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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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.
¿Listo para elevar tu estrategia?
Descubre cómo las soluciones de decisión de Provenir pueden mejorar la experiencia del suscriptor.
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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.
Descubre una detección de riesgo de fraude más precisa con una visión más integral y completa de tus clientes.
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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.
Finanzas del Futuro: 10 Innovaciones Revolucionarias que Transformarán los Servicios Financieros
Descubre cómo la tecnología de vanguardia redefinirá la industria.
En las últimas dos décadas, hemos presenciado avances increíbles en todo tipo de tecnologías ¿quién recuerda la vida antes del smartphone? y los servicios financieros no han sido la excepción. Pero la innovación apenas comienza. El sector financiero se encuentra al borde de una nueva ola de tecnologías de vanguardia, con desarrollos cada vez más sofisticados que mejorarán la precisión en la toma de decisiones, la eficiencia operativa y la satisfacción y compromiso del cliente. ¿Qué les depara el futuro a los proveedores de servicios financieros? Aunque es imposible predecir con exactitud cómo serán los próximos veinte años, analizamos las innovaciones tecnológicas actuales y las fuerzas del mercado para vislumbrar lo que podría estar por venir.
1. Transformación en las formas de pagar, pedir prestado, prestar y más
Una serie de avances tecnológicos podría revolucionar cómo pagamos, pedimos prestado y utilizamos los productos y servicios financieros. Algunos de estos incluyen:
Pagos biométricos
Autenticación mediante datos biométricos, como huellas dactilares, reconocimiento facial o escaneo de retina, que permite una forma de pago fluida y segura.
Pagos por voz
Transacciones iniciadas mediante comandos de voz en dispositivos inteligentes, lo que aumenta significativamente la comodidad del usuario.
Pagos invisibles
Transacciones automáticas que ocurren en segundo plano, habilitadas por IoT, reduciendo la fricción.
Préstamos entre pares (P2P)
Plataformas que evolucionan con el uso de blockchain para mayor transparencia y seguridad.
Préstamos instantáneos
Microcréditos bajo demanda a través de aplicaciones móviles, adaptados a necesidades específicas y con términos de pago flexibles.
Activos tokenizados
La tokenización de activos físicos, como bienes raíces o arte, que permite la propiedad fraccionada y nuevas oportunidades de inversión.
El mercado de pagos en vehículos conectados podría alcanzar los $600 mil millones para 2030.
2. La revolución de la IA y el aprendizaje automático
La IA y el ML ya son fundamentales en el procesamiento de grandes volúmenes de datos y seguirán redefiniendo la toma de decisiones de riesgo y la experiencia del usuario. Los algoritmos del futuro utilizarán redes neuronales avanzadas y aprendizaje profundo para tomar decisiones casi en tiempo real, analizando variables complejas y prediciendo resultados con alta precisión. Esto también permitirá una personalización más avanzada, transiciones de evaluaciones de riesgo estáticas a dinámicas, y una mayor inclusión y equidad en los servicios financieros.
La computación cuántica promete revolucionar el procesamiento de información al realizar cálculos a velocidades inimaginables, permitiendo simulaciones complejas de riesgos y detección de fraudes. Con estas capacidades, los proveedores de servicios financieros podrán tomar decisiones más rápidas e informadas y realizar simulaciones de reacciones del mercado ante eventos económicos.
Se espera que el gasto en capacidades de computación cuántica en el sector financiero crezca 233 veces, de $80 millones en 2022 a $19 mil millones en 2032.
4. Blockchain y finanzas descentralizadas (DeFi)
Blockchain ofrece una plataforma descentralizada y segura, con potencial para transformar la infraestructura bancaria y los procesos de aprobación de créditos. Su transparencia y registros inalterables mejoran la prevención de fraudes y la eficiencia operativa.
La adopción de monedas digitales emitidas por bancos centrales podría transformar radicalmente los servicios financieros, mejorando la eficiencia y la transparencia de las transacciones.
El IoT podría proporcionar flujos de datos continuos para modelos de riesgo de crédito, ofreciendo evaluaciones de riesgo más precisas y personalizadas.
