Más allá del modelo único:: cómo construir un ecosistema de IA que realmente escale en servicios financieros
La mayoría de los proyectos de IA en servicios financieros comienzan con pruebas de concepto impresionantes. Un modelo de detección de fraude identifica un 15 % más de transacciones sospechosas. Un algoritmo de scoring crediticio aprueba un 20 % más de solicitantes calificados. Una optimización del onboarding reduce las tasas de abandono en un 12 %. Estos logros generan entusiasmo, aseguran la aprobación de presupuestos y crean impulso para expandirse.
Luego llega la realidad. El modelo de fraude funciona brillantemente de manera aislada, pero genera conflictos con las decisiones de crédito posteriores. El algoritmo de crédito mejora las aprobaciones, pero provoca inconsistencias de datos que confunden a los equipos de cobranza. La optimización del onboarding funciona para una línea de productos, pero falla al aplicarse a otras.
Bienvenido a la paradoja de la escalabilidad: éxitos individuales de IA que no se traducen en transformación a nivel empresarial.
El desafío fundamental de escalar
Muchas organizaciones abordan la escalabilidad de la IA como un problema de multiplicación: si un modelo funciona, diez modelos deberían funcionar diez veces mejor. La IA empresarial requiere orquestación, no aritmética. La diferencia entre los éxitos aislados y los ecosistemas de IA transformadores radica en cómo esos modelos trabajan juntos como una capa de inteligencia integrada.
Consideremos un viaje típico del cliente en servicios financieros. Durante el onboarding, la IA evalúa riesgos de fraude y solvencia. Durante la relación, monitoriza patrones de gasto y ajusta límites de crédito. Cuando los pagos se vuelven irregulares, determina estrategias de cobranza. Cada punto de decisión involucra equipos, fuentes de datos y objetivos diferentes, pero todos se refieren al mismo cliente.
En implementaciones aisladas, cada equipo optimiza sus métricas sin visibilidad de los efectos upstream o downstream. Esto puede generar decisiones contradictorias, experiencias inconsistentes para el cliente y resultados subóptimos en todo el ciclo de vida.
La arquitectura de la IA escalable
Escalar con éxito requiere lo que llamamos “arquitectura de decisiones”, un enfoque que trata a la IA como una capa de inteligencia compartida y no como herramientas departamentales. Esta arquitectura tiene cuatro componentes críticos:
Base de datos unificada: La IA escalable depende del acceso consistente y en tiempo real a datos completos del cliente en todos los puntos de decisión. Esto implica superar los silos de datos departamentales y contar con plataformas integradas que ofrezcan una fuente única de verdad. Cuando las señales de riesgo del equipo de fraude están disponibles de inmediato para las decisiones de crédito y cobranza, todo el sistema se vuelve más inteligente.
Capacidades de simulación compartidas: Antes de que cualquier modelo de IA se implemente, las organizaciones exitosas simulan su impacto en todo el ciclo de vida del cliente. ¿Qué pasa con las tasas de cobranza si la detección de fraude se vuelve más sensible? ¿Cómo afectan los aumentos de límite de crédito al comportamiento de pago? La simulación permite comprender estas interdependencias antes del despliegue.
Bucles de retroalimentación de decisiones: La IA escalable aprende de cada decisión en cada punto de contacto. Si un cliente aprobado pese a señales de fraude límite se convierte en una relación valiosa a largo plazo, ese resultado debe informar decisiones futuras. Si una estrategia de cobranza funciona para un segmento, esas ideas deben estar disponibles para otros. Esto requiere bucles de retroalimentación sistemáticos que conecten los resultados con la lógica de decisión.
Lógica y medición consistentes: Los diferentes equipos pueden tener objetivos distintos, pero deben operar bajo una lógica coherente sobre el valor del cliente, la evaluación de riesgos y la gestión de relaciones. Esto significa modelos compatibles que compartan supuestos y marcos de medición comunes.
Optimización de inteligencia y costos
Uno de los patrones más poderosos en IA escalable es la decisión progresiva: un enfoque en varias etapas donde los modelos evalúan a los clientes en sucesivos puntos de decisión, incorporando datos adicionales solo cuando es necesario.
Por ejemplo, en la evaluación crediticia: un modelo de primera etapa analiza solicitudes usando solo datos internos—relaciones existentes, verificación de identidad e información básica de la agencia—identificando aprobaciones y rechazos claros rápidamente. Las solicitudes inciertas pasan a una segunda etapa que incorpora datos alternativos, como análisis de flujo de efectivo o información bancaria abierta. Solo los casos más ambiguos se envían a revisión manual.
Esto aporta múltiples beneficios:
Optimización de costos:
Las fuentes de datos alternativos tienen costos por consulta. Reservarlas para casos donde realmente impactan las decisiones permite aumentar aprobaciones controlando gastos.
Velocidad y experiencia:
Las aprobaciones tempranas con datos mínimos pueden ser casi instantáneas, mientras se reserva tiempo de procesamiento para casos complejos.
Aprendizaje continuo:
Cada etapa genera insights que mejoran todo el sistema. Buen desempeño en la primera etapa refuerza decisiones similares futuras, mientras que los datos alternativos predictivos pueden informar la lógica de etapas anteriores.
La clave está en definir umbrales claros entre etapas que equilibren eficiencia y precisión. Las capacidades de simulación son esenciales para modelar cómo diferentes umbrales afectan tasas de aprobación, niveles de riesgo y costos de datos.
Preparación para escalar y gobernanza
La arquitectura técnica por sí sola no garantiza éxito. También se necesitan estructuras de gobernanza que soporten el desarrollo y despliegue coordinado de IA, incluyendo:
Centros de excelencia interfuncionales que reúnan fraude, crédito, experiencia del cliente y analytics para identificar oportunidades de escalado y resolver conflictos.
KPIs compartidos que equilibren objetivos departamentales con resultados empresariales.
Marcos de interpretabilidad y seguridad para evaluar y validar decisiones de IA, con herramientas de explicabilidad, protocolos de seguridad y monitoreo continuo de sesgos o comportamientos anómalos.
Gestión de riesgos de modelos considerando riesgos a nivel de sistema, no solo desempeño individual.
Casos de éxito comprobados con valor empresarial medible.
Modelos de gobernanza para resolver conflictos entre iniciativas de IA.
Capacidades de simulación que permitan modelar el impacto antes del despliegue.
Errores comunes al escalar
Incluso organizaciones con fuertes capacidades técnicas pueden tropezar. Los errores más frecuentes incluyen:
Trampa del copiar-pegar:
Asumir que un modelo exitoso en un dominio funciona igual en otro.
Proliferación de herramientas:
Usar distintas plataformas de IA genera problemas de integración y evita la sinergia de insights.
Desajuste de métricas:
Optimizar modelos individuales sin considerar impactos empresariales lleva a optimización local en detrimento del desempeño global.
Brecha en gestión del cambio:
Subestimar los cambios organizacionales necesarios para soportar IA escalable.
El camino a seguir
Escalar IA en servicios financieros requiere crear sistemas de toma de decisiones más inteligentes, viendo la IA como infraestructura compartida y no solo aplicaciones departamentales.
Las organizaciones que dominan esta transición dejan de preguntar “¿Cuántos modelos de IA tenemos?” para pasar a “¿Qué tan inteligentes son nuestras decisiones?”. Cambian la celebración del desempeño individual por la medición de resultados empresariales. Evolucionan de iniciativas de IA aisladas a ecosistemas de inteligencia orquestados.
La transformación no es fácil, pero sí esencial. En un entorno de márgenes reducidos y expectativas crecientes de los clientes, las instituciones financieras no pueden permitirse dejar el valor de la IA atrapado en silos departamentales. El futuro pertenece a quienes convierten los éxitos individuales de IA en sistemas de inteligencia coordinada que hacen cada decisión mejor que la anterior.
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Más allá del score crediticio: cómo los datos alternativos están abriendo las puertas a la inclusión financiera.
En los servicios financieros, la pregunta ya no es si puedes prestar de manera responsable, sino si puedes identificar clientes solventes que los métodos tradicionales pasan por alto por completo. Para millones de posibles prestatarios en todo el mundo, contar con un historial crediticio limitado o inexistente en las agencias tradicionales representa una barrera insuperable para acceder a servicios financieros. La evaluación de crédito basada en datos alternativos y potenciada por IA está cambiando esa realidad, un dato a la vez.
El mercado oculto de los consumidores “invisibles” al crédito
Casi 122 millones de latinoamericanos son “invisibles al crédito”, es decir, no tienen historial con las agencias de crédito nacionales. A nivel global, esta cifra se dispara a más de 1.7 mil millones de adultos que no tienen acceso a la banca o están sub-bancarizados. No se trata necesariamente de prestatarios de alto riesgo; simplemente son invisibles para los métodos de evaluación tradicionales, que dependen en gran medida de los datos de las agencias de crédito.
Esto representa tanto un mercado masivo sin explotar como una oportunidad única para la inclusión financiera. El desafío está en evaluar la solvencia sin los marcadores tradicionales, y es justamente aquí donde los datos alternativos brillan.
La ventaja de la IA en la evaluación alternativa
La evaluación con datos alternativos utiliza IA para analizar fuentes de datos no tradicionales que revelan patrones de solvencia invisibles para los sistemas de puntuación convencionales. Algunas de estas fuentes incluyen:
Evaluación del flujo de efectivo: análisis en tiempo real de ingresos y gastos, incluyendo:
Historial de pagos de servicios de telecomunicaciones y servicios públicos que demuestra comportamiento de pago consistente.
Ingresos de la economía de trabajos por encargo que podrían pasar desapercibidos en la verificación laboral tradicional.
Datos de transacciones bancarias abiertas que ofrecen una visión completa de la actividad financiera.
Datos conductuales y psicométricos:
patrones de uso del móvil y evaluaciones psicométricas que indican responsabilidad financiera.
Análisis de redes sociales:
permite identificar posibles fraudes sin comprometer la privacidad.
Los algoritmos de aprendizaje automático identifican patrones sutiles, como pagos consistentes de servicios públicos combinados con un uso estable del móvil, que se correlacionan fuertemente con la probabilidad de repago de un préstamo. La IA combina estas fuentes diversas en perfiles de riesgo coherentes que la puntuación tradicional no puede lograr.
