El Estado de la IA, el Riesgo y el Fraude en los Servicios Financieros

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.

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.

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.

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:

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:

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.

Consulta el informe completo de la encuesta para obtener respuestas detalladas.