El uso creciente de tecnologías digitales aumenta los riesgos de ciberseguridad, haciendo críticas las medidas de seguridad avanzadas y predictivas.
Las instituciones financieras son el segundo sector más afectado por violaciones de datos.
8. Préstamos sostenibles e impacto social
La gobernanza ambiental y social (ESG) está impulsando a las instituciones financieras a adoptar prácticas más responsables y sostenibles.
La emisión de productos financieros sostenibles alcanzó $717 mil millones en la primera mitad de 2023.
9. Desarrollos regulatorios y éticos
El crecimiento de la tecnología requiere marcos regulatorios robustos que garanticen un uso ético y responsable, protegiendo la privacidad y evitando sesgos en algoritmos de IA.
10 Empresas Líderes en la Revolución de BaaS y Headless Banking
Mejorando la Experiencia del Cliente con Soluciones Bancarias Innovadoras
Con la experiencia del cliente como una de las máximas prioridades en casi todas las industrias a nivel mundial (¡y si no lo es, debería serlo!), algunas organizaciones claramente destacan. Cuando se trata de proporcionar productos y servicios bancarios/financieros, hay ganadores claros en términos de atraer a los clientes y garantizar una experiencia fluida y positiva. Mucho de esto se debe a la tecnología innovadora y de vanguardia. Dos de estos modelos de innovación son Headless Banking (desacoplando la interfaz de usuario del front-end del proceso bancario del back-end para mayor flexibilidad sin alterar el mecanismo bancario subyacente) y la Banca como Servicio, conocida como BaaS (que permite a las empresas no financieras/no bancarias ofrecer servicios bancarios/financieros integrándose con la infraestructura regulada existente de un banco a través de APIs).
Aquí presentamos 10 empresas que están utilizando estos modelos bancarios para llevar la experiencia del cliente, la flexibilidad y la eficiencia a la vanguardia de los servicios financieros.
Con sede en EE.UU., Column es un headless bank con carta nacional diseñado para permitir a los desarrolladores crear nuevos productos financieros, incluidos programas de tarjetas, cuentas bancarias, servicios de préstamos y financiación de deudas. Con la idea de ayudar a que las finanzas sean tanto centradas en el cliente como en internet, la empresa es ante todo una empresa de software (¡con una licencia bancaria!) que permite a sus clientes construir exactamente lo que necesitan sin depender de sistemas obsoletos que limitan la agilidad.
Con una plataforma BaaS que permite a las empresas crear sus propios productos bancarios únicos, Solaris Bank, con sede en Alemania, capacita a sus clientes para ofrecer servicios financieros integrados con facilidad. Como la plataforma de finanzas integradas más grande de Europa y poseedora de una licencia bancaria completa, la empresa cuenta con APIs sencillas que permiten servicios bancarios digitales totalmente integrados.
Con sede en el Reino Unido, Griffin es conocido como «el banco sobre el que puedes construir», con soluciones simples, rápidas y rentables que permiten a las empresas del Reino Unido desarrollar y lanzar sus propios productos financieros. Combinando el poder de un banco con licencia con la flexibilidad de la tecnología moderna SaaS, la empresa se basa en una infraestructura bancaria segura y regulada, pero también cuenta con APIs modernas para la capacidad de integrar sin problemas servicios financieros en aplicaciones tecnológicas.
Una de las historias de éxito tecnológico de Singapur, Pave Bank tiene como objetivo reimaginar cómo se construye la banca. En cuanto al diseño y construcción de productos, son firmemente una empresa de tecnología, y en cuanto a riesgo y cumplimiento, son un banco completamente regulado, combinando lo mejor de ambos mundos para garantizar seguridad y transparencia combinadas con innovación y flexibilidad para experiencias bancarias más seguras e integradas.
Calificada como la líder de BaaS en Europa, Treezor, con sede en París, ofrece una solución de marca blanca que permite a sus clientes integrar servicios financieros directamente en la experiencia del cliente. Con una amplia gama de casos de uso disponibles (incluyendo tarjetas de regalo, tarjetas de restaurante, neobancos y beneficios para empleados), la empresa permite una banca creativa con una solución modular de ventanilla única, permitiendo a los clientes externalizar las necesidades de pago a sus expertos en tecnología.