Impacto en la vida real
Las instituciones financieras que implementan estrategias de datos alternativos basadas en IA reportan resultados significativos:
15-54%
Incremento del mercado accesible entre 15 y 40 % al considerar viables a solicitantes previamente “inscoreables”.
60%
Reducción de hasta 60 % en procesos de revisión manual mediante decisiones automatizadas.
Inclusión
más responsable, con tasas de incumplimiento estables o incluso mejores que los métodos tradicionales.
Para los prestatarios, la evaluación basada en datos alternativos significa acceso a crédito para educación, desarrollo empresarial y emergencias financieras que de otra manera estarían fuera de su alcance.
El desafío de integrar los datos
Implementar con éxito la evaluación con datos alternativos requiere una síntesis inteligente de múltiples fuentes de información. Los enfoques más efectivos combinan los datos tradicionales de las agencias (cuando están disponibles) con fuentes alternativas para crear perfiles de riesgo completos.
La IA sobresale en este desafío de integración. A diferencia de los sistemas basados en reglas, que luchan con inconsistencias en los datos, los modelos de aprendizaje automático pueden ponderar dinámicamente diferentes fuentes según su valor predictivo para segmentos específicos de clientes. Por ejemplo, un recién graduado con historial crediticio limitado, pero con credenciales educativas sólidas y pagos digitales consistentes, podría recibir una evaluación favorable que el puntaje tradicional pasaría por alto.
Mercados emergentes: el campo de prueba ideal
La evaluación con datos alternativos tiene sus aplicaciones más dramáticas en mercados emergentes, donde la infraestructura crediticia tradicional aún es limitada. En estos entornos, los modelos de IA pueden analizar:
Patrones de transacciones de dinero móvil que indiquen estabilidad de flujo de efectivo.
Datos agrícolas para agricultores que buscan crédito estacional.
Tasa de finalización educativa y certificaciones profesionales.
Participación comunitaria y reputación local.
Las instituciones financieras en estos mercados reportan que los modelos basados en IA suelen superar a la puntuación tradicional, incluso cuando esta existe, porque capturan patrones conductuales más matizados y en tiempo real.
Consideraciones regulatorias y ética en IA
A medida que la adopción de datos alternativos se acelera, los marcos regulatorios evolucionan para garantizar un crédito justo. Los datos alternativos deben potenciar, y no socavar, los objetivos de inclusión financiera. Esto implica:
Gobernanza transparente
de los modelos que explique los factores de decisión.
Monitoreo de sesgos
para prevenir resultados discriminatorios.
Cumplimiento de la privacidad
de datos respetando los derechos de los consumidores.
Validación continua de los modelos
para asegurar precisión predictiva entre diferentes grupos demográficos.
Camino estratégico de implementación
Para las instituciones financieras que consideran la evaluación con datos alternativos, los enfoques más exitosos siguen una progresión estructurada:
Iniciar con alianzas de datos que proporcionen fuentes alternativas confiables y cumplan con regulaciones.
Pilotar con segmentos específicos donde la puntuación tradicional muestra limitaciones.
Implementar gobernanza robusta de modelos desde el día uno para asegurar cumplimiento regulatorio.
Escalar gradualmente mientras se monitorean los resultados en distintos grupos de clientes.
Refinar continuamente las fuentes de datos y el rendimiento de los modelos según los resultados.
Mirando hacia el futuro del crédito inclusivo
La evaluación basada en datos alternativos representa un cambio fundamental hacia una evaluación de riesgo más inclusiva y precisa. A medida que las capacidades de la IA avanzan y las fuentes de datos se enriquecen, veremos enfoques aún más sofisticados que integren de manera fluida datos tradicionales y alternativos.
Las instituciones que dominen esta integración expandirán su mercado accesible y obtendrán ventajas competitivas en adquisición de clientes, gestión de riesgos y cumplimiento regulatorio. Más importante aún, contribuirán a un sistema financiero más inclusivo, que sirva de manera efectiva a poblaciones previamente desatendidas.
El futuro del crédito complementa los métodos tradicionales con insights potenciados por IA, revelando la solvencia en todas sus formas. Para los millones de consumidores “invisibles al crédito” en el mundo, ese futuro no puede llegar lo suficientemente pronto.
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El Fraude que Destruye la Rentabilidad El Impacto Oculto del Fraude en los Márgenes de las Telcos
En el competitivo mundo de las telecomunicaciones, la constante búsqueda de nuevos suscriptores y la atracción de dispositivos de última generación a menudo eclipsan una amenaza silenciosa pero devastadora: el fraude en solicitudes. Mientras los teléfonos inteligentes con sus impresionantes ofertas de precio acaparan los titulares y la atención de los consumidores, la verdadera rentabilidad a largo plazo para las empresas de telecomunicaciones radica principalmente en los ingresos continuos generados por los paquetes SIM y las suscripciones mensuales de servicio, no simplemente en la venta inicial del dispositivo.
Sin embargo, cuando se produce fraude en las solicitudes, el impacto financiero puede ser catastrófico. Cada cuenta fraudulenta puede generar pérdidas de miles de euros, generalmente por el costo no recuperado de dispositivos de alto valor, muchos de los cuales se venden por más de 1.000 libras la unidad. Para los grandes proveedores de telecomunicaciones, con su enorme volumen de transacciones y la constante demanda de los dispositivos más costosos, estas pérdidas individuales se acumulan rápidamente, alcanzando millones o incluso cientos de millones de libras al año.
A nivel mundial, la magnitud del problema es alarmante. La Communications Fraud Control Association (CFCA) informó pérdidas estimadas en 38.95 mil millones de dólares estadounidenses por fraude en telecomunicaciones en 2023, lo que representa un aumento del 12 % respecto a 2021 y equivale al 2,5 % de los ingresos globales del sector. Una parte considerable de esto, 5.46 mil millones de dólares provenientes solo del fraude en suscripciones (application fraud), impacta directamente en la rentabilidad, exigiendo un cambio fundamental en la manera en que las Telcos gestionan el riesgo.
La creencia de que las ventas de dispositivos son el principal motor de beneficios es una peligrosa falacia. Los dispositivos suelen estar fuertemente subvencionados para atraer clientes, mientras que los márgenes reales y las fuentes sostenibles de ingresos provienen de los cargos mensuales recurrentes por llamadas, datos y servicios de valor agregado. Un cliente que se da de baja o, peor aún, un cliente fraudulento, erosiona directamente esas ganancias fundamentales. Cada paquete SIM activado con éxito es un activo a largo plazo; cada solicitud fraudulenta, una enorme carga que puede borrar las ganancias de muchas ventas legítimas.
El Paisaje Cambiante del Fraude: Fraude de Primera Persona e Identidad
Las amenazas para las Telcos no solo crecen, sino que se vuelven más sofisticadas. Dos formas de fraude, discretas pero devastadoras, están ganando terreno y provocan pérdidas millonarias en todo el mundo.
Fraude de Primera Persona
Se produce cuando un cliente aparentemente legítimo proporciona información falsa o manipula su identidad para obtener servicios o dispositivos sin intención de pagarlos. No hablamos de delincuentes externos, sino de personas que aprovechan las debilidades del sistema, muchas veces motivadas por dificultades económicas o por la sensación de que no habrá consecuencias.
Entre los ejemplos más comunes se encuentran reportar falsamente un dispositivo como perdido o robado para reclamar el seguro, o suscribirse a varios contratos sin intención de cumplirlos. Datos recientes revelan un preocupante aumento de este tipo de fraude en distintos sectores del Reino Unido, especialmente en el de las telecomunicaciones. Las pérdidas derivan no solo de dispositivos no recuperados y facturas impagadas, sino también del elevado coste administrativo de gestionar deudas incobrables. Algunos informes estiman que el fraude de primera parte ya representa más de la mitad de los casos reportados en el país.
Fraude de Identidad
Incluye el uso de identidades robadas o sintéticas para abrir nuevas cuentas, tomar control de las existentes o realizar otras actividades ilícitas. En telecomunicaciones, esto se manifiesta como fraude de suscripción, en el cual los estafadores usan datos personales robados para adquirir dispositivos y servicios de alto valor sin intención de pagar. El impacto va desde pérdidas directas hasta daños reputacionales y erosión de la confianza del cliente. Se estima que 1 de cada 9 solicitudes en el sector de telecomunicaciones es fraudulenta, con el fraude de identidad como principal causa. En el Reino Unido, Cifas reportó un aumento del 87 % en fraude de identidad relacionado con productos móviles y un aumento del 1.055 % en intercambios no autorizados de SIM en periodos recientes.
Tecnología y Dispositivos de Alto Valor: Un Arma de Doble Filo
Las innovaciones que impulsan el crecimiento del sector también crean grandes desafíos de fraude:
Dispositivos Costosos como Objetivos Principales
La demanda constante de los teléfonos más avanzados, con precios que superan las £1,000, los convierte en blancos sumamente atractivos. Los delincuentes los obtienen mediante solicitudes fraudulentas y los revenden rápidamente con gran ganancia, dejando el costo a cargo de la Telco.
Procesos de Solicitud Rápidos
Para competir eficazmente, las Telcos han acelerado sus procesos de aprobación, lo que abre oportunidades para que los estafadores usen identidades robadas o falsas antes de que se completen las verificaciones.
Transformación Digital
La adopción de canales digitales para la gestión de clientes expone a las empresas a nuevas amenazas cibernéticas. Los estafadores usan IA y herramientas avanzadas para crear identidades falsas convincentes y eludir los métodos tradicionales de detección.
Redes 5G e IoT
La expansión de 5G y la proliferación de dispositivos IoT crean nuevas superficies de ataque. Con miles de millones de dispositivos conectados, la detección integral del fraude se vuelve más compleja que nunca.
Estrategias Clave para Mitigar el Fraude en Telecomunicaciones
Dada la naturaleza cambiante del fraude y los enormes riesgos financieros, las Telcos deben ir más allá de la gestión reactiva y adoptar un enfoque estratégico e impulsado por inteligencia artificial. Algunas claves son:
Visibilidad Integral del Riesgo
Los datos fragmentados y los departamentos aislados crean puntos ciegos que los estafadores aprovechan. Es vital unificar los datos del ciclo de vida del cliente e integrarlos con fuentes externas.
