\u00f3n a la volatilidad del mercado<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Monitoreo de AML<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">detecci\u00f3n de patrones complejos<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Explicabilidad regulatoria<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Servicio al Cliente<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Disponibilidad 24\/7<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Comprensi\u00f3n del lenguaje natural<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Requisitos de infraestructura de datos<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El volumen de datos en los servicios financieros sigue aumentando a un ritmo acelerado. La Reserva Federal se\u00f1al\u00f3 que, en 2013, se estimaba que 901.000 millones de datos mundiales se hab\u00edan generado en los dos a\u00f1os anteriores. Para 2016, esa misma cantidad se hab\u00eda generado en el a\u00f1o anterior.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta explosi\u00f3n exige una infraestructura s\u00f3lida. Almacenamiento, capacidad de procesamiento y ancho de banda de red requieren una inversi\u00f3n sustancial. Las plataformas en la nube brindan acceso a modelos preentrenados y herramientas intuitivas para desarrolladores, lo que facilita la implementaci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico. Las instituciones financieras pueden aprovechar estos recursos sin necesidad de construir todo desde cero.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Privacidad y seguridad<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los datos financieros representan una de las categor\u00edas m\u00e1s sensibles de informaci\u00f3n personal. Los sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico deben proteger estos datos mientras los utilizan para el entrenamiento y la inferencia.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">T\u00e9cnicas como el aprendizaje federado permiten entrenar modelos con datos distribuidos sin centralizar la informaci\u00f3n confidencial. La privacidad diferencial a\u00f1ade garant\u00edas matem\u00e1ticas de que los registros individuales permanecen protegidos incluso cuando se implementan modelos entrenados con ellos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pero las amenazas a la seguridad tambi\u00e9n evolucionan. Los sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico pueden tanto defenderse de ataques sofisticados como facilitarlos, incluyendo campa\u00f1as de phishing e ingenier\u00eda social.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Par\u00e1metros de rendimiento y mejoras en la precisi\u00f3n<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La Reserva Federal proporciona datos de referencia convincentes para las mejoras en el rendimiento del aprendizaje autom\u00e1tico. Las tasas de error en el reconocimiento de im\u00e1genes se redujeron de 261 TP3T (valor inicial) a 3,51 TP3T (despu\u00e9s de cuatro a\u00f1os de desarrollo), un resultado mejor que la tasa de error humano de 51 TP3T.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A\u00fan m\u00e1s impresionante: la combinaci\u00f3n de IA con revisi\u00f3n humana redujo la tasa de errores a tan solo 0,51 TP3T. Este enfoque h\u00edbrido aprovecha la velocidad y la consistencia de la m\u00e1quina junto con el juicio humano y la comprensi\u00f3n del contexto.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las aplicaciones financieras presentan patrones similares. Los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico identifican patrones que los humanos pasan por alto, mientras que los humanos supervisan y gestionan los casos excepcionales en los que los modelos tienen dificultades.<\/span><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-36887 size-full\" src=\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image2-1-8.avif\" alt=\"Tasas de error en el reconocimiento de im\u00e1genes seg\u00fan diferentes enfoques, lo que demuestra c\u00f3mo la combinaci\u00f3n de la IA con la supervisi\u00f3n humana permite obtener las tasas de error m\u00e1s bajas (datos de la Reserva Federal).\" width=\"1120\" height=\"669\" srcset=\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image2-1-8.avif 1120w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image2-1-8-300x179.avif 300w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image2-1-8-1024x612.avif 1024w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image2-1-8-768x459.avif 768w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image2-1-8-18x12.avif 18w\" sizes=\"(max-width: 1120px) 100vw, 1120px\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Tendencias emergentes y direcciones futuras<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los modelos b\u00e1sicos \u2014grandes modelos de lenguaje y otros sistemas preentrenados\u2014 representan la vanguardia. Seg\u00fan una investigaci\u00f3n del Banco de Pagos Internacionales, 171.000 millones de casos de uso de IA en finanzas emplean actualmente modelos b\u00e1sicos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos modelos ofrecen capacidades que los enfoques de aprendizaje autom\u00e1tico anteriores no pod\u00edan igualar. Comprensi\u00f3n del lenguaje natural, aprendizaje de cero ejemplos, razonamiento multimodal. Pueden analizar documentos financieros, generar informes, responder consultas complejas y realizar tareas para las que no fueron entrenados expl\u00edcitamente.