Encuesta: Global de Toma de Decisiones de Riesgo 2025
¿Cuáles son los desafíos y prioridades clave para los proveedores de servicios financieros en 2025 y más allá?
Provenir encuestó a casi 200 tomadores de decisiones clave en proveedores de servicios financieros a nivel mundial, incluidos Directores de Riesgos, Directores Ejecutivos, Vicepresidentes, Directores Senior, Directores Gerentes, Científicos de Decisiones, Jefes de Riesgo, TI, Fraude y más.
Los resultados destacan:
Tus desafíos de toma de decisiones de riesgo y fraude a lo largo del ciclo de vida del cliente
Prioridades de inversión en toma de decisiones
Oportunidades de IA
Obtén la información ahora.
¿Listo/a para dar forma al futuro de tu toma de decisiones con IA?
Nueva Encuesta Global Revela que Casi la Mitad de los Ejecutivos de Servicios Financieros Tienen Dificultades para Gestionar el Riesgo Crediticio, Detectar y Prevenir el Fraude
La IA está jugando un papel destacado en la renovación de las estrategias de decisión de riesgo crediticio y prevención de fraude en 2025
Parsippany, NJ – Una nueva encuesta muestra que casi la mitad de todos los ejecutivos de servicios financieros están luchando con la gestión del riesgo crediticio y la detección y prevención del fraude. La encuesta también muestra que muchos están renovando sus estrategias de decisión de riesgo crediticio y prevención de fraude en 2025, y la IA está jugando un papel destacado.
Estos son algunos de los hallazgos clave de la encuesta a casi 200 tomadores de decisiones clave en proveedores de servicios financieros a nivel mundial para comprender sus desafíos de decisión de riesgo y fraude en todo el ciclo de vida del cliente, las prioridades de inversión en la toma de decisiones y las oportunidades de la IA. La encuesta fue realizada por Provenir, un líder mundial en soluciones de Decisión basadas en IA.
Más de la mitad de todos los encuestados planean invertir en soluciones de decisión de riesgo e IA/inteligencia integrada en 2025 y más allá. En la actualidad, casi el 60% de los encuestados dicen que les resulta difícil implementar y mantener modelos de decisión de riesgo. El 55% de los ejecutivos reconocen el valor de la IA para tomar decisiones estratégicas optimizadas, y en su capacidad para proporcionar recomendaciones de mejora del rendimiento, y el 53% ven el valor en la capacidad de ajustar automáticamente los modelos para tomar decisiones mejores y más precisas.
Las prioridades clave para la gestión de clientes y cuentas son la toma de decisiones en tiempo real, impulsada por eventos (65%), la eliminación de la fricción en todo el ciclo de vida del cliente (44%) y el aumento del valor de vida del cliente (44%).
Más de la mitad de los encuestados está de acuerdo en que el mayor desafío de datos que enfrentan es poder integrar fácilmente las fuentes de datos en los procesos de decisión.
Los resultados de la encuesta también revelan los peligros de operar múltiples sistemas de decisión en todo el ciclo de vida del cliente. El 59% de los encuestados dice que esto está causando una falta de flujo de datos sin interrupciones e ideas unificadas, mientras que el 52% dice que crea ineficiencias operativas. Además, el 28% dijo que contribuye a una experiencia del cliente inconsistente.
Cuando se les preguntó sobre datos y fraude, el 37% dice que tiene dificultades con la orquestación de datos efectiva para la prevención del fraude de aplicaciones, específicamente en no poder ingerir e integrar fácilmente nuevas fuentes de datos, mientras que el 36% tiene dificultades para usar la IA y el aprendizaje automático para la prevención del fraude. Casi un tercio de los encuestados está de acuerdo en que el aspecto más importante para las estrategias integrales de fraude es la capacidad de romper los silos de datos entre los equipos de fraude y riesgo crediticio.