Conocido como «el banco para los bancos», ClearBank no proporciona servicios directamente a los consumidores, pero permite a los proveedores de servicios financieros, incluidas fintechs y empresas reguladas por la FCA, construir sus propias soluciones y servicios que ponen la experiencia del cliente y la innovación en primer lugar. Las instituciones financieras utilizan su API basada en la nube para ofrecer a los consumidores una infraestructura bancaria totalmente regulada, permitiendo a las instituciones financieras centrarse en el servicio al cliente.
Impulsando la próxima generación en Fintech, Green Dot, con sede en EE.UU., ofrece un banco integrado, gestión de programas y APIs de nivel empresarial en una única plataforma. Con clientes importantes como Walmart y Uber, Green Dot proporciona infraestructura de extremo a extremo para programas bancarios (incluyendo tarjetas de marca, pagos y servicios de nómina e impuestos) que impulsan el crecimiento y la innovación.
Lejos de ser una empresa tecnológica emergente, el grupo bancario multinacional BBVA ahora ofrece productos BaaS a través de API, conectándose al programa de banca digital central de BBVA. Su mercado de API permite la innovación en la transformación digital, en una variedad de combinaciones de casos de uso y regiones (incluyendo México, España y versiones globales que se centran en cuentas, pagos, cobros, préstamos y más).
Con sede en Ámsterdam pero prestando servicios a clientes en todo el mundo, Mambu es una plataforma de banca en la nube SaaS que permite a sus clientes construir experiencias bancarias innovadoras para sus clientes, de manera rápida y flexible. Con un enfoque componible para la banca que supera algunos de los desafíos de los sistemas bancarios heredados, Mambu permite a los clientes construir exactamente lo que necesitan, utilizando solo los componentes necesarios, y enfocándose fuertemente en la experiencia del consumidor final.
Con la creencia de que la tecnología puede permitir una verdadera transformación para la industria bancaria, 10x tiene como objetivo construir mejores bancos que pongan al cliente en primer lugar. Con una plataforma de banca central nativa en la nube propia, 10x ofrece un enfoque transformador de extremo a extremo que permite a las instituciones financieras ser ágiles y competitivas.
Hay muchas más empresas innovadoras que se centran en Headless Banking y BaaS, permitiendo una banca y servicios financieros integrados verdaderamente centrados en el cliente. Estamos atentos a hacia dónde se dirige la industria, pero está claro que cualquier organización que ofrezca capacidades para experiencias de cliente integradas y sin fricciones, mientras mejora la eficiencia operativa y la flexibilidad, y permite el crecimiento empresarial, será la que salga ganadora.
Para más información sobre cómo Headless Banking y BaaS están transformando la industria, lee el blog
¿Qué es un motor de toma de decisiones y cómo ayuda a tus procesos de negocio?
Los motores de toma de decisiones, a veces denominados árboles de decisión, son plataformas de software que automatizan las reglas comerciales o las decisiones comerciales, lo que te ayuda a optimizar los procesos comerciales que requieren toma de decisiones sin tener que pensar en ello. Un motor de toma de decisiones automatiza estas decisiones comerciales en función de tus necesidades comerciales y los criterios particulares que establece el propietario de la plataforma, ahorrándote el trabajo manual y centralizando el proceso de toma de decisiones.