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pero tambi\u00e9n introducen nuevos riesgos. Alucinaciones donde los modelos afirman con seguridad informaci\u00f3n incorrecta. Sesgos codificados en los datos de entrenamiento. Riesgo de concentraci\u00f3n, ya que muchas instituciones dependen del mismo pu\u00f1ado de proveedores de modelos base.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es probable que el sector de servicios financieros experimente un impacto desproporcionado debido a su naturaleza intensiva en informaci\u00f3n. Procesar solicitudes de pr\u00e9stamos, analizar oportunidades de inversi\u00f3n, detectar fraudes: todas estas son tareas en las que el aprendizaje autom\u00e1tico destaca.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Desaf\u00edos de implementaci\u00f3n y gesti\u00f3n de riesgos<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A pesar de sus beneficios, la implementaci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico en finanzas enfrenta obst\u00e1culos reales. Sistemas heredados que no se integran f\u00e1cilmente con las plataformas modernas de aprendizaje autom\u00e1tico. Datos aislados en distintos departamentos y filiales. Escasez de talento con experiencia en el sector financiero y habilidades en ingenier\u00eda de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La incertidumbre regulatoria complica la planificaci\u00f3n. Las reglas dise\u00f1adas para sistemas tradicionales no se adaptan f\u00e1cilmente a los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico que aprenden y se adaptan continuamente. Los supervisores buscan explicabilidad y estabilidad, mientras que los sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico funcionan mejor cuando se les permite evolucionar.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Gesti\u00f3n del riesgo de modelos<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los reguladores financieros exigen marcos s\u00f3lidos para la gesti\u00f3n del riesgo de los modelos. Esto implica procesos de documentaci\u00f3n, validaci\u00f3n, supervisi\u00f3n y gobernanza para los sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los modelos deben probarse con datos fuera de la muestra. Se debe realizar un seguimiento de las m\u00e9tricas de rendimiento a lo largo del tiempo. Las decisiones deben ser auditables. Se deben establecer procedimientos de anulaci\u00f3n cuando el juicio humano deba prevalecer sobre los resultados del modelo.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos requisitos aumentan la complejidad de la implementaci\u00f3n, pero cumplen funciones importantes. Las instituciones financieras no pueden permitirse sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico que funcionen de maravilla en la fase de desarrollo, pero que fallen en producci\u00f3n cuando hay dinero real en juego.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Requisitos de habilidades y talento<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los datos de la Reserva Federal, que muestran que 101.300 ofertas de empleo en el sector financiero mencionan habilidades en inteligencia artificial, indican una importante demanda de talento. Esto representa el doble del promedio general del mercado.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las instituciones financieras necesitan cient\u00edficos de datos, ingenieros de aprendizaje autom\u00e1tico e investigadores de inteligencia artificial. Pero tambi\u00e9n necesitan expertos en la materia que comprendan las finanzas lo suficientemente bien como para guiar el desarrollo de modelos e interpretar los resultados.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los mejores sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico surgen de la colaboraci\u00f3n entre expertos t\u00e9cnicos y profesionales financieros. Ingenieros que comprenden las matem\u00e1ticas detr\u00e1s de las redes neuronales trabajan con operadores que entienden la microestructura del mercado. Cient\u00edficos de datos se asocian con responsables de cumplimiento normativo para crear sistemas contra el blanqueo de capitales que realmente funcionen en la pr\u00e1ctica.