Las instituciones financieras enfrentan un doble reto: mejorar la toma de decisiones crediticias y frenar el avance del fraude. De acuerdo con una nueva encuesta global realizada por Provenir, casi la mitad de los ejecutivos de servicios financieros afirma tener dificultades para gestionar el riesgo crediticio y prevenir fraudes de manera eficaz.

El reporte también indica que la gran mayoría de las organizaciones están renovando sus estrategias para la toma de decisiones de riesgo y prevención de fraude en 2025, con la inteligencia artificial desempeñando un papel cada vez más relevante.

La encuesta incluye respuestas de casi 200 líderes en Latinoamérica, Norteamérica, Europa, Oriente Medio, África y Asia Pacífico, con cargos desde gerencia hasta vicepresidencia. El estudio ofrece una radiografía precisa sobre los desafíos y prioridades que definen la agenda de transformación tecnológica en bancos y fintechs.

Entre los hallazgos más relevantes:

• 60% enfrenta dificultades para implementar y mantener modelos de decisión de riesgo.
• 55% considera que la inteligencia artificial es clave para agilizar decisiones estratégicas optimizadas y para ofrecer recomendaciones de mejora del rendimiento.
• 53% valora la capacidad de la IA para ajustar automáticamente los modelos de riesgo y lograr decisiones más precisas y eficaces.

Entre las prioridades clave para la gestión de clientes y cuentas destacan:

• 65% prioriza la toma de decisiones en tiempo real y basada en eventos.
• 44% busca eliminar fricciones en el ciclo de vida del cliente y aumentar el valor de vida del usuario.

Provenir destaca que más de la mitad de los encuestados planea invertir en soluciones de decisión de riesgo basadas en inteligencia artificial en 2025 y los años siguientes. La necesidad de conectar fuentes de datos diversas sigue siendo una barrera: 52% señala que operar con múltiples sistemas provoca ineficiencias, y 59% sufre por la falta de flujo unificado de datos.

En materia de fraude, 37% reconoce problemas para integrar nuevas fuentes de datos que prevengan fraudes desde la etapa de aplicación, mientras que 36% aún no logra aplicar con éxito IA y machine learning en sus estrategias antifraude.

Uno de los datos más contundentes: cerca de un tercio de los líderes considera que romper los silos entre los equipos de riesgo crediticio y fraude es el paso más importante para lograr una estrategia de prevención realmente eficaz.

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