Cómo una plataforma de decisiones impulsada por IA puede optimizar la orquestación de tus datos contra el fraude
¿Sabías que…?
Cada minuto se roban más de 41,000 credenciales de cuentas.
Cada dos segundos, una persona es víctima de robo de identidad.
Los reportes de fraude por intercambio de SIM han aumentado un 400 % en los últimos cinco años.
Estas cifras son solo una muestra del creciente desafío que representa el fraude digital. A medida que las amenazas se vuelven más sofisticadas, las estrategias de detección y prevención utilizadas por las instituciones financieras también deben evolucionar.
La clave está en los datos. Cuanto mejor puedas orquestar y aprovechar la información relacionada con el fraude, más preciso será tu proceso de toma de decisiones. Esto te permitirá aprobar más operaciones con confianza y hacer crecer tu negocio de forma sostenible.
Descubre cómo una plataforma de decisiones basada en inteligencia artificial puede ayudarte a lograrlo.
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.
Descubre una detección de riesgo de fraude más precisa con una visión más integral y completa de tus clientes.
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Chartis Research Nombra a Provenir Como Líder Global
Crédito y Fraude: Una Visión Holística de la Gestión de Riesgos
Chartis Research, firma reconocida por su investigación tecnológica de primer nivel, ha nombrado a Provenir como líder global en software y servicios para la gestión de riesgos. Este reconocimiento destaca nuestra capacidad para ayudarte a enfrentar los desafíos actuales del sector financiero, ofreciendo soluciones avanzadas de riesgo que combinan IA/ML, orquestación de datos y automatización.
En su informe más reciente, Chartis resalta cómo Provenir está transformando el futuro del crédito y la prevención del fraude, abordando de manera integral y eficiente ambas áreas con un enfoque holístico y tecnologías de vanguardia.
¿Quieres acelerar tu proceso de onboarding, tomar decisiones en tiempo real, prevenir mejor el fraude y tener una gestión de riesgos más inteligente?
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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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Encuesta: Global de Toma de Decisiones de Riesgo 2025
¿Cuáles son los desafíos y prioridades clave para los proveedores de servicios financieros en 2025 y más allá?
Provenir encuestó a casi 200 tomadores de decisiones clave en proveedores de servicios financieros a nivel mundial, incluidos Directores de Riesgos, Directores Ejecutivos, Vicepresidentes, Directores Senior, Directores Gerentes, Científicos de Decisiones, Jefes de Riesgo, TI, Fraude y más.
Los resultados destacan:
Tus desafíos de toma de decisiones de riesgo y fraude a lo largo del ciclo de vida del cliente
Prioridades de inversión en toma de decisiones
Oportunidades de IA
Obtén la información ahora.
¿Listo/a para dar forma al futuro de tu toma de decisiones con IA?
Conéctate con el éxito: Cómo los Telcos pueden aumentar ingresos y reducir riesgos
Impulsando el valor del suscriptor y minimizando pérdidas con decisiones inteligentes
Los desafíos en el sector de telecomunicaciones siguen en aumento. ¿Tu empresa enfrenta dificultades para:
¿Gestionar tácticas de fraude en constante evolución?
¿Agilizar evaluaciones crediticias en segmentos diversos?
¿Reducir la exposición a impagos?
¿Disminuir la tasa de cancelaciones de suscriptores?
Contar con la tecnología adecuada para la toma de decisiones es clave. Descarga el eBook y descubre cómo las soluciones avanzadas de decisión inteligente pueden ayudarte a:
Maximizar activaciones y mejorar la conversión de clientes.
Reducir fricciones en el proceso de incorporación.
Mitigar pérdidas de ingresos y fortalecer la prevención del fraude.
Personalizar la experiencia del suscriptor y aumentar su valor a lo largo del ciclo de vida.
Optimizar estrategias de cobranza para minimizar deudas incobrables.
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Navegando el desafiante mundo de la toma de decisiones en telecomunicaciones
Cómo Maximizar los Ingresos Sin Riesgo
Aumentar las activaciones de solicitantes puede ser un negocio arriesgado para las empresas de telecomunicaciones. Necesitas una forma de hacer crecer tu negocio mientras haces malabares con la competencia, el aumento del fraude y la alta rotación de clientes. Necesitas soluciones de toma de decisiones basadas en datos y con inteligencia artificial.
Lee la infografía para ver cómo la tecnología de toma de decisiones adecuada puede ayudar a tu empresa de telecomunicaciones a evitar el riesgo y cosechar las recompensas de ingresos a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente.
