En un entorno financiero marcado por la volatilidad global y la aceleración digital, la gestión de riesgos en la banca ha dejado de ser un área netamente de cumplimiento para convertirse en el motor central de la resiliencia y el crecimiento estratégico institucional.

La banca a nivel mundial enfrenta un cambio de paradigma sin precedentes. Los riesgos tradicionales de la industria ya no se mueven de forma lineal; hoy interactúan con la disrupción tecnológica y las tensiones geopolíticas, generando un ecosistema de alta incertidumbre. Así lo demuestra la última edición de la encuesta EY/IIF Global Risk Management, un estudio que recopiló las perspectivas de más de 100 instituciones bancarias en 30 países, incluyendo mercados clave de América Latina como Chile.

El informe revela una transformación profunda en el rol del Chief Risk Officer (CRO). Lejos de operar como un supervisor reactivo enfocado en el “checklist” regulatorio, el director de riesgos moderno se ha transformado en un estratega prospectivo con silla fija en la toma de decisiones del negocio. De hecho, dentro del sector ya se acuña un nuevo término: el CRO es ahora el “jefe oficial de la incertidumbre”.

Ciberseguridad y el regreso de los riesgos tradicionales

De acuerdo con los datos recopilados por EY, la ciberseguridad bancaria se mantiene de forma indiscutida como la principal amenaza a corto plazo. El 86% de los CRO encuestados identifica los ataques informáticos y las vulnerabilidades digitales como su mayor preocupación. Esta cifra confirma que la estabilidad financiera global hoy depende directamente de la resiliencia de la infraestructura tecnológica de los bancos.

Sin embargo, el panorama se complejiza con la coexistencia de riesgos emergentes y tradicionales. La digitalización no ha eliminado las amenazas clásicas de la banca, sino que las ha amplificado mediante nuevos canales:

• Riesgo de crédito: Regresa con fuerza a la mesa de prioridades, preocupando al 62% de los ejecutivos.
• Fraude digital: Afecta de manera directa los planes del 59% de las entidades financieras.
• Crimen financiero: Se posiciona como una alerta crítica para el 43% de los líderes de riesgo.

Esta dualidad obliga a las organizaciones a equilibrar una balanza compleja: deben ser lo suficientemente prudentes para blindar su cartera de crédito histórica y, al mismo tiempo, lo bastante innovadoras para repeler el fraude automatizado de última generación.

La paradoja de la Inteligencia Artificial en los bancos

La Inteligencia Artificial (IA) en la banca representa la mayor oportunidad operativa de la década, pero también su principal encrucijada regulatoria y de control. El estudio expone una clara paradoja: mientras que más de la mitad de las instituciones financieras declaran que la adopción de la IA es una prioridad estratégica absoluta, el 72% de los bancos reconoce encontrarse en etapas muy tempranas de implementación dentro de sus áreas de riesgo.

El gran obstáculo para el despliegue de modelos avanzados de Machine Learning y analítica predictiva no radica en la tecnología per se, sino en los cimientos de las propias instituciones. El 80% de los CRO identifica la calidad de los datos como la principal barrera para el éxito de la IA. Sin datos limpios, estructurados y centralizados, las promesas de detección temprana de anomalías o automatización de alertas terminan chocando con infraestructuras heredadas (legacy systems) no preparadas.

Tres prioridades estratégicas para el futuro de la banca

Para responder con agilidad a este entorno de volatilidad interconectada, las áreas de riesgos deben mutar hacia esquemas habilitados por tecnología. El análisis sectorial de EY propone tres pilares fundamentales que los bancos de la región deben integrar de forma inmediata:

1. Adopción responsable y gobernanza de la IA

No basta con adquirir software avanzado; es imperativo acelerar el uso de la Inteligencia Artificial para robustecer las capacidades de monitoreo, estableciendo paralelamente marcos estrictos de gobernanza, comités éticos y controles robustos para evitar sesgos algorítmicos.

2. Desarrollo de equipos de riesgo híbridos

El perfil del analista de riesgo tradicional ya no es suficiente. El mercado actual exige la conformación de equipos de alto desempeño que combinen científicos de datos, expertos en ciberseguridad y especialistas en IA con profesionales que posean un profundo conocimiento del negocio bancario, pensamiento crítico y visión ética.

3. Planificación de escenarios y Stress Testing dinámico

Ante shocks económicos y geopolíticos impredecibles, los bancos deben sofisticar sus metodologías de scenario planning. La medición del riesgo ya no puede basarse únicamente en datos históricos; requiere simulaciones dinámicas en tiempo real para anticipar escenarios extremos de liquidez y volatilidad.

Para la industria financiera es categórica. Los bancos que liderarán el mercado en los próximos años no serán necesariamente los más grandes en activos, sino aquellos capaces de anticipar en lugar de solo absorber los impactos del entorno. En la era de la hiper-automatización, gestionar el riesgo con inteligencia es, hoy por hoy, la estrategia de crecimiento más sofisticada del negocio financiero.

Fuente: exante