Inteligencia Adaptativa, No Reglas Estáticas
Los delincuentes innovan constantemente. Depender solo de reglas fijas es como luchar las batallas de mañana con las armas de ayer. Se requieren modelos dinámicos de IA y aprendizaje automático que aprendan de los nuevos patrones y se adapten en tiempo real.
Experiencias sin Fricción con Escalamiento Basado en Riesgo
Las Telcos deben equilibrar la fluidez en la experiencia del cliente con una sólida seguridad, usando datos en tiempo real para aplicar medidas proporcionales al riesgo detectado.
Eficiencia Operativa en la Investigación
La detección de actividades sospechosas exige investigaciones rápidas y eficientes, con herramientas integradas de gestión de casos que ofrezcan perfiles completos, puntuaciones de riesgo y flujos de trabajo optimizados.
Monitoreo Proactivo Post-Onboarding
El fraude no termina con la activación. Es crucial el monitoreo continuo de patrones de uso, cambios en detalles del cliente, intentos de toma de control de cuenta o intercambios sospechosos de SIM.
Conclusión
Conclusión
En la lucha constante contra el fraude de solicitudes, vender más paquetes SIM no compensa las enormes pérdidas de una sola cuenta fraudulenta. Con pérdidas globales estimadas en casi 39 mil millones de dólares en 2023 y una de cada nueve solicitudes consideradas fraudulentas, la necesidad de soluciones robustas e inteligentes es innegable.
Las plataformas líderes hoy integran múltiples fuentes de datos, aplican modelos avanzados de aprendizaje automático y permiten decisiones en tiempo real. Esto posibilita detectar anomalías, monitorear patrones de comportamiento e identificar actividades sospechosas en distintos tipos de fraude —desde primera parte hasta identidad y monitoreo posterior a la solicitud—, además de gestionar casos con eficiencia operativa y análisis visual detallado.
Para obtener más información sobre cómo Provenir está ayudando a las Telcos a mitigar el fraude, contáctanos.
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Fraude de Primera Persona: El Riesgo Oculto Detrás de los “Buenos” Clientes
Revelando el Riesgo con un Enfoque Unificado
Jason Abbott
En la incansable lucha contra el fraude, nuestra industria tradicionalmente se ha enfocado intensamente en ataques de terceros —los criminales evidentes que intentan robar identidades o secuestrar cuentas. Si bien este enfoque es crucial, puede oscurecer una amenaza mucho más insidiosa y subestimada: el fraude de primera persona (FPF, por sus siglas en inglés).
El fraude de primera persona ocurre cuando un cliente aparentemente legítimo manipula productos o servicios con fines de lucro. A diferencia de los estafadores externos, estas personas a menudo usan su identidad real, lo que los hace increíblemente difíciles de detectar con métodos tradicionales de prevención. Su naturaleza sigilosa hace que el FPF pase desapercibido, disfrazándose como riesgo crediticio o deuda incobrable, erosionando silenciosamente la rentabilidad de muchas empresas a nivel global.
Las formas del Fraude de Primera Persona: más allá de la deuda incobrable
El FPF se presenta en múltiples formas:
Sin intención de pagar: El tipo más dañino. El solicitante adquiere un préstamo, línea de crédito o dispositivo con la intención deliberada de no pagar desde el principio. Puede parecer solvente en papel, pero su verdadero objetivo es incumplir.
Ingresos o empleo falsos:Inflar ingresos, crear empleos falsos o tergiversar obligaciones financieras para obtener mejores condiciones o mayores límites de crédito.
Esquemas de «Bust-Out»:Comenzar con un buen historial de pagos, para luego maximizar líneas de crédito y desaparecer o declararse en bancarrota.
Fraude amistoso / abuso de contracargos: Disputar cargos legítimos o fingir no haber recibido productos o servicios para evitar el pago.
Cierre temprano de cuentas / «churn»: Usar la cuenta para obtener un beneficio puntual (como un bono o cashback) y luego cerrarla inmediatamente, generando pérdidas para el proveedor.
El mayor reto del FPF — especialmente en casos de “sin intención de pagar”— es que difumina la línea entre riesgo crediticio y fraude. Un cliente puede parecer simplemente una “mala cuenta”, cuando en realidad es un estafador. Los sistemas de prevención tradicionales, separados de las evaluaciones de riesgo crediticio, no están diseñados para detectar este tipo de engaño.
Por Qué el FPF Pasa Desapercibido: La Línea Borrosa de la Intención
Detectar FPF es complicado por varias razones:
Identidad auténtica: El solicitante utiliza su nombre, dirección y documentos genuinos. Esto dificulta que las verificaciones estándar lo identifiquen como fraudulento.
Demostrar intención es difícil: A diferencia del robo de identidad, donde el fraude es evidente, el FPF requiere identificar anomalías conductuales y señales sutiles de premeditación.
Operaciones fragmentadas: Riesgo crediticio, fraude y cobranzas a menudo trabajan de forma aislada, usando sistemas y datos distintos, lo que impide tener una visión integral del cliente.
Falta de datos relevantes: Los modelos crediticios tradicionales se centran en el historial de pagos, pero no incluyen señales dinámicas en tiempo real, como inconsistencias en aplicaciones, biometría conductual o inteligencia de dispositivos.
Unificar el Riesgo para Detectar el Fraude de Primera Persona con Inteligencia Conductual
Combatir eficazmente el FPF —especialmente el tipo “sin intención de pagar”— requiere un enfoque unificado y basado en datos que elimine los silos entre fraude, riesgo crediticio e incluso cobranzas. Esto implica añadir una capa esencial de inteligencia conductual a las evaluaciones de riesgo.
¿Cómo lo logramos?
Orquestar una Vista 360° del Solicitante: La clave está en conectar datos diversos: no solo del buró, sino también fuentes alternativas, inteligencia de dispositivos, datos de telecomunicaciones e historial interno. Esta combinación permite construir un perfil completo que revela inconsistencias y señales de alerta propias del FPF.
Detección Temprana de Intención Fraudulenta :Más allá de las verificaciones estándar, capturar señales de comportamiento desde la solicitud permite obtener insights valiosos, como:
Comportamiento en el formulario: velocidad de llenado, uso excesivo de copiar/pegar, cambios rápidos, navegación inusual.
Huella digital del dispositivo: uso del mismo dispositivo para múltiples identidades, uso de emuladores o VPNs.
Anomalías en la interfaz: interacciones que difieren del comportamiento típico de un usuario legítimo.
Estas señales tempranas —invisibles para sistemas tradicionales— permiten intervenir antes de incurrir en pérdidas.
Modelos Avanzados de Machine Learning: Con estos datos enriquecidos, los modelos de ML pueden:
Detectar patrones anómalos que escapan a los controles básicos.
Correlacionar señales conductuales con riesgo.
Predecir la intención de no pagar mediante el análisis combinado de datos de solicitud, señales de comportamiento, historial de pagos y otros indicadores externos.
Decisiones en Tiempo Real y Adaptativas: El FPF requiere respuestas ágiles. Motores de decisión en tiempo real permiten evaluar el riesgo de cada solicitante al instante, aprobando a clientes legítimos y marcando para revisión los sospechosos. Estos sistemas se adaptan rápidamente conforme surgen nuevos patrones de fraude.
Conectar los Puntos a lo Largo del Ciclo de Vida del Cliente: Unificar las plataformas de riesgo crediticio, fraude y cobranzas ofrece beneficios clave:
Datos integrados: Las señales captadas durante la detección de fraude fortalecen los modelos de riesgo crediticio.
Alertas tempranas para cobranzas: Identificar FPF desde la solicitud permite priorizar estrategias de cobranza o evitar la incorporación de clientes riesgosos.
Ciclo de mejora continua: Los datos de desempeño en cobranzas y riesgo retroalimentan los modelos de fraude, afinando su precisión constantemente
Más Allá de la Deuda Incobrable: Prevenir el Fraude Desde el Origen
El fraude de primera persona no es simplemente una deuda mal pagada; es un acto deliberado que requiere una solución dedicada e inteligente. Al romper los silos tradicionales y adoptar un enfoque unificado que combine datos conductuales y tradicionales, se aproveche el poder del machine learning, y se tomen decisiones en tiempo real, las organizaciones pueden revelar esquemas de “sin intención de pagar” y prevenir pérdidas significativas.
Esto no solo protege la rentabilidad, sino que también enfoca los recursos en clientes legítimos, fomentando un ecosistema financiero más seguro y rentable para todos.
Jason Abbott es un líder con 18 años de experiencia en prevención de fraude y actualmente es Director de Soluciones para Fraude en Provenir. Está especializado en fraude en aplicaciones, identidad y autenticación, con sólida experiencia en gestión de productos y estrategias de salida al mercado para software antifraude. Ha ocupado puestos relevantes en bancos como JPMorgan Chase & Co., Barclays y HSBC, y contribuye activamente a la industria compartiendo conocimientos sobre amenazas emergentes.
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Provenir para Telcos Encontrar nuevos suscriptores con buen perfil crediticio, mientras retienes a los actuales, puede ser especialmente desafiante para ...
Telcos: La importancia de la experiencia del cliente para fomentar la lealtad a lo largo del ciclo de vida del suscriptor
Cómo la toma de decisiones inteligente puede elevar el recorrido del suscriptor
Para las telcos, ofrecer una experiencia excepcional al cliente es más crucial que nunca. A medida que las ofertas de servicio se vuelven cada vez más estandarizadas (y la competencia florece), los proveedores deben diferenciarse para mantenerse a la vanguardia. ¿Y una de las mejores formas de lograrlo? Crear interacciones significativas y sin fricciones en cada punto de contacto con el suscriptor.
Una experiencia fluida y bien diseñada mejora la satisfacción, claro. Pero sus implicaciones van más allá: juega un papel clave en la reducción de la rotación, el aumento de la lealtad y la maximización del valor de vida de cada suscriptor. Desde el momento en que se incorpora un cliente hasta su gestión continua (y las gestiones de cobranza, si llegara a ser necesario), optimizar la experiencia del cliente es vital para mantener relaciones a largo plazo y superar a la competencia.
¿Cómo puedes elevar las experiencias de tus suscriptores? Con decisiones inteligentes e integrales sobre riesgos.
Optimización del onboarding en la industria de las telecomunicaciones: cómo la automatización está cambiando el juego
El desafío del onboarding:
Incorporar nuevos clientes en el sector telco es un proceso complejo, en parte por las diversas necesidades de los clientes, que pueden ir desde individuos sin historial crediticio hasta grandes empresas. Los métodos tradicionales (es decir, manuales) suelen generar cuellos de botella, largos tiempos de espera y experiencias inconsistentes, lo cual genera frustración y aumenta el riesgo de cancelaciones.
