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    Home»Tecnología»La inteligencia artificial redefine la gestión del riesgo y la prevención del fraude
    Tecnología

    La inteligencia artificial redefine la gestión del riesgo y la prevención del fraude

    GBLAMBy GBLAMjunio 25, 2025No hay comentarios3 Mins Read
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    Las instituciones financieras atraviesan un momento crucial en el que deben responder simultáneamente a dos desafíos fundamentales: mejorar la toma de decisiones crediticias y reforzar sus mecanismos de prevención del fraude.

    Así lo revela una nueva encuesta global de Provenir,
    empresa enfocada en soluciones de toma de decisiones impulsadas por inteligencia artificial (IA), que indica que casi la mitad de los ejecutivos del sector financiero enfrenta dificultades para gestionar eficazmente estos riesgos.

    El informe también muestra que la mayoría de las organizaciones se encuentra en un proceso de renovación de sus estrategias para 2025, y que la IA se perfila como un aliado clave en esta transformación.

    La encuesta, que recopiló respuestas de casi 200 líderes de bancos y fintechs en América Latina, Norteamérica, Europa, Oriente Medio, África y Asia Pacífico,  proporciona una radiografía detallada
     sobre las prioridades tecnológicas y los principales obstáculos que enfrenta el sector.

    Uno de los hallazgos más relevantes es que el 60 % de los encuestados reconoce enfrentar dificultades para implementar y mantener modelos efectivos de toma de decisiones sobre riesgo. En este contexto, el 55 % considera que la inteligencia artificial es una herramienta fundamental para agilizar decisiones estratégicas y ofrecer recomendaciones que optimicen el desempeño. Además, el 53% de los participantes valora la capacidad de la IA para ajustar automáticamente los modelos de riesgo, permitiendo así decisiones más precisas y eficaces.

    En cuanto a la gestión de clientes y cuentas, el informe destaca que el 65 % de los líderes financieros prioriza la toma de decisiones en tiempo real, basada en eventos y comportamientos dinámicos del usuario. Paralelamente, el 44 % busca reducir las fricciones a lo largo del ciclo de vida del cliente, con el objetivo de incrementar el valor de vida del usuario y ofrecer experiencias más fluidas y personalizadas.

    Provenir también advierte que, aunque más de la mitad de las entidades encuestadas planea invertir en soluciones de decisión de riesgo basadas en inteligencia artificial en los próximos años, persisten retos estructurales. El 52 % señala que operar con múltiples sistemas tecnológicos provoca ineficiencias que afectan el rendimiento organizacional, y el 59 % afirma sufrir por la falta de un flujo unificado de datos que permita tomar decisiones más informadas y oportunas.

    En el terreno de la prevención del fraude, el panorama tampoco es sencillo. El 37 % de los encuestados reconoce tener dificultades para integrar nuevas fuentes de datos que permitan detectar fraudes desde la etapa inicial de aplicación. Asimismo, un 36 % admite que aún no ha logrado aplicar con éxito tecnologías como inteligencia artificial o aprendizaje automático (machine learning) dentro de sus estrategias antifraude.

    Uno de los datos más reveladores del informe es que cerca de un tercio de los líderes financieros
     considera que romper los silos organizacionales entre los equipos de riesgo crediticio y los de fraude es el paso más importante para lograr una estrategia de prevención realmente eficaz. La fragmentación de la información y la falta de comunicación entre estos equipos siguen siendo una barrera que limita la capacidad de respuesta frente a los riesgos emergentes.

    “Las instituciones financieras deben adoptar nuevas arquitecturas que permitan decisiones de riesgo más inteligentes, sin sacrificar la experiencia del cliente”,
     afirma Carol Hamilton, chief product officer en Provenir. “La inteligencia artificial permite alinear mejor a los equipos de crédito y fraude, generando una visión 360 del cliente en cada punto de contacto”.

    Este estudio confirma que el futuro de la gestión del riesgo financiero no solo dependerá de mejores herramientas tecnológicas,
     sino también de un cambio organizacional profundo, donde la agilidad, la integración de datos y la inteligencia artificial converjan para enfrentar un entorno cada vez más desafiante y competitivo.

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