El gran motor de la economía contemporánea es el emprendimiento: agentes de cambio detrás de las fuerzas creativo-destructivas schumpeterianas, que garantizan que nuevas empresas más productivas reemplacen los procesos más obsoletos. Este proceso genera crecimiento sostenido, nuevas posiciones laborales que usualmente requieren profesionales calificados. Como tal, se han buscado incesablemente instrumentos de política que promuevan el emprendimiento, así como durante años se promulgaron alternativas como el fomento industrial o el impulso a sectores como la construcción para “jalonar” la economía. No obstante, dominar el emprendimiento ha demostrado ser una tarea notablemente más difícil que las otras políticas de desarrollo. Es aquí donde se entiende la intención emprendedora, y en especial desde las universidades, como fuente de la innovación.

En los últimos años, los requerimientos legales y técnicos para administrar la información han aumentado de manera exponencial y, junto con ellos, también las necesidades de monitoreo y seguimiento de la actividad financiera. La tecnología ha sido una aliada para facilitar el cumplimiento de los requisitos regulatorios de manera más ágil, efectiva y costo-eficiente, y ello ha dado lugar a que nazca un campo denominado tecnología regulatoria o RegTech, subdivisión del sector FinTech, orientado a la aplicación de procesos automatizados con fines de monitoreo, seguimiento, detección de fraude, reporte y cumplimiento normativo. A su vez, dichos procesos se basan en importantes avances tecnológicos como el big data, la inteligencia artificial y el machine learning, los cuales han habilitado la transición hacia un ecosistema financiero digital con , nuevos participantes y modelos de negocio, que generan beneficios y oportunidades tanto a las instituciones reguladas como a los usuarios y las autoridades. Con el ánimo de aportar a la difusión y al avance de la aplicación de las nuevas tecnologías a la actividad de los mercados de valores y divisas, el Autorregulador del Mercado de Valores (AMV) y la Universidad del Rosario presentan este documento de investigación, el cual se compone de cuatro secciones. En la primera se describen los principales as?pectos de las tecnologías de aprendizaje automático; en la segunda se analiza el campo del RegTech, o cumplimiento normativo automatiza?do, identificando sus aplicaciones más relevantes en las actividades de monitoreo y seguimiento en la industria financiera, al tiempo que se exponen experiencias internacionales y locales; en la tercera se reflexiona sobre las ventajas y los retos para los intermediarios de valores y divisas que implica la implementación del machine learning y la inteligencia artificial para la supervisión y el cumplimiento, y, finalmente, se plantean algunas consideraciones, a manera de conclusión.