El Nuevo ADN Financiero Impulsado por la Inteligencia

La industria financiera está experimentando una evolución profunda: un rediseño desde su base donde la tecnología, la colaboración y el uso inteligente de los datos conforman el nuevo ADN de las instituciones. La Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser una promesa futura para convertirse en una herramienta indispensable en el presente del Compliance y es percibida a nivel mundial como el tema más relevante para los próximos cinco años en el sector fintech.

En este contexto, los pagos están evolucionando de ser una simple función que mueve dinero a un sistema que genera inteligencia. La IA se aplica para transformar los procesos productivos, la ciberseguridad y la toma de decisiones. Para compañías como Kuvasz, especializadas en operar plataformas transaccionales de misión crítica (alto volumen, 24/7), la IA es el elemento crucial que garantiza la seguridad, la optimización de la aceptación y la resiliencia operativa, elementos esenciales para el crecimiento y la supervivencia estratégica.

Este artículo explora la doble naturaleza de la IA en los pagos: su capacidad para impulsar una eficiencia operativa sin precedentes y, al mismo tiempo, su rol central en la carrera armamentística contra las amenazas de fraude cada vez más sofisticadas.

1. IA como Motor de Eficiencia Operativa y Redefinición del Negocio

La adopción de IA y Aprendizaje Automático (ML) en el sector de pagos y servicios financieros se traduce directamente en reducción de costos y mayor agilidad operativa.

Aceleración de Procesos y Automatización

La IA es fundamental para automatizar sistemas y procesos. En Colombia, el 86% de las Fintech que ya emplean IA han reportado una disminución promedio del 44.1% en sus costos operativos. Además, estas empresas reportan mejoras significativas en:

• Tiempos de Atención al Cliente: El tiempo promedio de atención al cliente se ha recortado casi a la mitad (reducción cercana al 50%).
• Procesamiento de Solicitudes: Se ha logrado una reducción del 55.7% en el tiempo de procesamiento de solicitudes.
• Gestión Operativa: La IA impulsa la eficiencia en la gestión de gastos, mejorando el reconocimiento de texto y la detección de fraude.

Integración al Core Bancario de Misión Crítica

Para aprovechar plenamente la IA, las instituciones necesitan modernizar su infraestructura. Los sistemas core (sistemas centrales de gestión de operaciones) deben incorporar la IA y la analítica avanzada.

Un core bancario que integra IA puede optimizar procesos clave, incluyendo:

1. Procesamiento Inteligente de Documentos: Permite leer, clasificar y extraer datos de documentos físicos y digitales, esencial en procesos de onboarding (KYC) y gestión de riesgos.
2. Optimización de Operaciones: Permite interpretar contratos y facturas, y predecir y priorizar transacciones para acelerar los tiempos de procesamiento en pagos, lo que disminuye costos y rechazos.
3. Atención al Cliente: La IA se utiliza en chatbots para resolver dudas de los clientes, desde cómo abrir una cuenta hasta cómo hacer una inversión, o para que los agentes humanos se concentren en tareas más complejas.

Hiperpersonalización e Inclusión Crediticia

La IA/ML se utiliza para analizar grandes conjuntos de datos, permitiendo a los bancos adaptar los servicios financieros al perfil de riesgo, la edad, el estilo de vida y los objetivos financieros de los clientes.

• Crédito Alternativo: En América Latina, la IA es una herramienta poderosa para transformar el mercado crediticio, que históricamente ha tenido altos índices de exclusión financiera. Las fintechs la utilizan para desarrollar modelos de calificación crediticia alternativos, analizando datos transaccionales digitales e incluso comportamiento en redes sociales. Esta capacidad para evaluar la solvencia agiliza la toma de decisiones y amplía el acceso al crédito para segmentos subatendidos.

2. La IA como Arma de Doble Filo: Escalando la Carrera contra el Fraude

La IA se ha convertido en una «arma de doble filo». Si bien es la tecnología más avanzada para combatir el crimen financiero, también está potenciando los ataques de los delincuentes.

El Fraude Impulsado por la IA Generativa (GenAI)

Los defraudadores están siendo «inquietantemente inteligentes» con la IA, que ha reducido la barrera de entrada para cometer delitos financieros.

• Fraude como Servicio (SaaS): Existen plataformas en el mercado negro que ofrecen «kits de fraude» impulsados por IA, completos con documentos falsos, scripts de phishing e incluso chatbots que imitan a agentes de servicio al cliente.
• Deepfakes y Suplantación de Identidad: La IA generativa (GenAI) impulsa una nueva generación de fraudes, siendo la identidad sintética y la apropiación de cuentas (ATO) amenazas crecientes en el entorno de pagos en tiempo real. Los deepfakes (voces o imágenes sintéticas) pueden usarse para que la víctima autorice un pago, o para respaldar solicitudes de crédito fraudulentas con documentos de apariencia oficial generados por IA.
• Ataques Sofisticados: La GenAI también se utiliza para la creación de malware y ransomware que se adaptan automáticamente al entorno, volviéndose prácticamente invisibles a los sistemas de defensa convencionales.

La Defensa: IA en Detección de Fraude en Tiempo Real

La prevención del fraude sigue siendo una de las aplicaciones más maduras y visibles de la IA en los pagos.