Además, hay una gran demanda por decisiones en tiempo real, como evaluaciones de crédito y revisiones contra fraude, que deben ejecutarse con rapidez y precisión para estar a la altura de las expectativas. Como respuesta, las telcos están recurriendo a la automatización para ofrecer una experiencia de onboarding más fluida.
Mejora de la experiencia del suscriptor:
La automatización está transformando el onboarding, agilizando pasos clave que antes ralentizaban el proceso. Una de las aplicaciones más impactantes es la verificación de identidad, una etapa esencial en el recorrido del suscriptor. Las herramientas automatizadas pueden recopilar datos con rapidez y precisión, eliminando la necesidad de trámites en papel y mejorando la calidad de los perfiles desde el inicio.
Otra parte clave es la evaluación de riesgo crediticio en tiempo real. Los sistemas automatizados permiten evaluar al instante la solvencia de un potencial suscriptor, tomando decisiones inmediatas que eliminan las revisiones manuales y los largos tiempos de espera asociados.
Reducción de fricción y prevención de fraude:
El fraude es especialmente común en el sector telco. Solo el año pasado, aumentó un 12%, lo que se traduce en pérdidas adicionales de $38.95 mil millones. Las telcos deben equilibrar la necesidad de velocidad en el onboarding con la detección efectiva de fraude.
La automatización basada en IA en los procesos de toma de decisiones puede desempeñar un papel fundamental: minimiza la fricción para los usuarios legítimos y garantiza medidas sólidas para detectar fraudes. Estas soluciones analizan múltiples datos en tiempo real para anticiparse al fraude sin afectar la experiencia del suscriptor honesto.
Además, la integración de datos es clave para una experiencia coherente en todos los canales. Ya sea que el suscriptor comience en línea, en tienda o por app, la automatización permite recopilar e integrar toda la información de manera eficiente, brindando una experiencia personalizada y sin complicaciones. Y un suscriptor feliz = un cliente duradero.
Fidelización con precisión: cómo las decisiones de crédito inteligentes mejoran la experiencia del suscriptor
Decisiones personalizadas de riesgo:
Los clientes esperan más que soluciones estándar, especialmente al tratarse de decisiones financieras como aprobaciones de crédito. Para las telcos, personalizar estas decisiones ayuda a gestionar el riesgo y, al mismo tiempo, mejora la satisfacción del cliente y fortalece la lealtad a la marca.
Con datos en tiempo real puedes ofrecer opciones personalizadas (como límites de crédito o plazos de pago) adaptadas al perfil de cada usuario. ¿Clientes de alto riesgo? Ofrece términos más cautelosos. ¿Clientes de bajo riesgo? Límites más altos y aprobaciones rápidas.
Construyendo lealtad con soluciones financieras flexibles:
Ofrecer productos financieros flexibles (precios personalizados, planes de pago adaptados) mejora aún más la experiencia. Aprovecha el historial del cliente para ofrecer precios que coincidan con su capacidad de pago, preferencias y tolerancia al riesgo. Esto genera una percepción de equidad y transparencia que fomenta la confianza en tu marca.
Es clave comunicar de forma clara. Cuando das opciones (plazos, extensiones, upgrades), empoderar a los usuarios para tomar decisiones informadas, lo que fortalece las relaciones a largo plazo, especialmente en un entorno con tanta competencia.
El rol de la IA/ML en la evaluación de riesgos:
Para ofrecer este tipo de flexibilidad se requiere tecnología avanzada como la toma de decisiones inteligente basada en IA/ML. Estos sistemas analizan grandes volúmenes de datos, evaluando en tiempo real la solvencia de los usuarios.
Además, con algoritmos de machine learning, puedes refinar tus modelos con el tiempo, mejorando continuamente la toma de decisiones, detectando patrones de fraude y necesidades de apoyo financiero. Una estrategia impulsada por IA significa una experiencia más ágil y personalizada para el usuario, y una gestión de riesgos más matizada.
Gestión continua del cliente: monitoreo proactivo para una experiencia fluida
Una experiencia memorable no termina en el onboarding: se extiende a lo largo de todo el ciclo de vida. Con monitoreo continuo de fraude y riesgo crediticio, puedes anticiparte a problemas sin interrumpir el servicio y, de hecho, mejorarlo.
Con analítica avanzada y herramientas basadas en IA, puedes detectar comportamientos sospechosos o anomalías en tiempo real. Funcionalidades como el monitoreo de SIM swap refuerzan la seguridad ante intentos de robo de identidad o toma de cuentas.
Y va más allá de mitigar riesgos. Las soluciones inteligentes permiten ofrecer experiencias personalizadas durante todo el ciclo de vida, maximizando oportunidades de upsell y cross-sell. Personalizar las ofertas puede generar un 40% más de ingresos en comparación con telcos que no lo hacen.
Ejemplo: un cliente frecuente viajero puede recibir un paquete de roaming especializado; uno que paga puntualmente, puede acceder a incentivos o upgrades. Este enfoque end-to-end no solo mejora la satisfacción, sino también la retención.
Con una tasa de rotación promedio del 30-35% en el sector, las ofertas personalizadas hacen que los suscriptores se sientan conectados y leales a la marca. La personalización basada en IA convierte las interacciones cotidianas en experiencias significativas.
Cobranza con empatía: estrategias para preservar relaciones mientras reduces la deuda incobrable
La cobranza representa un reto particular para las telcos. Recuperar pagos es esencial para la estabilidad financiera, pero también lo es mantener una relación positiva con los usuarios.
Con decisiones inteligentes, puedes implementar estrategias de cobranza personalizadas basadas en el historial de cada suscriptor. Los insights basados en datos permiten establecer términos de pago adaptados a la situación financiera de cada usuario, reduciendo presión y vergüenza.
Las soluciones con IA permiten segmentar clientes según su riesgo y comportamiento de pago. Por ejemplo, a un cliente de bajo riesgo que olvida un pago se le puede enviar un recordatorio amable; a uno de alto riesgo, opciones más proactivas.
Este enfoque centrado en el cliente ayuda a preservar la relación y reducir la rotación. Y con una comunicación transparente y empática, fortaleces aún más el vínculo con tus suscriptores.
Construyendo conexiones duraderas
Ofrecer una experiencia de cliente excepcional en cada etapa del ciclo de vida del suscriptor es esencial para gestionar riesgos, fomentar la lealtad y asegurar el crecimiento.
Desde el onboarding hasta la cobranza, cada punto es una oportunidad para construir relaciones sólidas. Adopta la automatización. Personaliza. Usa decisiones inteligentes.
Estas estrategias te permitirán reducir la fricción, ofrecer experiencias relevantes y proteger contra el fraude sin perder la confianza del cliente. Invertir en soluciones innovadoras de toma de decisiones ya no es opcional, es una estrategia clave para reducir la rotación y superar a la competencia.
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Más que un selfie: Por qué la verificación digital de identidad no es la solución mágica contra el fraude moderno
En nuestro mundo cada vez más digital, la promesa de una incorporación de clientes sin fricciones y una verificación instantánea de identidad (ID&V) ha llevado a una adopción generalizada de soluciones de captura de documentos digitales y verificación mediante selfies. Estas tecnologías, frecuentemente elogiadas por su rapidez y conveniencia, sin duda han revolucionado la manera en que las empresas interactúan con sus clientes, permitiendo una expansión acelerada y una experiencia de usuario mucho más fluida.
Sin embargo, como Director de Soluciones de Fraude, mi postura es clara: la verificación digital de identidad, si bien es fundamental, no es una solución mágica para combatir las amenazas de fraude sofisticadas que enfrentamos hoy en día.
La creencia de que un escaneo perfecto de un documento y una prueba de vida convincente son suficientes para asegurar una identidad es una simplificación peligrosa. Si bien estas herramientas son eficaces para verificar la aparente autenticidad de un documento y la presencia de una persona viva, a menudo no detectan las formas más insidiosas de fraude que cuestan miles de millones a las empresas cada año.
Las grietas en la fachada de la verificación digital ¿Por qué no basta con la captura de documentos y la verificación con selfie?
La proliferación de deepfakes e identidades generadas por IA:
Los delincuentes ahora tienen acceso a herramientas de IA que pueden crear documentos increíblemente realistas —desde licencias de conducir hasta pasaportes— en cuestión de segundos. También pueden generar videos e imágenes deepfake capaces de pasar controles básicos de prueba de vida. Cuando un criminal suplanta a una víctima agregando su rostro a un documento falso, la verificación inicial se invalida, ya que su cara coincide con la identificación fabricada, y puede pasar cualquier reto de prueba de vida. Confiar únicamente en evaluaciones visuales, ya sean humanas o automatizadas, es cada vez más riesgoso conforme mejora exponencialmente la calidad de estos fraudes.
Fugas de datos que alimentan el fraude de identidad:
Las violaciones de datos son un problema constante, exponiendo grandes cantidades de información personal (PII). Esto pone a los consumidores en mayor riesgo de sufrir fraude de identidad. Los estafadores combinan con gran habilidad estos datos comprometidos con detalles fabricados para construir identidades sintéticas altamente creíbles, o para cometer fraude por suplantación con documentos falsos y datos reales. Un solo chequeo de ID&V digital, enfocado principalmente en la apariencia visual y una prueba de vida, no es suficiente para descubrir identidades falsas complejas que surgen de estas filtraciones.
El riesgo de tratar la verificación como un evento único:
La verificación de identidad suele tratarse como un paso único durante el onboarding. Pero el perfil de riesgo de una persona o la integridad de su cuenta puede cambiar drásticamente con el tiempo. Si la solución solo se enfoca en el inicio, se deja una puerta abierta para fraudes futuros como la toma de cuentas o actividades como «muleo».
alta de inteligencia contextual:
Las herramientas de ID&V digital están diseñadas para evaluar el documento y la selfie de forma aislada. No conectan estos datos con un panorama más amplio: patrones de comportamiento, inteligencia del dispositivo o historial de fraudes en otras fuentes.
