Vietnam fija umbrales de riesgo para la IA bancaria, límites de pago y protecciones para los clientes

Los umbrales de pago someten la banca automatizada a una supervisión más estricta

Vietnam clasificará como de alto riesgo los sistemas de IA que realicen pagos automáticamente cuando las transacciones de un cliente individual superen los 10 millones de VND por pago o los 20 millones de VND en un día. Para los clientes institucionales, los umbrales correspondientes son superiores a 50 millones de VND por transacción o a 100 millones de VND diarios. Las normas entran en vigor el 15 de noviembre de 2026, en virtud de la Circular n.º 53/2026/TT-NHNN, emitida por el gobernador del Banco Estatal de Vietnam el 30 de septiembre.

Estos umbrales activan una supervisión más estricta, pero no prohíben los pagos automatizados. Otras disposiciones limitan el valor total que la IA puede transaccionar automáticamente cada día a 100 millones de VND para un cliente individual y a 500 millones de VND para un cliente institucional. También se aplica el límite interno de cada proveedor, que puede ser inferior.

La distinción es importante: un sistema de IA puede entrar en la categoría de alto riesgo mucho antes de alcanzar el volumen máximo de pagos permitido. Ambos límites diarios son cinco veces superiores a los umbrales diarios de riesgo correspondientes: 100 millones de VND frente a 20 millones para las personas, y 500 millones de VND frente a 100 millones para las instituciones.

La lista de circulares de la Asociación de Bancos de Vietnam indica que la medida abarca la seguridad, la gestión de riesgos y las condiciones para el uso de la IA en la banca. Su principio central es que la automatización no elimina la autoridad ni la responsabilidad humanas. Los bancos y otros proveedores regulados siguen siendo responsables de las decisiones tomadas o respaldadas por la IA, incluidos los sistemas adquiridos a proveedores externos.

¿Qué sistemas e instituciones están cubiertos?

Antes de su implementación, los proveedores deben clasificar los sistemas de IA como de riesgo alto, medio o bajo. El nivel de supervisión y el margen de intervención humana deben corresponder a los posibles efectos del sistema sobre los clientes y las operaciones bancarias. Los sistemas de alto riesgo requieren evaluaciones de impacto que examinen las posibles consecuencias de su uso antes de que empiecen a funcionar.

Los sistemas automatizados de crédito también están sujetos a un umbral monetario: los créditos de 50 millones de VND o más sitúan al sistema correspondiente en la categoría de alto riesgo. A diferencia de los umbrales de pago, que se aplican a valores superiores a las cantidades indicadas, el umbral de crédito incluye exactamente los 50 millones de VND.

Los informes difieren en la descripción de la función crediticia cubierta. Algunos se refieren a la IA que decide automáticamente si concede un crédito, mientras que otros hablan de IA que propone automáticamente una decisión crediticia. La distinción importa para los bancos en los que el software formula una recomendación, pero una persona conserva la autoridad para aprobarla. Las instituciones deben consultar el texto publicado al clasificar esos sistemas.

La circular abarca más que los bancos comerciales. Se aplica a las entidades de crédito, las sucursales de bancos extranjeros, los proveedores de servicios de pago intermediarios, los proveedores de dinero móvil y las empresas de información crediticia. También incluye a la Compañía de Gestión de Activos de Vietnam, la Imprenta Nacional de Dinero y el Seguro de Depósitos de Vietnam. Su ámbito comprende la banca, los servicios de intermediación de pagos, la información crediticia y las operaciones de dinero móvil.

Los clientes deben dar su consentimiento antes de que la IA pueda realizar pagos

Un banco no puede considerar que la disponibilidad de una función de pago con IA constituye permiso para usarla en nombre de un cliente. La ejecución automatizada de pagos requiere un acuerdo previo entre el proveedor y el cliente que defina qué está autorizado a hacer el sistema.

El acuerdo debe especificar el alcance de las transacciones permitidas, los límites para cada pago y para los totales diarios, su período de vigencia, las condiciones aplicables y el derecho del cliente a rescindirlo. Los informes también señalan que deben establecerse las condiciones de suspensión y la responsabilidad del proveedor cuando recibe una solicitud de rescisión.

Los clientes deben disponer de herramientas para pausar o revocar la autorización concedida a la IA. Por tanto, las normas distinguen entre la capacidad técnica de una institución para automatizar pagos y el consentimiento continuo del cliente a esa automatización. Los informes indican que existe el derecho a rescindir la autorización en cualquier momento y la obligación de actuar de inmediato ante esa solicitud.

Ni el consentimiento del cliente ni un límite de pago interno eliminan el tope reglamentario. Un cliente puede autorizar un conjunto definido de transacciones, pero su ejecución debe respetar tanto el límite del proveedor como el tope diario de 100 millones o 500 millones de VND, según corresponda.

Los supervisores humanos deben poder detener el sistema

La IA de alto riesgo debe supervisarse de forma continua. Los supervisores necesitan tanto autoridad como capacidad práctica para anular, ajustar o pausar sus decisiones. Los proveedores también deben mantener un mecanismo de emergencia que permita detener o aislar un sistema de IA cuando sea necesario.

