En un entorno inestable, sujeto a numerosas amenazas y a constantes cambios normativos, la gestión del riesgo es una preocupación creciente para los agentes financieros. Aunque los bancos disponen de una serie de herramientas para controlar y mitigar el riesgo, los últimos avances en inteligencia artificial, combinados con la inteligencia empresarial, podrían revolucionar la gestión del riesgo.
¿Cuáles son los principales riesgos a los que se enfrentan las instituciones financieras?
A través de sus operaciones, los bancos están expuestos a una multitud de riesgos, de los cuales pueden identificarse los más comunes.
Riesgo de crédito
Este riesgo surge cuando un prestatario, ya sea un particular, una empresa o incluso otra institución financiera, ya no puede hacer frente a sus obligaciones de reembolso. Puede reducirse adoptando diversas medidas:
- Implantar procesos rigurosos de evaluación del crédito.
- Diversificar la cartera de préstamos.
- Imponer requisitos de garantía a los préstamos.
Riesgo operativo
Se trata de un riesgo multifactorial, que puede derivarse de un acontecimiento externo, pero también de un proceso interno, un sistema defectuoso, un error humano, etc. Así pues, el riesgo operativo abarca muchas realidades, desde el fraude hasta las catástrofes naturales, sin olvidar las averías informáticas. Los bancos pueden adoptar diversas medidas para hacer frente al riesgo operativo:
- Controles internos eficaces.
- Planes de contingencia para gestionar incidentes.
- Programas de formación para limitar los riesgos de origen humano.
Riesgo de mercado
Las condiciones del mercado cambian constantemente, ya sea en términos de tipos de interés, precios de las materias primas o tipos de cambio. El más mínimo cambio puede tener un impacto perjudicial en las instituciones financieras, que se enfrentan diariamente al riesgo de mercado a través de sus inversiones, actividades comerciales y transacciones en divisas.
Riesgo reglamentario
El sector bancario está sujeto a un marco normativo especialmente estricto y en constante evolución. El riesgo de incumplimiento de los requisitos establecidos por los gobiernos y los organismos reguladores es, por tanto, muy real.
Para disminuir este riesgo, es esencial, por supuesto, un seguimiento normativo constante así como una comunicación fluida con las distintas autoridades reguladoras.
Otros riesgos
Además de los cuatro riesgos principales mencionados, existen otras amenazas potenciales para las entidades bancarias.
Entre ellos figura el riesgo de liquidez, que surge cuando un banco no puede hacer frente a sus necesidades de efectivo. También existe el riesgo de contagio, cuando una institución se ve afectada por un acontecimiento externo, como la caída de un mercado extranjero.
Por último, la ciberseguridad es un problema importante en el sector financiero, donde los ataques informáticos se multiplican y utilizan técnicas cada vez más sofisticadas.
Las ventajas de una buena gestión del riesgo bancario
Dada la diversidad de los riesgos bancarios, una estrategia de gestión eficaz es esencial para evitar que se produzcan o, como mínimo, para limitar su impacto negativo. Identificando y comprendiendo los riesgos potenciales, pero también apoyándose en las herramientas adecuadas, las entidades bancarias se benefician de muchas maneras.
Mejora de la toma de decisiones
Una gestión eficaz de los riesgos bancarios allana el camino para una toma de decisiones informada. Es posible anticiparse a los cambios en el riesgo y ajustar las estrategias del banco en consecuencia.
Algunas herramientas ofrecen incluso una visión actualizada constantemente, de modo que los responsables de la toma de decisiones están informados en tiempo real de los cambios en la situación económica, lo que les permite reaccionar lo antes posible.
Costes reducidos
Al anticipar mejor los riesgos, los bancos también pueden reducir sus costes optimizando sus recursos y minimizando los gastos imprevistos. Una buena gestión del riesgo también ayuda a limitar su impacto, evitando así pérdidas financieras significativas.