«Las instituciones financieras son muy conscientes del panorama de amenazas cada vez más complejo de hoy y deben adoptar nuevos enfoques para mejorar la toma de decisiones de riesgo y la prevención del fraude en todo el ciclo de vida del cliente, al tiempo que brindan experiencias de cliente personalizadas y sin fricciones», dijo Carol Hamilton, directora de producto de Provenir. «Con una plataforma de decisión de IA que alinea más estrechamente a los equipos de riesgo de crédito y fraude, los ejecutivos de servicios financieros pueden garantizar una toma de decisiones holística de punta a punta con una visión completa de los clientes en todo el ciclo de vida».
La encuesta se realizó entre noviembre y diciembre de 2024; los encuestados se basaron en América del Norte, EMEA, América Latina y Asia Pacífico, con los cargos de gerente, director, vicepresidente o superior.
El informe completo de los resultados de la encuesta se puede encontrar aquí.
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.
Adiante Recebíveis gana agilidad, flexibilidad y eficiencia en decisiones de riesgo con la Solución de IA de Provenir
Adiante Recebíveis es una fintech de crédito creada en 2018 y parte del Grupo GCB. Operando en el escenario financiero brasileño, ayuda a empresas de todos los tamaños a anticipar sus cuentas por cobrar y optimizar sus cuentas por cobrar. Específicamente, atiende a empresas que realizan ventas a plazos y necesitan efectivo inmediato sin recurrir a préstamos.
Descubra cómo la plataforma de toma de decisiones de Provenir puede transformar su negocio.
Optimización del Viaje de Crédito con IA: Jeitto Duplica su Cartera y Reduce la Morosidad con la Tecnología de Provenir
Jeitto es una plataforma digital de crédito y servicios dirigida a personas que logran mucho con pocos recursos, brindando financiamiento de manera sencilla, rápida y segura a más de 9 millones de clientes. Jeitto tiene su sede en São Paulo, Brasil, y fue fundada en 2014.
Descubra cómo la plataforma de toma de decisiones de Provenir puede transformar su negocio.
IA y experiencia como claves para impulsar el mercado crediticio
En este artículo de Forbes, publicado el 11 de agosto de 2023, exploramos cómo la tecnología de Inteligencia Artificial está cambiando las reglas del juego en el sector crediticio. Las decisiones financieras ya no se basan únicamente en números fríos; ahora, la IA permite un análisis profundo y personalizado de los datos, lo que se traduce en evaluaciones de crédito más precisas y equitativas.
Sumérgete en un mundo donde la tecnología y la experiencia se entrelazan para forjar un mercado crediticio más inclusivo, preciso y ágil.
¡No te pierdas la oportunidad de leer el artículo completo en colaboración con Forbes y estar un paso adelante en las tendencias que están dando forma al futuro financiero!
¡Descubre cómo la IA está transformando el mundo empresarial!
En la actualidad, las empresas de diversos sectores están buscando constantemente soluciones innovadoras para satisfacer la creciente demanda de sus clientes y prospectos. Los bancos, fintechs, empresas de retail e incluso las telcos se encuentran en una carrera por ofrecer soluciones rápidas y superiores, al tiempo que detectan el fraude y minimizan los riesgos.
En este contexto, Provenir se posiciona como líder al brindar herramientas basadas en IA que permiten a las organizaciones acceder y analizar diferentes tipos de datos en tiempo real. Nuestra plataforma de decisiones impulsada por Inteligencia Artificial, respaldada por una sólida infraestructura en la nube, ofrece una visión precisa para el sector financiero y validez crediticia tanto de individuos como de negocios.
Conoce más sobre el uso de la Inteligencia Artificial en el siguiente artículo de Canales TI.
El desafío del algoritmo: uso de IA para la toma de decisiones sobre riesgos
Cómo implementar algoritmos avanzados de IA para hacer mejoras a lo largo del modelado del ciclo de vida del cliente
Por: Giampaolo Levorato, científico de datos Senior en Provenir
Todos hemos escuchado el término Big Data y en el mundo de los servicios financieros no es una excepción. Big data se refiere a grandes conjuntos de información estructurados y no estructurados que crecen a un ritmo cada vez mayor. Los datos impulsan las decisiones claves que toman las fintechs y las organizaciones dentro de esta industria, que van desde ayudar a determinar la identidad y aprobar un préstamo de automóvil o una hipoteca hasta optimizar los precios y decidir cuándo venderle más a un cliente actual.