La intervención humana debe quedar registrada. Los registros deben indicar qué se modificó, cuándo tuvo lugar la intervención, quién la realizó y por qué. Así es posible reconstruir una decisión y la respuesta correspondiente, en lugar de depender de una afirmación general de que una persona supervisaba el sistema.

Durante un incidente grave, los bancos y los proveedores de billeteras electrónicas deben activar el apagado de emergencia, pasar a operaciones manuales cuando sea necesario y tomar medidas correctivas para limitar los daños. La alternativa manual es distinta de la revisión habitual: permite que una institución continúe las tareas necesarias sin depender de la IA afectada.

Los proveedores no pueden invocar la autonomía, las características técnicas o el origen externo de un sistema para excluir o reducir su responsabilidad administrativa y legal. La circular considera el control humano un requisito operativo, no una simple declaración de que alguien sigue siendo responsable.

Los clientes obtienen información, explicaciones y revisión humana

Cuando la IA sustituye a una persona en una comunicación directa, se debe informar a los clientes al comienzo de la sesión o conversación de que están interactuando con un sistema de IA. Los proveedores también deben contar con un departamento y procedimientos para recibir y tramitar reclamaciones sobre el uso de la IA.

Si un cliente impugna una decisión automatizada, una persona debe revisarla. El resultado de esa revisión constituye la base definitiva para resolver la reclamación. Este requisito no debe confundirse con una afirmación de que no existen otros recursos legales: se refiere al proceso de resolución de reclamaciones del proveedor.

En el caso de decisiones automatizadas que afecten directamente a la responsabilidad legal, las obligaciones financieras o el acceso a productos y servicios, los proveedores deben conservar los fundamentos y los factores clave que determinaron el resultado. Esos registros deben permitir explicar la decisión cuando el cliente lo solicite.

La obligación de explicar no exige revelar el código fuente, los algoritmos detallados, los parámetros del modelo ni secretos comerciales o tecnológicos. En las decisiones relacionadas con fraude, estafas, blanqueo de capitales, financiación del terrorismo o ciberseguridad, el proveedor puede ofrecer explicaciones compatibles con los controles de riesgo y la protección de los activos de los clientes. El requisito consiste en explicar los fundamentos pertinentes sin exponer información que pueda debilitar esas protecciones.

La calidad y la seguridad de los datos pasan a ser condiciones para la implementación

La circular aborda riesgos que pueden surgir antes de que un cliente reciba un resultado de la IA. Los datos usados para el entrenamiento, las pruebas y el funcionamiento deben tener un origen claro y lícito. Las instituciones deben controlar su calidad, detectar errores e imprecisiones, identificar manipulaciones o envenenamiento de datos y vigilar los cambios durante el funcionamiento.

El envenenamiento de datos consiste en contaminar deliberadamente la información que usa un sistema de IA para que sus resultados dejen de ser fiables o sirvan a los fines de un atacante. Otros problemas más habituales, como los registros imprecisos o desactualizados, también pueden distorsionar las decisiones. Las normas exigen prestar atención tanto a la interferencia deliberada como a la calidad de los datos.

Los sistemas de IA deben someterse a evaluaciones de ciberseguridad antes de entrar en funcionamiento, de forma periódica después y cuando se modifiquen sustancialmente. Los proveedores también deben cumplir requisitos de seguridad de los datos, gestión de cambios, gestión de incidentes y registro de actividades. El marco de gestión abarca los riesgos relacionados con los modelos, la ética, la externalización y la cadena de suministro.

Antes de implementar un sistema, la institución debe preparar la documentación exigida, evaluar si se cumplen las condiciones de funcionamiento y obtener la aprobación de la autoridad competente. Por tanto, introducir un modelo nuevo o modificar uno existente implica algo más que determinar si sus resultados parecen útiles.

La externalización no transfiere la responsabilidad

Los proveedores externos de IA no pueden usar los datos de una institución para entrenar, ajustar o mejorar modelos sin consentimiento por escrito. Esta restricción es distinta del permiso para tratar datos en el marco del servicio contratado: tener acceso a la información no autoriza por sí solo a reutilizarla para desarrollar modelos.

La institución que utiliza un sistema externalizado sigue siendo responsable de la seguridad operativa, los derechos de los clientes, la ciberseguridad, la protección de los datos personales y la gestión de riesgos. Si ese sistema perjudica a clientes u otras partes afectadas, la institución debe tomar medidas correctivas con prontitud, proteger a los clientes, tramitar las reclamaciones e indemnizar por los daños conforme a las normas aplicables.

Estas obligaciones vinculan la gestión de proveedores con las protecciones para los clientes establecidas en otras partes de la circular. Un banco sigue necesitando medios para explicar las decisiones importantes, revisar los resultados impugnados e intervenir en las operaciones, incluso cuando la tecnología subyacente procede de otra empresa. Contratar a un proveedor no elimina esas obligaciones.