Comunicación más fluida
Utilizando herramientas de gestión de riesgos de alto rendimiento, las entidades financieras pueden comunicarse más eficazmente con sus distintas partes interesadas. Compartir información en tiempo real favorece la aparición de una auténtica cultura del riesgo dentro de la entidad. También garantiza la actualización periódica de las prácticas de gestión de riesgos.
Mayor cumplimiento de la normativa
Como cualquier empresa que opera en un sector muy regulado, los bancos tienen que cumplir normas estrictas. Una buena gestión del riesgo va de la mano de un mejor cumplimiento de las normas vigentes, lo que ayuda a evitar sanciones y penalizaciones de todo tipo.
¿Qué herramientas de gestión del riesgo bancario existen?
Como su nombre indica, las herramientas de gestión de riesgos permiten a los bancos identificar, evaluar y controlar los riesgos a los que están expuestos.
Principales tipos de herramientas de gestión de riesgos
- Herramientas de evaluación de riesgos: permiten evaluar y medir los riesgos utilizando diversos métodos, como el análisis de escenarios, las simulaciones y el análisis de sensibilidad. Son útiles para estimar el impacto potencial de un riesgo sobre la situación financiera de una entidad bancaria, pero también para tomar decisiones informadas en materia de gestión de riesgos.
- Herramientas de información sobre riesgos: se utilizan para generar informes y cuadros de mando que proporcionan información exhaustiva y cualitativa sobre el perfil de riesgo de un banco. Además de supervisar los riesgos más significativos, estos informes también realizan un seguimiento de los indicadores para apoyar la toma de decisiones estratégicas.
- Herramientas de control de la conformidad: ayudan a las entidades financieras a controlar los riesgos reglamentarios y a garantizar el cumplimiento de las normas vigentes. Mejor aún, pueden automatizar los procesos relacionados con el cumplimiento, seguir la evolución de la normativa en tiempo real y generar informes que den fe de su cumplimiento.
- Herramientas de gestión de incidentes: cuando no se puede evitar un riesgo, este tipo de herramienta ayuda a gestionar mejor los incidentes resultantes. Las herramientas de gestión de incidentes agilizan el proceso de respuesta en caso de fraude, ciberataque o fallo operativo. También permiten comprender mejor las causas del incidente, para que no se repita en el futuro.
Nuevas tecnologías para la gestión del riesgo financiero
La gestión del riesgo bancario evoluciona constantemente, y las nuevas tecnologías han permitido realizar progresos considerables en este ámbito. Las herramientas de análisis de datos, en particular, son utilizadas por las entidades financieras para analizar grandes cantidades de datos, identificar tendencias, construir modelos y anticipar así posibles riesgos.
Como resultado, las soluciones de Business Intelligence se están convirtiendo en aliados esenciales para los bancos que buscan automatizar y racionalizar su gestión de riesgos, mejorar la calidad de sus datos y tomar mejores decisiones.
CACEIS elige DigDash para su portal seguro de extranet
CACEIS, filial del grupo Crédit Agricole (banca francesa), ha elegido la plataforma DigDash Enterprise de Business Intelligence para un proyecto emblemático: la creación de un portal extranet seguro dedicado a sus clientes y la implantación de una plataforma de análisis.
Esta elección se basó en un riguroso proceso de selección, en el que se sometió a DigDash a pruebas con tres KPI principales:
- La seguridad, es decir, la confidencialidad de los datos de los clientes, pero también la configuración del SSO, que permite la autenticación automática de cada cliente.
- Infraestructura y rendimiento, incluida la instalación completa en máquinas Caceis y tiempos de visualización reducidos.
- El aspecto responsivo, con cuadros de mando compatibles con todo tipo de pantallas.
Recientemente, los avances en inteligencia artificial han abierto todo un nuevo mundo de posibilidades en la gestión de riesgos bancarios. En efecto, la IA y las tecnologías derivadas de ella permiten no sólo analizar volúmenes de datos cada vez mayores, sino también anticipar el futuro y formular recomendaciones. Desde la detección de fraudes hasta la predicción de impagos y la evaluación de riesgos de mercado, las aplicaciones potenciales son numerosas.