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Nueva Encuesta Global Revela que Casi la Mitad de los Ejecutivos de Servicios Financieros Tienen Dificultades para Gestionar el Riesgo Crediticio, Detectar y Prevenir el Fraude
La IA está jugando un papel destacado en la renovación de las estrategias de decisión de riesgo crediticio y prevención de fraude en 2025
Parsippany, NJ – Una nueva encuesta muestra que casi la mitad de todos los ejecutivos de servicios financieros están luchando con la gestión del riesgo crediticio y la detección y prevención del fraude. La encuesta también muestra que muchos están renovando sus estrategias de decisión de riesgo crediticio y prevención de fraude en 2025, y la IA está jugando un papel destacado.
Estos son algunos de los hallazgos clave de la encuesta a casi 200 tomadores de decisiones clave en proveedores de servicios financieros a nivel mundial para comprender sus desafíos de decisión de riesgo y fraude en todo el ciclo de vida del cliente, las prioridades de inversión en la toma de decisiones y las oportunidades de la IA. La encuesta fue realizada por Provenir, un líder mundial en soluciones de Decisión basadas en IA.
Más de la mitad de todos los encuestados planean invertir en soluciones de decisión de riesgo e IA/inteligencia integrada en 2025 y más allá. En la actualidad, casi el 60% de los encuestados dicen que les resulta difícil implementar y mantener modelos de decisión de riesgo. El 55% de los ejecutivos reconocen el valor de la IA para tomar decisiones estratégicas optimizadas, y en su capacidad para proporcionar recomendaciones de mejora del rendimiento, y el 53% ven el valor en la capacidad de ajustar automáticamente los modelos para tomar decisiones mejores y más precisas.
Las prioridades clave para la gestión de clientes y cuentas son la toma de decisiones en tiempo real, impulsada por eventos (65%), la eliminación de la fricción en todo el ciclo de vida del cliente (44%) y el aumento del valor de vida del cliente (44%).
Más de la mitad de los encuestados está de acuerdo en que el mayor desafío de datos que enfrentan es poder integrar fácilmente las fuentes de datos en los procesos de decisión.
Los resultados de la encuesta también revelan los peligros de operar múltiples sistemas de decisión en todo el ciclo de vida del cliente. El 59% de los encuestados dice que esto está causando una falta de flujo de datos sin interrupciones e ideas unificadas, mientras que el 52% dice que crea ineficiencias operativas. Además, el 28% dijo que contribuye a una experiencia del cliente inconsistente.
Cuando se les preguntó sobre datos y fraude, el 37% dice que tiene dificultades con la orquestación de datos efectiva para la prevención del fraude de aplicaciones, específicamente en no poder ingerir e integrar fácilmente nuevas fuentes de datos, mientras que el 36% tiene dificultades para usar la IA y el aprendizaje automático para la prevención del fraude. Casi un tercio de los encuestados está de acuerdo en que el aspecto más importante para las estrategias integrales de fraude es la capacidad de romper los silos de datos entre los equipos de fraude y riesgo crediticio.
«Las instituciones financieras son muy conscientes del panorama de amenazas cada vez más complejo de hoy y deben adoptar nuevos enfoques para mejorar la toma de decisiones de riesgo y la prevención del fraude en todo el ciclo de vida del cliente, al tiempo que brindan experiencias de cliente personalizadas y sin fricciones», dijo Carol Hamilton, directora de producto de Provenir. «Con una plataforma de decisión de IA que alinea más estrechamente a los equipos de riesgo de crédito y fraude, los ejecutivos de servicios financieros pueden garantizar una toma de decisiones holística de punta a punta con una visión completa de los clientes en todo el ciclo de vida».
La encuesta se realizó entre noviembre y diciembre de 2024; los encuestados se basaron en América del Norte, EMEA, América Latina y Asia Pacífico, con los cargos de gerente, director, vicepresidente o superior.
El informe completo de los resultados de la encuesta se puede encontrar aquí.
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Detección Holística del Fraude con una Visión Integral del Solicitante
Las telcos de todo el mundo están luchando contra intentos de fraude cada vez más sofisticados, impulsados en parte por la rápida transformación digital y las exigentes demandas de los solicitantes. ¿Pero cómo puedes mantenerte por delante de las tácticas de fraude en evolución mientras aseguras una experiencia de cliente sin problemas para los solicitantes legítimos? Descubre cómo la solución de Fraude en el Onboarding de Provenir te permite detectar este riesgo con mayor precisión, con una visión holística e integral de tus solicitantes.
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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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