<\/span><\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th><b>Role<\/b><\/th>\n<th><b>Responsabilidades clave<\/b><\/th>\n<th><b>Habilidades requeridas<\/b><b>\u00a0<\/b><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Ingeniero de aprendizaje autom\u00e1tico<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Desarrollo e implementaci\u00f3n del modelo<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Python, TensorFlow, PyTorch, plataformas en la nube<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Cient\u00edfico de datos<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">An\u00e1lisis e ingenier\u00eda de caracter\u00edsticas<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Estad\u00edstica, SQL, conocimiento del dominio<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Ingeniero de Operaciones de Aprendizaje Autom\u00e1tico<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Sistemas de producci\u00f3n y monitorizaci\u00f3n<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">DevOps, contenedores, orquestaci\u00f3n<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Validador de modelos<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Revisi\u00f3n independiente del modelo<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Finanzas, estad\u00edstica, conocimientos normativos<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Ventajas competitivas y valor empresarial<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las instituciones financieras que implementan el aprendizaje autom\u00e1tico de forma eficaz obtienen ventajas competitivas cuantificables. La aprobaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida de pr\u00e9stamos atrae clientes. Una mejor detecci\u00f3n del fraude reduce las p\u00e9rdidas. Unos modelos de riesgo m\u00e1s precisos permiten una mejor fijaci\u00f3n de precios.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Seg\u00fan datos de la Reserva Federal citados en un discurso de 2026 por la vicepresidenta de Supervisi\u00f3n, Michelle W. Bowman, la p\u00e9rdida total por fraude no relacionado con tarjetas de cr\u00e9dito en todo el sistema financiero ascendi\u00f3 a 1.040.840 millones de d\u00f3lares en 2024, de los cuales solo se recuperaron 1.040.210 millones de d\u00f3lares, mientras que uno de cada cinco adultos estadounidenses sufri\u00f3 fraude o estafa financiera. Ese dinero se habr\u00eda perdido utilizando los m\u00e9todos tradicionales.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pero el valor va m\u00e1s all\u00e1 del ahorro de costes. El aprendizaje autom\u00e1tico permite crear productos y servicios totalmente nuevos. Los microcr\u00e9ditos son rentables solo porque el aprendizaje autom\u00e1tico automatiza la evaluaci\u00f3n crediticia. Asesoramiento financiero en tiempo real a gran escala. Informaci\u00f3n predictiva sobre las necesidades de los clientes antes de que las expresen.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Beneficios de la optimizaci\u00f3n de procesos<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Seg\u00fan datos del Banco de Pagos Internacionales, con 411.000 empresas que utilizan IA para optimizar sus procesos internos, la eficiencia operativa representa un importante motor de valor.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las operaciones administrativas \u2014conciliaci\u00f3n, elaboraci\u00f3n de informes, supervisi\u00f3n del cumplimiento\u2014 consumen enormes recursos. La automatizaci\u00f3n mediante aprendizaje autom\u00e1tico reduce el trabajo manual a la vez que mejora la precisi\u00f3n y la velocidad.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Esto libera al personal para actividades de mayor valor: gesti\u00f3n de relaciones, resoluci\u00f3n de problemas complejos, planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica y trabajos que requieren criterio, empat\u00eda y creatividad, en lugar de procesamiento repetitivo de datos.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Preguntas frecuentes<\/span><\/h2>\n<div class=\"schema-faq-code\">\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">\u00bfC\u00f3mo se utiliza actualmente el aprendizaje autom\u00e1tico en el sector fintech?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">El aprendizaje autom\u00e1tico impulsa los sistemas de detecci\u00f3n de fraude, los modelos de calificaci\u00f3n crediticia, las plataformas de negociaci\u00f3n algor\u00edtmica, los chatbots de atenci\u00f3n al cliente y el monitoreo del cumplimiento normativo. Seg\u00fan un estudio del Banco de Inglaterra, para 2024, 751.000 millones de las principales instituciones financieras utilizaban alg\u00fan tipo de IA, con aplicaciones que abarcaban la gesti\u00f3n de riesgos, la optimizaci\u00f3n de procesos y la atenci\u00f3n al cliente.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">\u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre IA y aprendizaje autom\u00e1tico en los servicios financieros?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">La inteligencia artificial (IA) es el concepto m\u00e1s amplio de m\u00e1quinas que realizan tareas que normalmente requieren inteligencia humana. El aprendizaje autom\u00e1tico es un subconjunto espec\u00edfico de la IA en el que los sistemas aprenden de los datos sin ser programados expl\u00edcitamente. En el sector fintech, la mayor\u00eda de las aplicaciones de IA utilizan t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico como redes neuronales, \u00e1rboles de decisi\u00f3n o modelos de aprendizaje profundo.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">\u00bfCu\u00e1les son los principales retos de la implementaci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico en las instituciones financieras?