• Análisis Conductual en Tiempo Real: Los sistemas impulsados por IA/ML analizan vastos conjuntos de datos en tiempo real, identificando anomalías sutiles en los patrones de comportamiento, como ubicaciones de inicio de sesión inusuales o intentos de acceso rápido. Esto permite que el sistema señale el comportamiento sospechoso antes de que escale.
• IA Explicable (Explainable AI): Para la toma de decisiones críticas en pagos, el uso de IA explicable (Explainable AI) es fundamental para garantizar la transparencia y cumplir con los requisitos de auditoría y regulación.
• Pagos Instantáneos (RTP) y Fraude APP: Debido a la inmediatez de los pagos en tiempo real (RTP), que dejan poco tiempo para la verificación de pagos, la detección de fraude debe estar completamente automatizada. La IA es indispensable para combatir el fraude de Pagos Push Autorizados (APP), que se espera alcance el 80% de las pérdidas globales para 2028.
• Colaboración y Compartición de Datos: El análisis colaborativo es clave en la lucha contra el fraude. En Argentina, las instituciones financieras lanzaron una red de inteligencia para el intercambio de información en tiempo real sobre fraudes y estafas, combinando datos de comportamiento y transaccionales para identificar patrones anómalos.

3. El Futuro: Operaciones de Pago Agente y Arquitectura Modular

La futura evolución de la IA implica integrarla profundamente en la arquitectura de pagos, lo que permitirá a los sistemas actuar de manera autónoma.

La Arquitectura Modular (API-First)

El futuro de la IA en los pagos estará determinado menos por los nuevos modelos y más por la forma en que se construyen los sistemas. Los sistemas de pago necesitan evolucionar hacia una infraestructura modular para que las herramientas de IA funcionen mejor, proporcionando una capa de datos compartida y una gobernanza consistente.

• APIs y Nube: Para las Fintechs, la base tecnológica (core) debe estar basada en APIs (API-First) y construida en la nube (cloud-native), lo cual es esencial para crear escalabilidad rápida y seguridad. La IA y la nube se combinan para mejorar la automatización y la prevención del fraude.
• Inteligencia Conectada: La próxima generación de gestión de fraude conecta los sistemas de riesgo con el resto de la arquitectura de pagos. Esto significa que los modelos impulsados por IA aprenden continuamente y comparten insights entre módulos. Por ejemplo, las puntuaciones de fraude pueden informar las decisiones de enrutamiento, guiando el tráfico lejos de emisores o Proveedores de Servicios de Pago (PSP) riesgosos.

De la Automatización a la Operación Agente (Agentic Payments)

La IA ya no es solo una herramienta, sino que se está convirtiendo en el tejido conectivo de los sistemas.

• Sistemas Agente: Los sistemas de pago evolucionan hacia las «Operaciones Agente» (Agentic Operations), donde los sistemas no solo analizan información, sino que actúan sobre ella de forma autónoma (dentro de parámetros definidos). Esto permite que la infraestructura de pagos aprenda, reaccione y optimice automáticamente el enrutamiento, los reintentos o las reglas de fraude basándose en datos en vivo.
• Hiperconexión de Datos: La interoperabilidad impulsada por Finanzas Abiertas (Open Finance) y Datos Abiertos (Open Data) es crítica. Estos marcos, activos en países como Colombia, Brasil y Chile, permiten que las instituciones compartan datos de manera segura mediante APIs. Este acceso ampliado a los datos (tanto financieros como no financieros) es el input que necesita la IA para construir modelos predictivos y lograr la hiperpersonalización.

4. El Papel de Kuvasz: Ingeniería de Misión Crítica y la Capa de Inteligencia

La experiencia de Kuvasz en la ingeniería de misión crítica y la operación 24/7 se alinea directamente con la necesidad de infraestructuras resistentes que soporten la nueva era de la IA y el fraude instantáneo.

1. Antifraude Avanzado (Brizmo): La hoja de ruta de la plataforma Brizmo incluye el desarrollo de capas avanzadas de fraude/ML, una capacidad crucial para mitigar los riesgos crecientes en el ecosistema de pagos inmediatos, donde la velocidad del fraude iguala la velocidad de la transacción.
2. Inteligencia Operacional (SmartAcceptance): A través de SmartAcceptance, Kuvasz ofrece inteligencia operacional sobre tasas de aceptación y latencias, proporcionando insights accionables y recomendaciones automáticas para elevar la disponibilidad transaccional.
3. Seguridad y Cumplimiento: Kuvasz opera con requisitos estrictos de seguridad, cumplimiento y disponibilidad, incluyendo estándares de cifrado y tokenización, que son fundamentales para proteger los datos en un ecosistema donde la privacidad y la ciberseguridad son la mayor preocupación. En esta materia, trabajamos conjuntamente con la industria.

En resumen, en la carrera contra el fraude impulsado por la IA, el sector financiero requiere tecnología segura y centrada en las personas, y sistemas que no solo sean automatizados, sino que puedan aprender y reaccionar continuamente. La IA no es solo una función añadida, sino el corazón inteligente que permite que la infraestructura de pagos cumpla con su misión crítica.

Si la infraestructura de pagos es la red de carreteras de la economía, entonces la Inteligencia Artificial es el sistema de control de tráfico aéreo (ATC). El ATC debe operar 24/7 y sin fallos, orquestando miles de «vuelos» (transacciones) en tiempo real. La IA asume la misión crítica de analizar instantáneamente cada aeronave (detección de patrones), predecir colisiones (antifraude autónomo) y optimizar continuamente las rutas de vuelo (eficiencia operativa y smart routing). En esta era, un fallo en el sistema inteligente no solo causa retrasos, sino que amenaza la integridad de todo el ecosistema y la misión.

Fuentes

• AlinPayments – Payment Rails
• IV informe fintech en ALC
• Radar Colombia 2025
• Guia del Core Bancario en ALC 2025
• Mastercard New Payments
• Payment Modernization LA
• Tierra de Oportunidades en Pagos LAC
• Ebook Pagos en Latinoamerica
• 725-Alliance-AI-Rapidly-Redefining-Payments