Al mismo tiempo, las soluciones de Business Intelligence se han enriquecido con nuevas funcionalidades basadas en la inteligencia artificial. Este es el caso de DigDash, que ha sido seleccionada por Bpifrance en el marco de los Concursos de Innovación i-Nov, un plan de apoyo financiado por el plan Francia 2030 cuyo objetivo es seleccionar proyectos de innovación con alto potencial para la economía francesa.
Proyecto Data Enlightenment de DigDash
En la lucha para democratizar el uso del Business Intelligence y poner los datos al alcance de todos, DigDash está desarrollando una función que permite generar cuadros de mando sin necesidad de conocimientos técnicos, mediante una interfaz conversacional basada en IA generativa.
Conectada directamente a las fuentes de datos de la empresa, la inteligencia artificial de DigDash podrá reconocer automáticamente los datos afectados por las consultas de los usuarios. También podrá conectarse a datos abiertos para cruzarlos con los datos existentes de la organización.
La plataforma DigDash Enterprise amplía así sus capacidades de análisis para mejorar la pertinencia de las respuestas que proporciona y ofrecer nuevas formas de pensar. Una auténtica baza para la gestión del riesgo bancario.
¿Cómo mejora la IA la gestión del riesgo bancario?
La capacidad de la inteligencia artificial para detectar patrones en los datos y predecir resultados la hace indispensable para la gestión del riesgo financiero. La IA permite a los bancos desarrollar modelos de riesgo mucho más precisos que los basados en análisis estándar.
En un momento en que las entidades financieras necesitan más que nunca gestionar los riesgos en tiempo real, la inteligencia artificial les proporciona herramientas más eficaces que nunca. Para ello, pueden recurrir a una serie de tecnologías.
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático utiliza parámetros de datos existentes para predecir resultados en un conjunto de datos similar.
El aprendizaje automático tiene muchas aplicaciones. Por ejemplo, puede utilizarse para predecir con exactitud los precios de los inmuebles, basándose en diversos criterios como la ubicación del inmueble, su superficie, los comercios y servicios cercanos y los precios históricos. Se trata de una información muy valiosa a la hora de contratar una hipoteca, y puede ayudar a los bancos a gestionar el riesgo de forma más eficaz.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que está recibiendo especial atención en el sector financiero. Los algoritmos de aprendizaje profundo no necesitan basarse en criterios proporcionados por humanos: descubren por sí mismos las características de un conjunto de datos utilizando una red neuronal.
Por tanto, las entidades bancarias pueden utilizarlo para resolver problemas especialmente complejos que son difíciles de abordar mediante el aprendizaje automático.
Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural, también conocido como PNL, permite a las máquinas comprender e interpretar el lenguaje humano, llegando incluso a tener en cuenta la intención y los sentimientos expresados por el usuario.
Esta tecnología es especialmente útil para el análisis de datos, ya que permite a los usuarios no expertos interactuar fácilmente con los datos y encontrar respuestas a sus preguntas. Por supuesto, el potencial para la gestión del riesgo bancario es inmenso.
Firmemente centrado en el autoservicio de Business Intelligence, el software DigDash Enterprise incorpora una función de consulta en lenguaje natural, que permite a los usuarios explorar los datos transformando una simple solicitud en una visualización gráfica. De este modo, los usuarios pueden interactuar con los datos sin necesidad de conocimientos especiales.
Para hacer frente a los considerables retos que plantea la gestión de los riesgos bancarios, las entidades financieras disponen de una serie de herramientas que les permiten anticipar, controlar y limitar mejor su impacto negativo. Los recientes avances en inteligencia artificial permiten ahora analizar grandes cantidades de datos, identificar modelos fiables y, sobre todo, anticipar el futuro. Al confiar en una solución de Business Intelligence mejorada con funcionalidades de IA, las instituciones bancarias tienen a su disposición una poderosa herramienta para optimizar la gestión diaria del riesgo.