La necesidad de atrapar a quienes se escapan de la red
La realidad es que muchos estafadores se escapan al usar solo ID&V digital. Estos son los autores del fraude de identidad sintética, fraudes sofisticados en aplicaciones, fraudes de pago y las primeras etapas de tomas de cuenta. A menudo operan en anillos de fraude, coordinando ataques que pueden parecer inofensivos de forma individual, pero que en conjunto revelan una amenaza sistémica.
El costo de estas amenazas no detectadas es enorme: pérdidas financieras directas, daño reputacional, aumento en los costos operativos y pérdida de confianza.
Aquí es donde una estrategia de prevención de fraude robusta y en múltiples capas deja de ser un beneficio para convertirse en una necesidad crítica. No se trata solo de verificar un documento y una cara, sino de entender el contexto de la identidad, la intención detrás de la solicitud y las redes de actividad que puedan indicar fraude organizado.
Cómo construir una defensa sólida contra el fraude
Una solución verdaderamente robusta debe llenar los vacíos que deja la verificación digital primaria, añadiendo capas clave para una detección y prevención del fraude más completa.
Así opera una solución integral:
Orquestación inteligente de datos: El primer paso para detectar fraudes sofisticados es tener toda la información relevante. Una plataforma poderosa integra diversas fuentes de datos —más allá de los proveedores de ID&V— incluyendo datos alternativos, tradicionales (como el buró de crédito), de comportamiento, inteligencia de dispositivos e historial interno de clientes. Esta vista holística permite detectar anomalías y conexiones entre actividades fraudulentas.
Modelos avanzados de machine learning: Con estos datos enriquecidos, los modelos de aprendizaje automático pueden detectar patrones sutiles en solicitudes, monitorear transacciones y detectar comportamientos sospechosos, incluso en fraudes complejos como identidad sintética, tomas de cuenta y esquemas de fraude emergentes. Estos modelos están diseñados específicamente para identificar anomalías y vínculos propios de redes de fraude.
Toma de decisiones en tiempo real: El fraude no espera, y tu sistema tampoco debería hacerlo. Una buena plataforma permite evaluar riesgos en tiempo real, aprobando aplicaciones legítimas o marcando las sospechosas en milisegundos. Esta velocidad es clave para mantener una experiencia fluida para el cliente sin comprometer la seguridad.
Perfilado y analítica de clientes: Más allá del primer chequeo, un enfoque completo construye perfiles ricos de clientes consolidando datos a lo largo del tiempo. Las herramientas de análisis permiten identificar comportamientos individuales o de red para tomar decisiones informadas con rapidez.
Motores de decisión flexibles: Las amenazas evolucionan. El motor de decisión debe permitir modificar reglas, estrategias y flujos de trabajo rápidamente, sin necesidad de programación extensa, para adaptarse de inmediato a nuevos patrones de fraude.
El futuro de la prevención del fraude: integral, no complaciente
La verificación digital con captura de documentos y selfie es una línea de defensa esencial, ofreciendo velocidad y conveniencia. Sin embargo, frente a estafadores cada vez más astutos, el auge de los deepfakes, las constantes brechas de datos y las operaciones organizadas de fraude, depender exclusivamente de estos métodos es como dejar la puerta trasera abierta.
La verdadera solución mágica no es una sola tecnología, sino un enfoque integral, adaptativo e inteligente para la prevención del fraude. Al integrar datos diversos, usar machine learning avanzado y tomar decisiones informadas en tiempo real, las empresas pueden construir una defensa robusta que atrape a quienes intentan evadir el sistema, protegiendo sus activos y fomentando la confianza en la economía digital.
Optimización de la Orquestación de Datos para la Prevención de Fraudes en Aplicaciones
Cómo la respuesta no siempre radica en tener más datos, sino en adoptar un enfoque más integral.
La creciente amenaza del fraude en aplicaciones
El mundo continúa volviéndose cada vez más digital, y los estafadores están aprovechando esta tendencia al encontrar constantemente nuevas formas de explotar cualquier debilidad en los sistemas tecnológicos y de servicios financieros. En particular, el fraude en aplicaciones ha surgido como una amenaza significativa en los servicios financieros, con intentos (y diversos tipos) que aumentan constantemente. Según el Informe sobre el Estado del Fraude Omnicanal de TransUnion de 2023, cerca del 5% de las transacciones digitales a nivel mundial en 2022 se consideraron posiblemente fraudulentas (4.2% específicamente para servicios financieros), y se registraron más de $4.5 mil millones en saldos pendientes en los Estados Unidos para préstamos de automóviles, tarjetas de crédito/venta al por menor y préstamos personales no garantizados, debido a identidades sintéticas (lo que marca un aumento del 27% desde 2020 y el nivel más alto registrado hasta ahora). Además, se observó un aumento del 39% en los intentos de fraude en servicios financieros de 2019 a 2022, siendo el fraude de identidad la categoría principal.
Entonces, ¿qué significa esto para las instituciones financieras, proveedores de pagos, prestamistas, fintech, y demás? Pues, significa que, a medida que los estafadores y sus trucos avanzan, nosotros también debemos poner al día la manera en que, como industria, los detectamos y evitamos. ¿Y cómo hacemos eso? Una pieza clave es la orquestación de datos, porque con una visión más amplia y completa de tus clientes, puedes:
Detectar y prevenir el fraude de manera más precisa, tanto en el proceso de incorporación como más adelante;
Garantizar que los clientes auténticos y elegibles al crédito no sufran las consecuencias mientras lo haces.
Intentos de fraude en aumento
Los intentos de fraude están en rápido aumento. Lo que hace más crucial que nunca que la industria de servicios financieros perfeccione la prevención. Según TransUnion, estos son los principales tipos de fraude y su crecimiento este año:
Tipo de fraude
Porcentaje de fraude digital en 2022
Cambio en el Volumen de 2019 a 2022
Tarjeta de crédito
6.5%
76%
Toma de control de cuentas
6.3%
81%
Robo real de identidad
6.2%
81%
ACH/Débito
6.0%
122%
Identidad sintética
5.3%
132%
**Informe sobre el Estado del Fraude Omnicanal de TransUnion de 2023
Para prevenir el fraude en solicitudes, las instituciones de servicios financieros deben emplear diversos mecanismos de detección, generalmente recopilados de socios/fuentes de datos, que incluyen verificación de identidad, screening y scoring. La verificación de identidad implica asegurarse de que el solicitante sea quien afirma ser, mientras que el screening implica verificar la información del solicitante en diversas bases de datos, como agencias de crédito y listas de observación, para identificar posibles señales de alerta. El scoring implica evaluar el riesgo asociado con el solicitante en función de varios puntos de datos, como historial crediticio, empleo y datos financieros. Examinar diversas fuentes de datos, que incluyen open banking, datos de agencias de crédito, correo electrónico y redes sociales, información del dispositivo, KYC (Conoce a tu cliente) y screening de sanciones, pueden utilizarse para verificar a) si una persona es realmente quien dice ser y b) si realmente tiene la intención de utilizar el producto financiero de manera responsable (es decir, ¿te pagará?).
¿Más datos para combatir el fraude? ¿O MEJORES datos?
Así que está claro que la prevención del fraude es crucial. Pero si tu reacción inmediata es comprar todos los datos… piénsalo de nuevo.
〝la reacción impulsiva ante el aumento de las violaciones de datos y el persistente fraude digital podría ser aumentar la verificación de identidad y los controles de autenticación. Sin embargo, la transición a una experiencia del cliente siempre activa y digital, evidenciada por el dramático aumento en las transacciones digitales en los últimos años, significa que los líderes en la prevención del fraude deben ser conscientes de la experiencia del cliente y permitir que el negocio impulse el crecimiento en los ingresos mientras reduce el riesgo de fraude.〞
Entonces, a pesar de lo tentador que puede ser utilizar más y más datos, necesitas equilibrarlo con a) la experiencia del consumidor (¿estás listo para agregar más fricción al viaje?) y b) el costo y la ineficiencia innecesarios de comprar más datos de los que necesitas. Porque cuanto mejor seas accediendo e integrando los datos correctos sobre el fraude, en el momento adecuado durante el recorrido del cliente, mejores resultados verás:
Menos fricción en la experiencia del consumidor.
Modelos de riesgo de fraude más precisos.
Mayor capacidad para evaluar la actividad fraudulenta y la intención de pago.
Más crecimiento, porque en última instancia, cuanto más hábil seas en prevenir el fraude, más confianza podrás tener en tus decisiones, lo que permite mejoras comerciales sostenibles en todo el ciclo de vida del cliente.
Sidenote: La analítica predictiva, como el aprendizaje automático integrado y la inteligencia artificial, también ayuda al analizar automáticamente vastas cantidades de datos y proporcionar ideas sobre patrones de comportamiento que podrían indicar fraude.
Eliminar los compartimentos de toma de decisiones
Los métodos tradicionales de detección de fraudes a menudo generan entornos aislados entre los equipos de fraude y riesgo, lo que conduce a una visión incompleta del cliente y de su solvencia crediticia. Para superar este desafío, las instituciones financieras deben considerar adoptar una solución de toma de decisiones de riesgo integral y completa que integre la gestión de fraudes y riesgos. Este enfoque permite una visión más completa de los clientes y su solvencia crediticia, al tiempo que detecta de manera precisa el fraude al eliminar el entorno aislado entre los equipos de fraude y riesgo.
Una perspectiva más completa e integrada de tus clientes te permite anticiparte a las amenazas, y una plataforma integral de toma de decisiones de riesgo garantiza que puedas mejorar constantemente tus modelos de riesgo de fraude y optimizar decisiones a medida que evolucionan las amenazas, todo al lado de tus decisiones de riesgo crediticio. La eliminación de estos entornos aislados ofrece máxima flexibilidad y agilidad en cada paso de tus procesos de toma de decisiones de riesgo. Reduce la complejidad de gestionar múltiples herramientas de detección de fraudes en línea y sistemas de toma de decisiones dispares con una solución unificada de extremo a extremo para fraude, crédito y cumplimiento en todo el recorrido del cliente. Y observa cómo tu negocio crece como resultado.
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Minimiza el Riesgo, Maximiza las Activaciones: Tres Pasos para Combatir el Fraude en Telecomunicaciones
¿Tienes miles de millones de dólares de sobra? Si no, sigue leyendo.
Los operadores de telecomunicaciones (telcos) pierden un estimado de $40 mil millones de dólares al año por culpa de los defraudadores, y esta tendencia sigue empeorando.