¿Qué necesita un motor de toma de decisiones para funcionar? Además de un conjunto de reglas (lógica), también conocido como flujo de trabajo de toma de decisiones, estos motores necesitan datos. Montones y montones de datos. Al acceder e integrar los datos de múltiples fuentes y aplicar estas ‘reglas’ de acuerdo con tus criterios, puedes automatizar la toma de decisiones. En particular en el mundo de las finanzas, los motores de toma de decisiones se utilizan a menudo para ayudarte a determinar a quién otorgar préstamos y para determinar qué tipo de productos puedes ofrecer a tus clientes. Estos motores automatizados también permiten asignar precios y ofertas de manera personalizada (es decir, condiciones financieras y tasas de interés), los cuales pueden ser personalizados según tus necesidades exclusivas. Algunos ejemplos populares en el mundo de las fintech y los servicios financieros incluyen: préstamos al consumidor, originación de préstamos, aprobaciones de tarjetas de crédito, financiamiento de automóviles, préstamos en el punto de venta como compra ahora paga después (BNPL), préstamos a PYMEs, aprobaciones de pólizas de seguro, ofertas de ventas adicionales y cruzadas, estrategias champion/challenger, auditorías, cobros y mucho más.
¿Cómo ayuda un motor de toma de decisiones a aportar información para las decisiones comerciales?
Los motores de toma de decisiones pueden ayudar a dotar de información a varios tipos de decisiones comerciales, desde operaciones básicas del día a día hasta decisiones comerciales estratégicas de más alto nivel.
Decisiones estratégicas: Las decisiones estratégicas son de alto nivel y tienden a ser más complejas, afectan a una porción mucho más grande de la organización y, a menudo, se aplican durante un plazo más largo (es decir, cambiar las estructuras de costos o planificar el crecimiento organizacional a más largo plazo). Los motores de toma de decisiones y los procesos de toma de decisiones automatizados pueden acelerar y optimizar varios procesos, mejorar la eficiencia y permitirte tomar decisiones más inteligentes en general. En el caso de los servicios financieros, esto podría significar un cambio en la decisión de a quién puedes otorgar un préstamo para expandir tu base general de clientes y planificar el crecimiento. Ten en cuenta que la ejecución de decisiones más complejas normalmente requiere una gran cantidad de datos, proporcionados por una variedad de fuentes. El uso de motores de toma de decisiones y procesos de toma de decisiones automatizados puede ayudar a una organización a acceder, analizar y tomar acción en una gran variedad de datos, lo que permite una toma de decisiones más inteligente.
Decisiones tácticas: Las decisiones tácticas se enfocan mucho más en los procesos comerciales y tienden a ser menos complejas y a más corto plazo. Algunos ejemplos incluyen el lanzamiento de nuevos productos, el cambio de precios de productos, la gestión del control de inventario, la cadena de suministro y la logística. Con los motores de toma de decisiones, puedes analizar más fácilmente los datos de rendimiento y ayudar a determinar nuevas estrategias de precios para tus productos de servicios financieros o buscar estratégicamente a qué grupo demográfico o región apuntar a continuación.
Decisiones operativas: Centradas en las operaciones diarias de una empresa, las decisiones operativas son de escala mucho menor. Tienden a estar relacionadas con la producción diaria global y, por lo general, se ejecutan en consonancia con la visión estratégica general de una organización. En el mundo de los servicios financieros, los motores de toma de decisiones pueden mejorar la eficiencia y ayudar a automatizar o agilizar las distintas decisiones diarias, incluidas las aprobaciones de préstamos, las ofertas de tasas de interés, el asesoramiento sobre cobros, la incorporación de comerciantes, la optimización de precios, los procesos de cumplimiento, la verificación de identidad, la prevención de fraudes y más.
Ámbito del motor de toma de decisiones
Entonces, ¿cómo funciona realmente un motor de toma de decisiones? ¿Y cómo funcionan los motores de toma de decisiones en una empresa? Si bien depende de cada organización individual (y de sus reglas comerciales internas) determinar cómo se ejecutarán sus decisiones empresariales, hay algunos pasos básicos que son comunes en todos los procesos.
Establecer los resultados deseados: Analiza cuáles son tus metas. ¿Para qué reglas comerciales específicas necesitas utilizar el motor de toma de decisiones o los flujos de trabajo?
Determinar los criterios para la toma de decisiones: ¿Cuáles son los estándares o requisitos con los que efectúas las evaluaciones o tomas las decisiones? Por ejemplo, en el caso de muchas aplicaciones de crédito, algunos criterios particulares a menudo incluyen los ingresos, el estado laboral, la edad, el estado civil, el coeficiente de endeudamiento, etc.