El aumento del volumen, la variedad y la velocidad de los datos ha llevado a las instituciones financieras a utilizar algoritmos avanzados de aprendizaje automático para tomar decisiones más inteligentes y rápidas. Pero el uso de IA no está exento de desafíos. Puede haber varios obstáculos para una implementación exitosa, incluida la elección de los algoritmos correctos, la interpretación, explicación e implementación de modelos complejos, la garantía de que la infraestructura sea suficiente y la gestión de sesgos.
Los desafíos de la Inteligencia artificial
Elegir el algoritmo correcto: no todos los algoritmos funcionan igual de bien en el mismo conjunto de datos. Dependiendo de la naturaleza de los datos, las organizaciones deben poder elegir y configurar el mejor algoritmo para ajustar su información.
Complejidad, interpretabilidad y explicabilidad del modelo: la complejidad de los algoritmos de IA puede hacer que estos se vuelvan «cajas negras», en el sentido de que a menudo incluso los desarrolladores no saben por qué y cómo los algoritmos toman las decisiones que toman.
Implementación de modelos: la implementación de un modelo en producción requiere coordinación entre los científicos de datos, los desarrolladores de software y los usuarios comerciales, lo que plantea un desafío con respecto a los diferentes lenguajes de programación y a los enfoques que deben unificarse en una sola solución.
Requisitos de infraestructura: muchas organizaciones carecen de la infraestructura necesaria para el modelado de datos y su reutilización. Ser capaz de desarrollar y probar rápidamente diferentes herramientas, a través de distintos grandes conjuntos de datos, es esencial para producir resultados más precisos y manejables.
Sesgo de exclusión: muchos consumidores en todo el mundo siguen siendo «invisibles para el crédito» o poseen un historial crediticio reducido, lo que significa tienen poco o nulo acceso a calificaciones crediticias.
Superando los obstáculos de la IA
¿Cuál es la mejor manera de abordar estos desafíos? Las organizaciones de servicios financieros deben hacer la transición de modelos tradicionales lineales generalizados (GLM) hacia algoritmos de IA explicables para poder mejorar la velocidad y la exactitud de sus decisiones. Según una encuesta reciente realizada por Pulse y Provenir, el 69% de las empresas planean invertir en decisiones crediticias habilitadas por IA en 2022. Los algoritmos de IA también pueden ayudar a identificar con mayor facilidad el fraude y crear oportunidades para mejorar la experiencia del cliente en todo el ciclo de vida completo
Beneficios de la IA
Optimización de los algoritmos: elija los algoritmos más apropiados entre una amplia variedad de
opciones, que incluyen Gradient Boosting Decision Trees, bosques aleatorios y Deep Neural
Networks, según la naturaleza del conjunto de datos.
Interpretabilidad y explicabilidad: a través de una cuidadosa adopción de la explicación de los métodos SHAP y LIME es posible aclarar cómo y por qué tu modelo ha hecho una predicción.
Facilidad de implementación: el uso de una plataforma unificada permite una implementación perfecta, lo que les permite a las empresas tomar medidas rápidas y eficaces.
Escalabilidad: reduce el tiempo de desarrollo, de meses a días, mediante el entrenamiento automático, probando, monitoreando y administrando su modelo.
Datos diversos: al aprovechar los datos tradicionales y alternativos, mejora la precisión de tu modelo,
mientras manejas el sesgo y promueves la inclusión financiera.
Usar algoritmos de IA brinda numerosos beneficios (que incluyen una mayor precisión, un mejor cumplimiento y una escalabilidad superior) lo cual tiene un tremendo impacto en la estabilidad y el crecimiento general de tu negocio.
Utilizar algoritmos de IA significa obtener modelos más predictivos y precisos, lo que resulta en mayores ganancias, pérdidas reducidas y evaluaciones de riesgos más actualizadas. Después de realizar una investigación interna, Provenir ha observado que los algoritmos de IA pueden mejorar la precisión de un modelo hasta en un 7%, mientras que su implementación y desarrollo automatizado pueden reducir el tiempo y el esfuerzo hasta en un 90%. Esto asegura una mayor velocidad de comercialización con modelos más precisos y la capacidad de responder rápidamente a las necesidades de los consumidores y a las tendencias del mercado, para una verdadera escalabilidad. Y los efectos de esto van más allá de un negocio individual, sino que impacta en la economía en su conjunto – The Wall Street Journal pronosticó un aumento del 14% en el PIB mundial para 2030 gracias a los avances de la IA.