Donde los atacantes manipulan los protocolos de seguridad de los proveedores para secuestrar los números de teléfono de los usuarios, permitiendo el acceso no autorizado a datos personales sensibles y cuentas financieras.
No tires la toalla todavía… Las empresas de telecomunicaciones pueden contraatacar con tres tácticas altamente efectivas que juntas pueden reducir la deuda incobrable hasta en un 69%. Solo usa las tres A:
Acceso
Análisis
Acción
¿En el centro de todo? Otra A: datos alternativos. Alimentar datos alternativos en cada paso del proceso de mitigación de fraude es la clave para recuperar miles de millones en pérdidas anuales.
Acceso
El primer paso para combatir el fraude es el Acceso: acceder a los datos, incluyendo datos alternativos, proporciona información más completa para los controles de fraude y KYC (Conoce a tu Cliente) durante los procesos de activación.
Un tipo común de fraude en esta etapa del ciclo de vida del cliente es el fraude en el onboarding, que puede ser muy costoso. Los defraudadores usan identificaciones robadas e información de tarjetas de crédito para crear cuentas, comprar teléfonos móviles caros y quedarse con la mercancía gratis o revenderla. Si el delincuente está comprando un smartphone de última generación, eso solo pueden ser potencialmente miles en ingresos perdidos por un solo esquema.
El acceso a una gran cantidad de fuentes de datos tradicionales y alternativos te permite identificar incluso las anomalías más sutiles durante los controles de fraude y KYC al registrarte. Por ejemplo, las identificaciones sintéticas son comúnmente usadas por los defraudadores para abrir cuentas, lo que puede ser difícil de detectar, ya que las identificaciones sintéticas usan algunos elementos legítimos para pasar desapercibidas. Los datos alternativos pueden darte las pistas que necesitas para detectar el fraude, incluso en casos como este. Revisa el correo electrónico para ver si hay cambios menores o mira si la geolocalización coincide con la actividad en redes sociales.
Análisis
El segundo paso es el Análisis: analiza con precisión todos los datos a los que has accedido. Y no solo lo analices a la antigua usanza, integra inteligencia embebida como el aprendizaje automático y la IA en tus análisis.
Digamos que una víctima de phishing ha tenido su teléfono comprometido y el delincuente ha activado el reenvío de texto para poder recibir un código de seguridad. El análisis de IA/ML de los datos móviles podría alertar a un equipo de riesgo que los textos están siendo reenviados, y sugerir que se realicen más comprobaciones.
Tácticas como la toma de control de cuentas pueden causar daño incluso después del onboarding. Imagina tener que detectar pequeñas inconsistencias para cientos de miles de solicitantes a lo largo de todo el ciclo de vida por tu cuenta. Puede ser un desafío para las soluciones de toma de decisiones de legado identificar indicadores de fraude complejos.
Tener tecnología inteligente y automatizada que pueda detectar datos inusuales y analizarlos de forma rápida y precisa marcará la diferencia tanto para los suscriptores nuevos como para los activos. El aprendizaje automático y la IA se vuelven más inteligentes a medida que analizan datos y comportamiento, mejorando en el reconocimiento de patrones fraudulentos que de otro modo habrían pasado desapercibidos.
Optimiza tu proceso de fraude con tecnología de aprendizaje automático e IA que pueda analizar cualquier tipo de dato y mejora su precisión con cada análisis.
Acción
El último paso para ayudarte a detener el fraude es la Acción: cuando has accedido a todos los datos tradicionales y alternativos que necesitas y la IA/ML los ha analizado, estás listo para tomar decisiones.
Si la primera capa de comprobaciones aún no pinta una imagen clara de la legitimidad de un solicitante, tu solución de toma de decisiones puede profundizar en los datos para un análisis más detallado. Dependiendo de tu modelo, podrías en cambio ofrecerles un plan para solicitantes de alto riesgo, o rechazarlos por completo. Si todo está en orden, por otro lado, tu motor de toma de decisiones aprobaría y daría de alta.
La toma de decisiones avanzada utiliza todos los datos que has recopilado para tomar las decisiones más precisas, que te protegen contra el fraude. Mejora la eficiencia y te ahorra dinero al realizar solo las comprobaciones necesarias; nunca tienes que adoptar un enfoque único para todos.
Una vez que se toman las decisiones, los resultados se retroalimentan en la plataforma, añadiendo aún más datos valiosos y análisis para ayudar a la tecnología de IA/ML a guiar tu toma de decisiones hacia decisiones más precisas en el futuro.
Fondo de Ingresos Compartidos Internacionales (IRSF)
Implica la explotación de números de tarifa premium para generar grandes volúmenes de llamadas y desviar beneficios, con impactos que se extienden más allá de las pérdidas financieras para incluir el daño a la confianza del cliente y la reputación de la marca, y el aumento de los costos operativos.
Hemos visto algunos ejemplos de cómo los datos alternativos pueden impulsar un motor de toma de decisiones para combatir el fraude, pero ¿qué es exactamente? Fijate los tres aspectos principales que las empresas de telecomunicaciones deben saber sobre esta poderosa herramienta.
Parte 2: Tres Temas que las Empresas de Telecomunicaciones Deben Saber Sobre los Datos Alternativos
El panorama financiero es vasto, especialmente a escala global. Las telecomunicaciones abarcan ese panorama, ya que los servicios inalámbricos y productos como los teléfonos móviles y los módems tienen una gran demanda entre personas de todos los orígenes financieros. Para llegar a ellos, no puedes confiar solo en datos tradicionales como las puntuaciones de crédito para determinar el riesgo de incumplimiento. Recopilar y utilizar datos alternativos puede ayudarte a impactar innumerables vidas, aprovechando un enorme mercado mundial.
1. ¿Qué son los datos alternativos?
No se trata de datos llamativos o extravagantes, sino de una poderosa herramienta para la inclusión financiera.
En pocas palabras, los datos alternativos son toda la información no mantenida por las agencias de crédito que pueden pintar una imagen más holística de la salud financiera y el riesgo general de una persona. Puede incluir información financiera como el alquiler, los servicios públicos o incluso los pagos de telecomunicaciones, pero también analiza otra información como la actividad en redes sociales, la geolocalización y los registros de propiedad.
Los datos alternativos pueden contar una historia más completa que los datos tradicionales por sí solos. Hay casi 30 millones de «invisibles de crédito» en los EE. UU. y cerca de otros 10 millones en Canadá, junto al 70% de la población de América Latina), 70% del Sudeste Asiático, y casi un cuarto del mundo entero – hay cerca de 1.4 mil millones de personas sin historial bancario o crediticio. Esa es muchísima gente que no estaría cualificada para abrir una cuenta de telecomunicaciones solo con métodos tradicionales.
Y aunque las puntuaciones de crédito han demostrado ser fuertes indicadores de si alguien pagará sus facturas a tiempo, ¿no tiene sentido considerar los patrones de pago de servicios y otros pagos recurrentes para predecir el mismo comportamiento para las telecomunicaciones? Más del 90% de los estadounidenses hacen pagos de teléfonos móviles financiados, pero solo el 2.5% de los archivos de las agencias de crédito al consumidor contienen información de pago de telecomunicaciones. Si bien podrías tener los registros de pago de tus propios suscriptores, poder acceder a esa información para aquellos que buscan cambiar de operador sería una forma fiable de determinar el riesgo. Superponer los datos de servicios públicos a las puntuaciones de crédito te brinda información muy relevante para proporcionar indicadores de riesgo aún más sólidos.
La información de telecomunicaciones, servicios públicos y arrendamiento/propiedad a menudo es altamente indicativa de la solvencia crediticia, pero las agencias de crédito simplemente no la consideran. Es por eso que los datos alternativos son tan poderosos.
Si bien esta información puede no tener una correlación tan directa con la solvencia crediticia, puede darte una imagen más completa del estilo de vida de alguien. Las redes sociales, por ejemplo, pueden ser una fuente muy esclarecedora de datos alternativos, dándote una idea de las actividades y hábitos que pueden ser relevantes. A medida que más empresas de redes sociales comienzan a ofrecer opciones de pago integradas en sus plataformas, el perfil de Instagram de alguien podría proporcionarte una mirada a su comportamiento transaccional. Entender con qué frecuencia una persona compra en Instagram, cuán caros son los artículos que compra y si estas compras se relacionan con la puntualidad de sus pagos de facturas podría ser una forma útil de analizar este comportamiento.
Asegúrate de tener acceso a integraciones de datos y socios que te ofrezcan la visión más amplia dentro de los parámetros requeridos para observar a los solicitantes con el fin de obtener los mejores resultados de los datos alternativos. Elegir tecnología que pueda acelerar la integración de empresas de datos y el acceso a datos alternativos garantizará un rápido retorno de la inversión, conectándote con más solicitantes, más rápido.
3. ¿Funcionan los datos alternativos?
¡Sí! Las puntuaciones de crédito pueden no reflejar necesariamente la salud financiera actual de una persona, ya que la puntuación pondera en gran medida el comportamiento crediticio pasado además del comportamiento actual. Incluso si alguien es muy responsable en el presente, las malas decisiones de su pasado aún podrían afectar negativamente su crédito. Si ejecutaras el perfil de esa persona a través de tu proceso tradicional de toma de decisiones, podría ser marcada como de alto riesgo, lo que llevaría a una evaluación inexacta. Lo mismo sería cierto para alguien que nunca tuvo acceso al crédito debido a su estado financiero pasado o prácticas de préstamo discriminatorias. Los datos alternativos resuelven ese problema.
Y hay evidencia que lo respalda: el 64% de los proveedores de crédito que usan datos alternativos ven una mejor evaluación de riesgos, el 48% tiene un aumento en la aceptación de ofertas y el 64% ve beneficios tangibles dentro de un año de la implementación. Otros beneficios incluyen una precisión mejorada en la toma de decisiones, mejor protección contra el fraude, mayor inclusión financiera, mayor velocidad de comercialización, incorporación rápida y, en general, un valor maximizado.
Estamos viviendo en una era donde la información es tan accesible como siempre lo ha sido – es hora de usarla. La industria de las telecomunicaciones está a la vanguardia de la innovación, así que ¿por qué seguir evaluando la solvencia crediticia de la misma manera que lo hicimos hace décadas? Cuando integras datos alternativos en tu toma de decisiones, estás haciendo el mundo aún más grande para millones de personas que necesitan servicios de telecomunicaciones e invitando a suscriptores de bajo riesgo que acelerarán tu crecimiento.