Organizar las fuentes de datos: ¿Qué tipo de fuentes de datos necesitas para procesar estas decisiones comerciales basadas en tus resultados deseados y tus criterios determinados? ¿Necesitas datos tradicionales de oficinas de crédito y de terceros, o datos alternativos como información de alquileres, presencia en los medios sociales y datos web, etc.?
Crear los flujos de trabajo para la toma de decisiones: ¿Cuáles son los pasos necesarios en tu proceso de toma de decisiones? Utiliza las herramientas de configuración dentro del motor de toma de decisiones para establecer los flujos de trabajo y las reglas comerciales a fin de habilitar las decisiones automatizadas.
Probar e iterar: Crea, prueba e implementa tus tarjetas de puntuación de modelado y el proceso de toma de decisiones, y observa qué sucede cuando ingresas a un cliente típico en el sistema. Por ejemplo, si un cliente solicita una tarjeta de crédito, su información se ingresa en el motor de toma de decisiones, el cual luego extrae los datos necesarios (verificación de identidad, KYC, verificación de ingresos, fraude) y rechaza o aprueba la solicitud según los criterios iniciales determinados. ¿Falta algo? ¿Puede tu proceso de negocio ser más fluido? ¡Iterar!
Determinar los siguientes pasos a seguir: ¿Cuál es tu umbral para aplicaciones complejas? ¿Qué aplicaciones requieren una intervención manual? El procesamiento directo te permite tomar decisiones instantáneas para las solicitudes de crédito y préstamos más simples, mientras que un proceso de toma de decisiones impulsado por reglas te ayudará a identificar y redirigir las excepciones que requieren un mayor grado de intervención manual.
Monitorear y optimizar: ¿Ofrece el motor de toma de decisiones un valor real para tu negocio? Usa la información que te proporciona el motor para supervisar el rendimiento de las decisiones. Identifica las oportunidades para mejorar aún más el proceso de toma de decisiones y habilita una toma de decisiones más eficiente, lo que fomentará el crecimiento del negocio.
¿Cómo funciona un motor de toma de decisiones en una empresa?
Como hemos demostrado, hay una gran variedad de formas en las que los motores de toma de decisiones pueden ayudar a dotar de información a los procesos comerciales. Pero, ¿cómo funciona esto exactamente? En el caso de los servicios financieros, piensa en todas las decisiones manuales que requieren intervención humana. Por ejemplo, si una persona necesita un préstamo para un automóvil, ¿cómo determina un prestamista si esa persona es solvente o no? Y si lo es, ¿qué tasa de interés o plazos de pago deberían ofrecerse? Tener un motor de toma de decisiones automatizadas permite agilizar el proceso de solicitudes, aprobaciones y financiación para garantizar una experiencia superior y eficiente para los clientes.
En el ejemplo de la financiación de automóviles, las solicitudes pueden pasar de formularios manuales con mucho papel y horas de espera en un concesionario a solicitudes en línea simplificadas. Una persona puede completar fácilmente una solicitud y proporcionar una identificación, lo que luego permite que un motor de toma de decisiones mueva a esa persona rápida y fácilmente a través del flujo de trabajo de toma de decisiones a lo largo de una serie de pasos predeterminados, de acuerdo con los criterios iniciales. En este caso, esos criterios podrían comenzar con el análisis de datos para la verificación de identidad (¿es esta persona realmente quien dice ser? ¿Qué edad tiene? ¿Tiene una licencia de conducir válida?), y luego continuar con los distintos factores que determinan la solvencia. ¿Tiene esta persona un ingreso que está por encima de nuestro umbral? ¿Cuál es su puntaje crediticio? ¿Cuánta deuda acumula esta persona y cuál es su relación deuda-ingresos? ¿Tiene incumplimientos de préstamos anteriores en su historial?
