De la declaración a la predicción: La IA y el nuevo paradigma en la evaluación de idoneidad del inversor minorista

Abstract

El trabajo analiza el impacto de la IA en la transformación del proceso de evaluación de idoneidad del inversor minorista en el sector financiero. Tradicionalmente, esta evaluación se basa en un modelo declarativo, mediante cuestionarios autocompletados por el cliente, lo que genera múltiples limitaciones (falta de precisión, sesgos cognitivos o manipulación consciente de las respuestas). Este estudio propone avanzar hacia un modelo más predictivo, basado en el análisis de datos estructurados y no estructurados, utilizando herramientas de IA como el machine learning y el procesamiento del lenguaje natural. Este nuevo paradigma permitiría perfilar mejor al inversor, detectar incoherencias, minimizar sesgos y adaptar las recomendaciones ofrecidas a tiempo real. No obstante, se subrayan los desafíos regulatorios, especialmente en cuanto a la protección de datos y la transparencia algorítmica. En este sentido, se concluye que debe concebirse a la IA no como sustituto del modelo tradicional, sino como un complemento para mejorar su fiabilidad y eficacia, conforme a los marcos normativos de la MiFID II, el RGPD y el Reglamento de IA.

His paper analyses the impact of AI on the transformation of the retail investor suitability assessment process in the financial sector. Traditionally, this assessment is based on a declarative model, using questionnaires completed by the customer, which generates multiple limitations (lack of accuracy, cognitive biases or conscious manipulation of responses). This study proposes moving towards a more predictive model, based on the analysis of structured and unstructured data, using AI tools such as machine learning and natural language processing. This new paradigm would allow for better investor profiling, detection of inconsistencies, minimisation of biases and adaptation of recommendations offered in real time. However, regulatory challenges are highlighted, particularly in terms of data protection and algorithmic transparency. In this regard, it is concluded that AI should be conceived not as a substitute for the traditional model, but as a complement to improve its reliability and effectiveness, in accordance with the regulatory frameworks of MiFID II, the GDPR and the AI Regulation.