Las propuestas anteriores muestran cómo se desarrolló el marco

La circular definitiva se basa en un proyecto de marco descrito anteriormente en 2026. El análisis del proyecto publicado en abril por Baker McKenzie, fechado el 23 de abril, describía controles sobre el diseño, las pruebas, la supervisión, las actualizaciones y el retiro seguro de los sistemas de IA. También abordaba la detección de la deriva del modelo, es decir, los cambios en el comportamiento o la precisión de un sistema a medida que cambian los datos con los que se encuentra.

Ese análisis describía medidas propuestas contra el sesgo algorítmico por motivos de género, origen étnico, religión, discapacidad, edad y desventaja socioeconómica. También señalaba como elementos del proyecto las evaluaciones anuales de capacidades y las auditorías independientes de la IA externalizada. Se trata de detalles del proyecto y no deben considerarse automáticamente disposiciones confirmadas de la circular publicada.

La actualización sobre el proyecto de circular de la Cámara de Comercio Australiana en Vietnam describía de manera similar las prohibiciones propuestas contra la discriminación y la explotación de grupos vulnerables. Destacaba los criterios de rendimiento y precisión, la formación del personal, los planes de respuesta a incidentes y las revisiones anuales de gobernanza. La cámara señaló que la Ley de IA de Vietnam entró en vigor en marzo de 2026 y que la circular bancaria aplica disposiciones de esa ley.

Ambas descripciones institucionales del proyecto especificaban que los incidentes graves de IA debían notificarse al Banco Estatal en un plazo de 24 horas desde su detección y que debía presentarse un informe final en los cinco días hábiles posteriores a su resolución. Esos plazos figuran en las descripciones del proyecto, pero no están confirmados en los informes sobre la circular publicada. Las instituciones deben verificar las disposiciones definitivas sobre notificación y no incorporar los plazos del proyecto a sus planes de cumplimiento sin comprobarlos.

Calendario de implementación y cuestiones pendientes

La circular entra en vigor el 15 de noviembre de 2026, mientras que los sistemas de IA que ya estén funcionando antes de esa fecha tienen hasta el 1 de marzo de 2027 para cumplir los requisitos de seguridad, gestión de riesgos e implementación. Algunas disposiciones sobre el marco de gestión de riesgos, las verificaciones de ciberseguridad y el personal siguen un calendario gradual, aunque los informes sobre la medida definitiva no especifican los plazos detallados.

• Marzo de 2026: entró en vigor la Ley de IA de Vietnam, según la Cámara de Comercio Australiana en Vietnam.
• 23 de abril de 2026: Baker McKenzie publicó su análisis del proyecto de circular bancaria sobre IA.
• 30 de septiembre de 2026: el gobernador del Banco Estatal emitió la Circular n.º 53/2026/TT-NHNN.
• 15 de noviembre de 2026: entra en vigor la circular.
• 1 de marzo de 2027: los sistemas de IA que funcionen antes de la fecha de entrada en vigor deben completar el trabajo de cumplimiento exigido.

Las normas llegan en un momento en que los bancos amplían el uso de la IA en la evaluación de solvencia, el análisis de préstamos, la detección de fraudes en pagos, el asesoramiento automatizado y las verificaciones de identidad electrónica. Un directivo no identificado de un banco estatal afirmó que en la mayoría de los bancos los pagos todavía implican la intervención de personas y que su propio banco mantiene la revisión humana de las aprobaciones de préstamos. Esa declaración indica que la asistencia de la IA y la ejecución totalmente automatizada aún representan etapas distintas de adopción.

Las normas vigentes también exigen la autenticación biométrica del titular de una cuenta para las transacciones en línea superiores a 10 millones de VND por operación. Esa cantidad coincide con el umbral de pagos individuales para clasificar como de alto riesgo a la IA, pero los requisitos tienen objetivos distintos: uno verifica la identidad del titular de la cuenta y el otro regula el riesgo del sistema automatizado. Los informes no explican cómo cumplirán los acuerdos de pago autónomos los requisitos biométricos en todas las situaciones.

Lo que debe saber

• La Circular n.º 53/2026/TT-NHNN entra en vigor el 15 de noviembre de 2026.
• Los pagos automatizados de clientes individuales superiores a 10 millones de VND por operación o a 20 millones de VND diarios activan la clasificación de alto riesgo.
• Los umbrales para instituciones son superiores a 50 millones de VND por operación o a 100 millones de VND diarios.
• Los pagos automatizados diarios tienen un límite de 100 millones de VND para las personas y de 500 millones para las instituciones, sujetos a los límites del proveedor.
• Los sistemas de crédito automatizado pertinentes entran en la categoría de alto riesgo a partir de los 50 millones de VND inclusive.
• Los clientes deben dar su consentimiento para los pagos automatizados y poder pausar o revocar esa autorización.
• Las decisiones automatizadas impugnadas requieren una revisión humana, y los proveedores deben conservar los fundamentos de las decisiones importantes.
• La externalización no elimina la responsabilidad de las instituciones, y los proveedores necesitan consentimiento por escrito para reutilizar los datos institucionales en el desarrollo de modelos.
• Los sistemas de IA existentes deben completar el cumplimiento antes del 1 de marzo de 2027; algunos requisitos siguen un calendario gradual.