A medida que el motor de toma de decisiones accede y analiza automáticamente todos los datos requeridos de acuerdo con las reglas comerciales, mueve esa solicitud a través del flujo de trabajo en función de las respuestas. ¿Licencia de conducir? Verificado. ¡Siguiente paso! ¿Tiene edad suficiente para tener un automóvil? Claro. ¿Tiene trabajo? Sí. ¡Continúa! Pero luego viene un puntaje de crédito inaudito y un historial de numerosos préstamos que han pasado a cobros. La pelota se detiene aquí y el motor de toma de decisiones (según las «instrucciones» iniciales al momento de establecer el flujo de trabajo original) detiene la aplicación y determina que esta persona NO es un riesgo que este prestamista quiere correr.
Por supuesto, no todas las situaciones son tan claras como ese ejemplo, pero la belleza de automatizar los procesos comerciales con un motor de toma de decisiones es que puedes optimizar y mejorar la eficiencia para muchas situaciones y tipos de solicitantes, mientras el foco está en ese recurso más preciado, los humanos, en los casos más complejos que requieren intervención manual.
Datos, datos y más datos
A pesar de todas las formas maravillosas en las que se pueden mejorar los procesos comerciales utilizando motores de toma de decisiones, no puede haber una ejecución de decisiones automatizada sin una gran cantidad de datos. Los datos, preferentemente variados y provenientes de una amplia gama de fuentes, son fundamentales para el proceso de toma de decisiones. Todas las organizaciones de servicios financieros utilizan los datos para tomar decisiones informadas a lo largo del ciclo de vida del cliente, pero tener que acceder e integrar manualmente las fuentes de datos puede ser toda una pesadilla. El consumo de datos ha evolucionado, junto con los motores de toma de decisiones que se alimentan de dichos datos. Es imposible tomar decisiones precisas basadas en las necesidades comerciales sin los datos correctos que se alinean con los criterios particulares establecidos. Piensa en los ejemplos analizados anteriormente: ¿dónde obtienes información sobre pagos de préstamos, puntajes de crédito, índice de ingresos a deuda, verificación de edad, etc.? Todo tiene que ver con tus fuentes de datos.
Llamado a la acción: Descubre cómo la integración de datos simplificada, a través de una sola API, permite tomar decisiones más inteligentes. Botón: Dile hola a los datos
Actualmente cada vez más prestamistas están analizando una gama más amplia de fuentes de datos que incluyen datos alternativos, como el pago de alquileres, la interacción en las redes sociales, información de sitios web, datos de viajes y mucho más, para garantizar:
Una visión más precisa de la verificación de identidad
Una visión más holística del riesgo y la solvencia
Una mejor prevención de fraudes
Para ayudar a garantizar decisiones automatizadas más precisas que proporcionen valor a una empresa, es necesario acceder a estos datos y analizarlos para actuar de manera adecuada. Como dijo The Financial Brand: “Los datos, por sí mismos, no son un activo valioso. Lo que haces con ellos es lo que importa”. Tener una variedad de datos disponibles a pedido resulta esencial para que puedas mejorar la toma de decisiones automatizada. Los proveedores de datos de terceros, conectados a través de una plataforma o sitio de mercadeo centralizados con una API única, puede facilitar el uso de los datos, proporcionándote la capacidad para acceder a numerosos datos e integrarlos en tan solo minutos. Utiliza los datos para probar los flujos de trabajo de toma de decisiones, y después repite y adapta fácilmente el proceso.
Toma de decisiones impulsada por IA
El uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automatizado están creciendo. La IA en los servicios financieros se considera una oportunidad de $450.000 millones. Pero, ¿cómo puedes usar la IA de manera más efectiva en tus motores de toma de decisiones? El uso de inteligencia artificial y aprendizaje automatizado para potenciar tu proceso de toma de decisiones permite lo siguiente:
Puede parecer abrumador tratar de implementar IA en tus procesos de toma de decisiones, pero no necesitas científicos de datos en tu equipo para que la IA tenga impacto. Con una plataforma tecnológica que incorpora fuentes de datos y aprendizaje automatizado avanzado en tu motor de toma de decisiones, puedes aprovechar la toma de decisiones avanzada y obtener todos los beneficios enumerados anteriormente. La IA te permite hacer cosas que pueden resultar un desafío para los motores de toma de decisiones tradicionales, incluida la habilitación de más aprobaciones para los consumidores no bancarizados, la adaptación a las tendencias del mercado y a las demandas de los consumidores que cambian rápidamente sin sacrificar la experiencia del cliente y el establecimiento de relaciones en tus datos (¿ves? ¡Los datos mandan!) que de otro modo serían invisibles. Si tienes la suerte de tener científicos de datos en el equipo y necesitas encontrar una manera de utilizar toda su experiencia en tu motor de toma de decisiones o aplicaciones comerciales, busca un socio tecnológico que pueda migrar fácilmente los modelos existentes a una plataforma fácil de usar.