¿Dónde entra en juego la toma de decisiones de riesgo inteligente?
Las soluciones de toma de decisiones de riesgo inteligentes y holísticas pueden jugar un papel fundamental en capacitar a los proveedores de telecomunicaciones para combatir el fraude de manera efectiva. Al aprovechar la integración de datos en tiempo real (ejemplo, las tres A ya cubiertas) y el aprendizaje automático, estas soluciones avanzadas de fraude pueden analizar vastas cantidades de datos de múltiples fuentes en cada etapa del recorrido del cliente. Esto te permite asegurarte de que las actividades fraudulentas sean detectadas y prevenidas antes de que escalen, mejorando la velocidad, la precisión en la toma de decisiones y mejorando la experiencia del solicitante. El cliente de Provenir, MTN, pudo detener un 135% adicional de transacciones de alto riesgo a través de soluciones de mitigación de fraude, sin agregar fricción al proceso de solicitud. Implementar la toma de decisiones de riesgo inteligente no sólo mitiga el fraude, sino que también mejora la eficiencia operativa y mejora la experiencia general del cliente. ¿Listo/a para contraatacar?
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El Estado de la IA, el Riesgo y el Fraude en los Servicios Financieros
2025: Un Año de Transformación en las Decisiones de Riesgo
La industria de servicios financieros se enfrenta a un punto de inflexión. En 2025 (y más allá), mantenerte a la vanguardia no se trata solo de gestionar el riesgo crediticio y prevenir el fraude, se trata de aprovechar la IA, unificar los datos y modernizar los sistemas de toma de decisiones para desbloquear nuevas oportunidades de crecimiento.
Para comprender mejor los desafíos y las prioridades que dan forma a las instituciones financieras en todo el mundo, encuestamos a casi 200 tomadores de decisiones clave entre los proveedores de servicios financieros a nivel mundial. Los resultados resaltan una necesidad apremiante de información impulsada por la IA, una mejor orquestación de datos y el fin de las estrategias de toma de decisiones fragmentadas. Este blog desglosa las conclusiones clave de los resultados de la encuesta y lo que significan para el futuro de la toma de decisiones y tu negocio.
Riesgo de Crédito y Prevención de Fraude: Las Principales Preocupaciones de la Industria
La capacidad de gestionar el riesgo crediticio y prevenir el fraude de manera efectiva sigue siendo una prioridad principal, especialmente en una economía digital cada vez más compleja. El cuarenta y nueve por ciento de nuestros encuestados identificaron la gestión del riesgo crediticio como su mayor problema, y el 48% citó la detección y prevención del fraude como una preocupación principal, un aumento notable con respecto a la encuesta del año pasado (43%).
Si bien estos problemas no son nuevos, su creciente intensidad subraya el hecho de que los enfoques tradicionales para la toma de decisiones sobre riesgos ya no son suficientes. Los proveedores de servicios financieros se enfrentan a amenazas de fraude más sofisticadas, una creciente incertidumbre económica y un mayor escrutinio regulatorio, lo que hace que la toma de decisiones en tiempo real impulsada por la IA sea más crítica que nunca.
La escalada del fraude, en particular, no es sorprendente. Si bien la industria aprovecha la IA y la automatización para una toma de decisiones más inteligente, los defraudadores también utilizan tecnología avanzada para esquemas más complejos, creando un ciclo interminable. El fraude de identidad, la tecnología deepfake, las identidades sintéticas y las adquisiciones de cuentas están evolucionando rápidamente. Pero, al mismo tiempo, los consumidores exigentes presionan por experiencias digitales fluidas, con aprobaciones instantáneas y una incorporación sin fricciones que se convierte en lo mínimo indispensable. Este tipo de demanda crea un delicado acto de equilibrio: ¿cómo garantizas la seguridad adecuada sin agregar fricciones innecesarias al recorrido del cliente?
Las instituciones que se basan únicamente en la detección de fraude basada en reglas tendrán dificultades para mantenerse al día. Los patrones de fraude cambian en tiempo real y las reglas estáticas no pueden adaptarse lo suficientemente rápido. Esto muestra la necesidad urgente de soluciones de prevención de fraude impulsadas por la IA que puedan analizar datos de comportamiento, detectar anomalías y predecir el fraude con mayor precisión. Y la detección de fraude impulsada por la IA no solo detiene el fraude, sino que también puede ayudar a reducir los falsos positivos, asegurando que los clientes legítimos no queden atrapados en los obstáculos de seguridad.
Por otro lado, la gestión del riesgo crediticio siempre ha sido fundamental para los proveedores de servicios financieros. Pero la volatilidad económica, incluidas las crecientes tasas de interés, las preocupaciones sobre la inflación y las políticas regulatorias cambiantes, significa que los prestamistas deben ser más precisos que nunca al evaluar la solvencia. Los modelos tradicionales de calificación crediticia a menudo no brindan una imagen completa del perfil de riesgo de un prestatario, y sin información en tiempo real, es posible que te pierdas oportunidades excelentes para ventas adicionales/ventas cruzadas y otras ganancias de ingresos a lo largo del ciclo de vida del cliente. Sin mencionar el riesgo (muy real, y muy presente) de morosidad y pérdidas crediticias.
Más del 30% de los encuestados en nuestra encuesta citaron el acceso limitado a los datos como un desafío en la toma de decisiones sobre riesgos. Sin acceso a datos financieros en tiempo real, señales de crédito alternativas y análisis de comportamiento, las instituciones financieras que toman decisiones crediticias inexactas podrían exponerlas a deudas incobrables o hacer que rechacen a clientes solventes. O ambos.
La Necesidad de un Enfoque Holístico: Ir Más Allá de la Gestión Reactiva de Riesgos
Para combatir eficazmente el fraude y gestionar el riesgo crediticio, un enfoque reactivo ya no es suficiente. En cambio, las organizaciones deben adoptar una estrategia proactiva impulsada por la IA que integre la toma de decisiones sobre riesgos en todo el ciclo de vida del cliente. Un enfoque exitoso incluye:
Toma de decisiones en tiempo real impulsada por IA:
en lugar de depender de modelos estáticos, las instituciones necesitan modelos impulsados por IA que aprendan y se adapten continuamente a nuevos patrones de fraude y riesgos crediticios.
Equipos integrados de riesgo de fraude y crédito:
el fraude y el riesgo de crédito a menudo se gestionan en silos separados, lo que genera ineficiencias y oportunidades perdidas. Un enfoque de toma de decisiones unificado permite una mejor evaluación de riesgos, tiempos de respuesta más rápidos y experiencias mejoradas para el cliente.
Expansión del acceso a los datos e integración de datos alternativos:
la capacidad de incorporar datos transaccionales en tiempo real, información de banca abierta y análisis de comportamiento es fundamental tanto para la prevención del fraude como para la evaluación del riesgo crediticio.
Real-time AI-powered decisioning:
Instead of relying on static models, consider AI-driven models that continuously learn and adapt to new fraud patterns and credit risks.
Integrated fraud and credit risk teams:
Fraud and credit risk are often managed in separate silos, leading to inefficiencies and missed insights. A unified decisioning approach enables better risk assessment, faster response times, and enhanced customer experiences.
Expanding data access and alternative data integration:
The ability to incorporate real-time transactional data, open banking insights, and behavioral analytics is critical for both fraud prevention and credit risk assessment.
La Urgente Necesidad de la IA: Prioridades de Inversión en 2025 y Más Allá
Nuestra encuesta encontró que el 63% de las instituciones financieras planean invertir en IA/inteligencia integrada para la toma de decisiones sobre riesgos, lo que la convierte en la principal prioridad de inversión para 2025. Otras áreas clave incluyen:
52%
Soluciones de toma de decisiones de riesgo
42%
Nuevas fuentes de datos y orquestación
33%
Soluciones integradas de fraude y toma de decisiones
El creciente énfasis en la toma de decisiones de IA refleja un cambio de la gestión reactiva de riesgos a la toma de decisiones proactiva en tiempo real. Los proveedores de servicios financieros reconocen que la IA puede mejorar las evaluaciones de riesgo crediticio, fortalecer la detección de fraude y mejorar la eficiencia operativa, pero solo si se alimenta con datos integrados de alta calidad.
Si bien la adopción de la IA se está acelerando, la mala integración de datos sigue siendo una barrera importante. Sin una orquestación de datos perfecta, los modelos de IA corren el riesgo de ser ineficaces, lo que lleva a oportunidades perdidas y decisiones inexactas. Las instituciones que invierten en IA deben priorizar la calidad y la accesibilidad de los datos para garantizar que estas soluciones ofrezcan un impacto medible.
En 2025, el éxito en la toma de decisiones de riesgo impulsada por la IA (y la maximización del ROI en las inversiones en IA) dependerá no solo de la adopción de la IA, sino de su implementación con la estrategia de datos adecuada, una que impulse mejores conocimientos, decisiones más rápidas y una experiencia del cliente más fluida.
Los Obstáculos de la IA: Por Qué la Adopción No Es Tan Simple Como Parece
La inversión en IA puede estar aumentando, pero casi el 60% de los proveedores de servicios financieros aún tienen dificultades para implementar y mantener los modelos de riesgo de IA. Los mayores obstáculos incluyen:
52%
Calidad y disponibilidad de los datos
48%
Costos iniciales y ROI poco claro
47%
Desafíos de integración
42%
Requisitos de infraestructura
40%
Preocupaciones de cumplimiento normativo
La implementación de la IA requiere una base sólida de datos limpios e integrados, una infraestructura robusta y una gobernanza clara. El importante desafío de los datos resalta la necesidad de una orquestación perfecta de fuentes de datos nuevas y alternativas (que se pueden integrar fácilmente en la toma de decisiones) para desbloquear verdaderamente todo el potencial de la IA.
Una forma de garantizar el éxito es comenzar poco a poco y escalar de manera inteligente. Para mitigar el riesgo y garantizar un impacto medible, considera comenzar con proyectos de IA que ofrezcan un ROI rápido (detección de fraude, calificación crediticia, toma de decisiones automatizada del cliente). Prueba un enfoque gradual, centrado en las primeras victorias, la optimización continua y la infraestructura escalable, para generar confianza en las estrategias impulsadas por la IA y al mismo tiempo demostrar un valor comercial tangible.
