Las instituciones financieras enfrentan un doble desafío: mejorar la toma de decisiones de crédito y detener el progreso del fraude. Según una nueva encuesta global realizada, el líder mundial en soluciones de toma de decisiones promovidas por la inteligencia artificial, casi la mitad de los ejecutivos de servicios financieros afirman tener dificultades para administrar el riesgo de crédito y prevenir el fraude de manera efectiva.
El informe también indica que la gran mayoría de las organizaciones están renovando sus estrategias para la creación de riesgos y la prevención de fraude en 2025, con inteligencia artificial (IA) que juega un papel cada vez más relevante.
La encuesta incluye respuestas de casi 200 líderes en América Latina, América del Norte, Europa, Medio Oriente, África y Pacífico Asia, con posiciones desde la gerencia hasta la vicepresidencia. El estudio ofrece radiografía precisa sobre los desafíos y prioridades que definen la agenda de transformación tecnológica en bancos y fintechs.
Entre los hallazgos más relevantes:
● El 60% enfrenta dificultades para implementar y mantener modelos de decisión de riesgo.
● El 55% considere que la inteligencia artificial es clave para acelerar las decisiones estratégicas optimizadas y ofrecer recomendaciones de mejora del rendimiento.
● El 53% valora la capacidad de IA para ajustar automáticamente los modelos de riesgo y lograr decisiones más precisas y efectivas.
Entre las prioridades clave para la gestión del cliente y las cuentas se destacan:
● El 65% prioriza la toma de decisiones de la decisión y el evento basado en eventos.
● 44% busca eliminar la fricción en el ciclo de vida del cliente y aumentar el valor de vida del usuario.
Proporcione que más de la mitad de los encuestados planeen invertir en soluciones de decisión de riesgo basadas en la inteligencia artificial en 2025 y los años siguientes. La necesidad de conectar diversas fuentes de datos sigue siendo una barrera: el 52% indica que operar con múltiples sistemas causa ineficiencias, y el 59% sufre la falta de flujo de datos unificados.
En términos de fraude, el 37% reconoce problemas para integrar nuevas fuentes de datos que eviten el fraude de la etapa de aplicación, mientras que el 36% aún no puede aplicar el aprendizaje de IA y la máquina en sus estrategias anti -fraude.
Uno de los datos más abrumadores: aproximadamente un tercio de los líderes consideran que romper los silos entre los equipos de riesgo de crédito y fraude es el paso más importante para lograr una estrategia de prevención realmente efectiva.
«Las instituciones financieras deben adoptar nuevas arquitecturas que permitan decisiones de riesgo más inteligentes, sin sacrificar la experiencia del cliente.«, Advierte Carol Hamilton, principal producto ofrece venir».AI le permite alinear mejor los equipos de crédito y fraude, generando una visión del cliente en cada punto de contacto. «