¿Cuál es el beneficio?
Mientras hablamos de integraciones de datos, flujos de trabajo automatizados, científicos de datos, aprendizaje automatizado… ¿por qué tomarse tantas molestias? Hay un inmenso valor en el uso de motores de toma de decisiones para los servicios financieros en lugar de intentar tomar decisiones manualmente en torno a tus procesos comerciales. Algunos de los beneficios incluyen:
Rendimiento mejorado: toma decisiones de manera más rápida y efectiva, lo que permite un rendimiento comercial optimizado
Mayores ganancias: otorga préstamos a más clientes sin aumentar tu riesgo, lo que permite mejorar los márgenes de ganancia
Eficiencia mejorada: ahorra tiempo y recursos, con menos necesidad de intervenciones humanas y con la capacidad de tomar decisiones más rápido
Flexibilidad: cambia tus criterios de decisión sin tener que rehacer todo tu flujo de trabajo
Escalabilidad: agrega fácilmente más integraciones de datos y nuevos criterios o parámetros de decisión a tus flujos de trabajo a medida que tu negocio crece o cambian las necesidades de tus consumidores o del mercado
Recursos enfocados: ahorra la atención y la intervención manual para tus suscriptores en los casos más complejos
Coherencia: asegura la coherencia y la estabilidad en tus procesos de toma de decisiones, lo que permite mejorar las relaciones con los clientes y la confiabilidad en el desempeño comercial
Transparencia: obtén una visibilidad completa de lo que tu motor de toma de decisiones está haciendo y mide el rendimiento para que puedas optimizarlo fácilmente
Capturar información: la suscripción manual requiere la captura manual de información. Con un motor de toma de decisiones automatizado, puedes llevar al día fácilmente información sobre tus clientes, tus decisiones y tu rendimiento general, que luego puedes retroalimentar a tu motor de toma de decisiones para una mayor optimización.
La experiencia del cliente es más importante que nunca. En una época en la que todo está disponible bajo demanda (programas de televisión, atracciones, entrega de alimentos, entrenamientos), tus consumidores esperan velocidad. Además de eso, valoran la personalización. Queremos que Netflix sepa exactamente qué tipo de programa queremos ver a continuación o apreciamos cuando nuestro feed de Facebook está lleno de anuncios que resuenan. Según PwC, el 80 % de los consumidores considera que la velocidad es un factor de compra clave y Salesforce dice que el 76 % de los consumidores esperan ofertas personalizadas. ¿Quién tiene tiempo para eso si estás ocupado tomando todas tus decisiones comerciales manualmente?
El futuro de los motores de toma de decisiones
¿Qué depara el futuro para los motores de toma de decisiones? Desde nuestra perspectiva, el panorama es brillante. ¿Sabías que Forrester agregó recientemente plataformas digitales de toma de decisiones a su informe de tendencias? Según Forrester, las plataformas de toma de decisiones digitales (DDP) son “una evolución de los sistemas expertos, los sistemas basados en el conocimiento, los sistemas de gestión de reglas comerciales y los sistemas de gestión de decisiones». Es una afirmación ambiciosa, pero está claro que la trayectoria es positiva cuando automatizas tus decisiones comerciales. Y con la mayor aceptación que tiene la inteligencia artificial y el aprendizaje automatizado, las formas en las que podemos automatizar las decisiones serán cada vez más interesantes (y rentables).
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