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">Entre los principales desaf\u00edos se incluyen la integraci\u00f3n con sistemas heredados, la garant\u00eda de la calidad de los datos en fuentes aisladas, el cumplimiento normativo, la explicabilidad de los modelos, la gesti\u00f3n de los riesgos de sesgo y la contrataci\u00f3n de personal con experiencia financiera y habilidades en ingenier\u00eda de aprendizaje autom\u00e1tico. Las instituciones financieras tambi\u00e9n se enfrentan a riesgos de concentraci\u00f3n, ya que muchas dependen de los mismos proveedores de modelos base.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">\u00bfSe puede confiar en los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico para tomar decisiones financieras cr\u00edticas?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">Con una gobernanza adecuada, s\u00ed. Los reguladores financieros exigen marcos s\u00f3lidos de gesti\u00f3n del riesgo de los modelos, que incluyan validaci\u00f3n, supervisi\u00f3n y documentaci\u00f3n. Las investigaciones demuestran que combinar la IA con la supervisi\u00f3n humana ofrece los mejores resultados: los enfoques h\u00edbridos reducen las tasas de error a 0,5% en comparaci\u00f3n con 3,5% para el aprendizaje autom\u00e1tico avanzado por s\u00ed solo o 5% para la intervenci\u00f3n humana \u00fanicamente, seg\u00fan los par\u00e1metros de referencia de la Reserva Federal.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">\u00bfC\u00f3mo mejora el aprendizaje autom\u00e1tico el servicio al cliente en el sector bancario?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">Los chatbots con inteligencia artificial ofrecen atenci\u00f3n al cliente las 24 horas del d\u00eda, los 7 d\u00edas de la semana, con comprensi\u00f3n del lenguaje natural que va m\u00e1s all\u00e1 de las respuestas predefinidas. Los asesores rob\u00f3ticos brindan orientaci\u00f3n de inversi\u00f3n personalizada a gran escala. Los sistemas de recomendaci\u00f3n sugieren productos relevantes seg\u00fan los patrones de transacci\u00f3n y los eventos importantes de la vida. Aproximadamente 741 millones de empresas financieras utilizan IA espec\u00edficamente para mejorar la atenci\u00f3n al cliente, seg\u00fan datos del Banco de Pagos Internacionales.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">\u00bfCu\u00e1l es la perspectiva de futuro para el aprendizaje autom\u00e1tico en el sector fintech?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">La adopci\u00f3n de la IA seguir\u00e1 aceler\u00e1ndose. La OCDE proyecta que contribuir\u00e1 entre 0,4 y 1,3 puntos porcentuales al crecimiento anual de la productividad laboral en las econom\u00edas del G7 durante la pr\u00f3xima d\u00e9cada. Los modelos b\u00e1sicos est\u00e1n ampliando sus capacidades en an\u00e1lisis de documentos, razonamiento multimodal y aprendizaje de cero ejemplos. Sin embargo, las instituciones deben equilibrar la innovaci\u00f3n con la gesti\u00f3n de riesgos, los requisitos de explicabilidad y la prevenci\u00f3n de sesgos.<\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Conclusi\u00f3n<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El aprendizaje autom\u00e1tico ha pasado de ser una tecnolog\u00eda experimental a convertirse en una infraestructura fundamental en los servicios financieros. La evidencia es clara: las tasas de adopci\u00f3n, los resultados en la prevenci\u00f3n del fraude y el aumento de la productividad.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pero este no es el final de la transformaci\u00f3n, sino el comienzo. Los modelos fundamentales, el aprendizaje federado, la integraci\u00f3n de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica y las t\u00e9cnicas a\u00fan por desarrollar seguir\u00e1n transformando el funcionamiento de las instituciones financieras.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las instituciones que prosperen ser\u00e1n aquellas que implementen el aprendizaje autom\u00e1tico de forma reflexiva. No se guiar\u00e1n por las modas, sino que resolver\u00e1n problemas reales. No reemplazar\u00e1n el juicio humano, sino lo complementar\u00e1n. No ignorar\u00e1n los riesgos, sino que los gestionar\u00e1n sistem\u00e1ticamente.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los servicios financieros generan datos, se enfrentan a la complejidad y operan bajo el escrutinio regulatorio, lo que los convierte en un entorno ideal para las aplicaciones de aprendizaje autom\u00e1tico. La cuesti\u00f3n no es si adoptar o no el aprendizaje autom\u00e1tico, sino c\u00f3mo hacerlo de forma eficaz, responsable y competitiva.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Comience a evaluar d\u00f3nde el aprendizaje autom\u00e1tico puede aportar mayor valor a las operaciones. Desarrolle la infraestructura y el talento necesarios. Establezca marcos de gobernanza que permitan la innovaci\u00f3n a la vez que se gestiona el riesgo. Las instituciones financieras que liderar\u00e1n la pr\u00f3xima d\u00e9cada est\u00e1n realizando estas inversiones hoy mismo.<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Quick Summary: Machine learning in fintech leverages advanced algorithms to transform financial services through fraud detection, risk management, algorithmic trading, and personalized customer experiences. 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