Fintech requieren de más tecnología para tener trazabilidad y automatización: SAS
La analítica en tiempo real permite adaptar reglas y modelos a nuevas conductas delictivas
Las fintech necesitan implementar tecnología que les permita tener trazabilidad, automatización y preparación regulatoria.
“Cuando aumentan los volúmenes transaccionales las plataformas desarrolladas internamente pueden enfrentar problemas de estabilidad, escalabilidad y trazabilidad”, dijo Iván Domínguez, líder de Soluciones de Riesgos Financieros para Latinoamérica de SAS.
En un comunicado, el directivo agregó que la analítica en tiempo real permite adaptar reglas y modelos a nuevas conductas delictivas, en lugar de depender de controles estáticos.
Actualmente, el sistema financiero es cada vez más digital, más de 5,100 bancos en 117 países utilizan tecnología de SAS y 86% de los bancos del Fortune 100 o sus afiliados son clientes de la compañía.
Según Domínguez, la automatización puede transformar la originación de crédito, que en algunas instituciones todavía requiere revisar manualmente estados financieros, facturas y garantías.
"Con inteligencia artificial es posible contrastar y conectar información proveniente de distintas fuentes y presentarla en tableros estandarizados", detalló.
El directivo indicó que este enfoque puede multiplicar hasta cuatro veces la productividad a lo largo del ciclo del crédito, desde la originación y aprobación hasta la puesta en producción de las decisiones automáticas, además de agilizar el acceso a la información que necesita el comité de crédito para la toma de decisiones.
También puede reducir hasta 20 veces los costos operativos frente a plataformas comparables.
Contra fraude
Para detener el fraude y el lavado de dinero, las plataformas deben integrar datos externos con información sobre transacciones, cuentas, clientes y eventos, mencionó Domínguez.
Al utilizar analítica avanzada, los datos pueden procesarse en tiempo real o por lotes para identificar riesgo y generar alertas que apoyen los procesos de prevención de fraude, lavado de dinero y debida diligencia.
De esta manera, las instituciones pueden investigar casos, elaborar reportes regulatorios y decidir si liberan o bloquean un pago.
El directivo destacó que la suplantación de identidad mediante IA figura entre las mayores amenazas.
“Controles como el reconocimiento de voz ahora deben distinguir entre una persona y contenidos sintéticos o manipulados, lo que obliga a reforzar la autenticación sin añadir fricción innecesaria al cliente”, señaló Dominguez.
Por otra parte, el líder de soluciones de riesgos financieros dijo que las fintech enfrentan un entorno regulatorio en evolución.
Para las fintech que buscan una licencia bancaria, el cambio implica pasar de procesos flexibles a esquemas auditados en riesgos, capital, cumplimiento y prevención de delitos financieros. “Aunque no todas se convertirán en bancos, todas deberán modernizar su infraestructura antes de que el crecimiento o una nueva disposición las obliguen a rehacer sus procesos”, explicó el directivo.
Domínguez subrayó que incorporar agentes de IA con controles de negocio, explicabilidad, linaje de datos y trazabilidad, es parte del proceso.
“La tecnología acelera el análisis y apoya la investigación, pero la decisión final continúa bajo responsabilidad humana”.