Ahora hay más legislación en juego que requiere una completa explicabilidad de los modelos. Los modelos interpretables y explicables cumplen estos requisitos al demostrar claramente cómo y por qué toman las decisiones que toman. Además del cumplimiento, la gobernanza modelo puede ser increíblemente difícil en entornos tradicionalmente aislados. Entornos separados para la recopilación de datos, el desarrollo de modelos, la implementación y el monitoreo requieren una inmensa cantidad de tiempo y recursos para integrarse. Con un entorno cohesivo y todo en uno, se elimina ese tiempo y esfuerzo de integración, lo que permite obtener resultados en tiempo real y ayudar a reducir el error humano de los procesos manuales.
El valor de una plataforma unificada
Además de los entornos aislados de recopilación de datos, desarrollo de modelos, implementación y monitoreo, los modelos también se construyen a menudo por separado de los motores de decisión y el movimiento de datos innecesarios entre ellos aumenta el tiempo, el esfuerzo y la probabilidad de errores. Con una plataforma unificada que incorpora datos, IA y toma de decisiones, los modelos se construyen e implementan en una misma plataforma, lo que garantiza la obtención de datos y la integración de modelos, eliminando retrasos en la grabación y asegurando el máximo rendimiento de sus modelos. En La experiencia de Provenir, los modelos implementados en una plataforma unificada pueden ahorrar hasta un 30% de tiempo y esfuerzo en el modelado total del proyecto.
Pero, ¿qué hace que la IA sea tan poderosa y capaz? Se trata de los datos. Cuantos más datos tengan sus modelos de IA, mejor funcionarán sus algoritmos avanzados. Una plataforma agnóstica de datos que puede integrar y enriquecer sus conjuntos de datos existentes con cualquier otro tipo de conjunto de datos (es decir, varias formas de datos alternativos) es crítica. Esta perfecta integración con una amplia variedad de fuentes de datos ayuda a fomentar la inclusión, gestionar el sesgo y mejorar el poder predictivo de tus modelos. Y no es un trato hecho en una única vez: el verdadero valor proviene de la mejora continua que ocurre cuando junta los datos, la IA y la toma de decisiones. El monitoreo de modelos y un ciclo de retroalimentación constante te ayudan a afinar tus decisiones para una continua optimización.
La capacidad de aumentar tu poder predictivo y tomar decisiones más precisas tiene un impacto en todo el ciclo de vida del cliente. Los paneles e informes en tiempo real te ayudan a mantenerte actualizado sobre los cambios con tus clientes, tu cartera y todos tus modelos. Esto te permite generar actualizaciones automáticas, con todo lo necesario para el monitoreo en vivo. De esta manera puedes tener mejores relaciones con tus clientes, aumentar tu agilidad para responder a las necesidades del mercado y predecir mejor (¡y prevenir!) el fraude y la pérdida.
Según The Economist, el 86% de los ejecutivos de servicios financieros planean aumentar su inversión en IA, pero la mayoría de los proyectos de IA nunca superan la etapa de concepto y/o planificación. A pesar de que pasar de modelos lineales a modelos avanzados de IA puede parecer desalentador, es posible implementar IA y ver resultados en menos de 60 días.
El potencial transformador de la IA en la industria financiera latinoamericana
En esta entrevista con América Digital, José Luis Vargas, Vicepresidente Ejecutivo de Provenir para Latinoamérica, compartió por qué la Inteligencia Artificial (IA) es fundamental para el desarrollo tecnológico de Fintechs e instituciones financieras en la región. Desde la detección del fraude hasta la personalización de las finanzas digitales, la IA juega un rol clave. José explicó cómo el uso de datos alternativos, IA simplificada y la toma de decisiones pueden ayudar a las organizaciones a abordar la inclusión financiera, el fraude, las regulaciones y entregar una experiencia superior al consumidor.