Rompiendo Silos: El Cambio Hacia una Toma de Decisiones Unificada
Los sistemas de toma de decisiones desarticulados son un obstáculo importante para la eficiencia. Más de la mitad (59%) de nuestros encuestados citaron la falta de flujo de datos continuo y conocimientos unificados como su mayor desafío. Otros problemas clave incluyen:
52%
Ineficiencias operativas
40%
Costos agregados
35%
Tecnología dispar, aislada
Las evaluaciones de riesgo más lentas, la detección de fraude desafiante y las experiencias inconsistentes del cliente son otros resultados de las ineficiencias operativas: cuando los equipos de riesgo, fraude y crédito operan en silos, las instituciones financieras pierden una mejor colaboración, aprobaciones más rápidas, una mitigación de riesgos más precisa y oportunidades de crecimiento.
Pero al consolidar la toma de decisiones de riesgo en una única plataforma integral, tú puedes:
Mejorar la colaboración entre equipos entre los equipos de fraude, riesgo crediticio y cumplimiento.
Habilitar la toma de decisiones en tiempo real impulsada por la IA para evaluaciones de riesgo más rápidas y precisas.
Mejorar la experiencia del cliente al reducir la fricción y mejorar los tiempos de aprobación.
Maximizar el valor en todo el ciclo de vida del cliente.
Optimizar el crecimiento para el éxito a largo plazo.
Toma de Decisiones en Tiempo Real y Personalización: La Nueva Frontera
Experiencias instantáneas y sin fricciones: esto es lo que los consumidores de hoy esperan, ya sea que soliciten crédito, disputen un cargo o administren sus cuentas. Y los proveedores están tomando nota, con un 65% priorizando la toma de decisiones en tiempo real y basada en eventos como un área de enfoque clave. Otras prioridades principales incluyen:
44%
Eliminar la fricción en todo el ciclo de vida del cliente
44%
Aumentar el valor de vida del cliente
36%
Hiperpersonalización
Los modelos de toma de decisiones tradicionales basados en lotes no son suficientes en una era donde las expectativas del cliente están formadas por aprobaciones instantáneas e interacciones digitales personalizadas. La toma de decisiones impulsada por la IA puede mejorar las evaluaciones de riesgo, pero también permite la participación proactiva y ofertas personalizadas que impulsan la lealtad y maximizan el valor del cliente.
Para satisfacer las demandas cambiantes de los consumidores, adopta modelos de toma de decisiones en tiempo real impulsados por la IA que puedan:
Adaptarse dinámicamente al comportamiento del cliente en tiempo real.
Eliminar la fricción innecesaria mientras se mantienen fuertes controles de riesgo.
Aprovechar la hiperpersonalización para aumentar la participación y el valor de vida útil.
Ser capaz de ofrecer experiencias más inteligentes, más rápidas y más centradas en el cliente con IA y datos e información en tiempo real te permite lograr el equilibrio adecuado entre la mitigación efectiva de riesgos y el crecimiento y la retención de clientes.
Un Llamado a la Acción para las Instituciones Financieras
Un enfoque más moderno para la gestión de riesgos y la prevención del fraude es clave. Con el fraude cada vez más sofisticado, el riesgo de crédito sigue siendo una preocupación principal y la adopción de la IA se acelera, las organizaciones financieras deben repensar cómo evalúan el riesgo, optimizan la toma de decisiones y mejoran las experiencias del cliente. Para seguir siendo competitivo y resiliente en 2025 y más allá, céntrate en tres áreas clave:
Invierte en plataformas
de toma de decisiones unificadas para eliminar silos, reducir ineficiencias y mejorar la precisión de la evaluación de riesgos.
Aprovecha la IA estratégicamente
centrándote en soluciones que ofrecen un ROI claro e impacto operativo.
Prioriza la integración y la calidad
de los datos, asegurando una orquestación perfecta de diversas fuentes de datos para potenciar una toma de decisiones más inteligente.
El futuro de la toma de decisiones de riesgo no se trata de soluciones aisladas, se trata de un enfoque holístico impulsado por la IA que alinea los datos, la automatización y los procesos de toma de decisiones para maximizar el impacto. Las instituciones financieras que adopten esta transformación estarán mejor posicionadas para mitigar los riesgos, impulsar el crecimiento y ofrecer experiencias superiores al cliente.
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Aprovecha el Poder de Provenir: Una Plataforma Holística para Gestionar Todo el Ciclo de Vida del Cliente Financiero en un Solo Lugar
Introducción
En el sector financiero de hoy en día, que se mueve a un ritmo acelerado, es vital gestionar eficazmente las relaciones con los clientes desde el inicio hasta el final. Provenir proporciona una plataforma sofisticada diseñada para agilizar todo el recorrido del cliente, integrando la incorporación, la gestión de consumidores y las cobranzas en un flujo de trabajo sin interrupciones en un mismo lugar. Este artículo profundiza en cómo Provenir simplifica estos procesos esenciales y los consolida en un sistema unificado, transformando la entrega de servicios financieros que tu necesitas.
Simplificación de la Incorporación con Provenir
Provenir revoluciona el proceso de incorporación al aprovechar una interfaz sin código que permite a las instituciones financieras adaptarse y modificar rápidamente sus procedimientos para satisfacer las demandas del mercado en evolución y los cambios regulatorios. Esta flexibilidad reduce significativamente el tiempo necesario para integrar nuevos clientes, mejorando la experiencia del usuario desde su primer contacto. La capacidad de la plataforma para manejar diversas fuentes de datos, desde el historial crediticio tradicional hasta datos alternativos como facturas de servicios o pagos de alquiler, asegura una evaluación integral en el punto de entrada, sentando las bases para una relación sólida con el cliente.
Mejorando la Gestión de Consumidores
La gestión efectiva de consumidores es crucial para construir relaciones duraderas y asegurar la satisfacción del cliente. Provenir destaca al proporcionar información en tiempo real sobre los comportamientos y preferencias de los consumidores a través de sus herramientas avanzadas de análisis. Este enfoque basado en datos permite ofertas de servicios personalizados y una gestión proactiva de riesgos, lo que lleva a tasas más altas de retención de clientes y mejores puntuaciones de satisfacción. Por ejemplo, los análisis de Provenir pueden predecir cuándo un cliente podría necesitar servicios financieros adicionales o identificar señales tempranas de un posible incumplimiento, permitiendo tomar medidas preventivas.
Optimización del Proceso de Cobranzas
Las cobranzas son a menudo un aspecto delicado y crítico de la gestión financiera. Provenir simplifica este proceso mediante la integración de potentes herramientas de automatización que priorizan y gestionan los esfuerzos de cobranza de manera más efectiva. La decisión automática de la plataforma reduce la necesidad de intervención manual, aumentando así la eficiencia y consistencia en las cobranzas. El sistema asegura que las estrategias de cobro no solo sean más específicas, sino también más humanas, mejorando las tasas de recuperación mientras se mantiene la dignidad y la confianza del cliente.
Datos Unificados y Toma de Decisiones
El enfoque de plataforma única de Provenir unifica todas las entradas de datos necesarias, mejorando la toma de decisiones a lo largo del ciclo de vida del cliente. Esta integración permite un acceso sin interrupciones a información crítica, lo que permite decisiones más rápidas y precisas. Según el Informe de Investigación de Banca Digital 2021, solo el 27% de las instituciones financieras consideraron que su acceso a los datos era fuerte, destacando la ventaja única que ofrece Provenir con sus capacidades de datos en tiempo real y completos. Este sistema unificado asegura que las decisiones se basen en los datos más actuales y completos disponibles, optimizando así tanto las estrategias de gestión de riesgos como de servicio al cliente.
Preguntas Frecuentes sobre la Plataforma Unificada de Provenir
Q1: ¿Cómo mejora Provenir la precisión en la toma de decisiones financieras? A1: La plataforma de Provenir utiliza la toma de decisiones potenciada por IA que aprende y se adapta en cada interacción. Al analizar continuamente los datos, el sistema puede refinar sus modelos para mejorar la precisión con el tiempo, asegurando que las decisiones financieras se basen en la información más reciente y relevante.
Q2: ¿Puede la plataforma de Provenir manejar las necesidades tanto de pequeñas startups como de grandes empresas? A2: Absolutamente. Provenir es escalable y está diseñada para apoyar a instituciones financieras de todos los tamaños. Ya sea que estés gestionando unos pocos cientos o varios millones de cuentas, la plataforma puede adaptarse a tu volumen y complejidad específicos sin comprometer el rendimiento.
Q3: ¿Qué impacto tiene Provenir en la eficiencia operativa? A3: Provenir mejora significativamente la eficiencia operativa al reducir el manejo manual de datos y los procesos de toma de decisiones. Por ejemplo, la plataforma reduce el tiempo de comercialización de nuevos productos financieros al proporcionar integraciones de datos preconfiguradas y una interfaz de arrastrar y soltar que elimina la necesidad de una amplia participación de TI.
Q4: ¿Cómo asegura Provenir el cumplimiento regulatorio? A4: Provenir está construido con el cumplimiento como una característica central, incorporando controles de gestión de riesgos, seguridad e identidad que cumplen con las regulaciones financieras existentes. Este marco de cumplimiento integrado ayuda a las instituciones a evitar posibles sanciones legales y financieras asociadas con el incumplimiento.
Q5: ¿Cuáles son los beneficios reales de usar Provenir para una institución financiera? A5: Las instituciones que usan Provenir experimentan una mayor satisfacción del cliente debido a servicios más personalizados y oportunos, una salud financiera mejorada a través de mejores estrategias de gestión de riesgos y cobranzas, y una mayor agilidad en el desarrollo de productos y la respuesta del mercado.
Conclusión
La plataforma unificada de Provenir proporciona una solución poderosa para gestionar eficientemente el viaje del cliente de A a la Z. Al integrar servicios esenciales como la incorporación, la gestión de consumidores y las cobranzas en un sistema cohesivo, Provenir no solo agiliza las operaciones, sino que también mejora las relaciones con los clientes y asegura el cumplimiento. Este enfoque integral hace de Provenir una herramienta invaluable para cualquier institución financiera que aspire a prosperar en la era digital.
Descubre cómo agilizar el manejo de casos para ofrecer experiencias sin fricciones a los clientes.
