Descripción general del proveedor: Provenir
Resumen ejecutivo
En la última década, los impactos de la digitalización y la pandemia de COVID-19 provocaron un cambio fundamental en el panorama general del mercado respecto de los créditos y del riesgo de fraude. Los créditos ahora se expandieron más allá de las áreas de comercio minorista, comercio mayorista y administración del patrimonio y también incluyen créditos alternativos, privados y no bancarios. De igual manera, los estafadores adoptaron la inteligencia artificial (IA) y la automatización como parte de sus herramientas, lo que genera una “carrera armamentista” entre estafadores y bancos, con impulsores de normativas restrictivas que pretenden aplicar controles a varios canales de la banca. Estos incluyen no solo la sucursal bancaria tradicional, sino también diversas formas de banca digital, como la banca móvil y en línea.
En este artículo, presentamos a la empresa Provenir y compartimos nuestra perspectiva sobre cómo el fraude y el crédito integran una sola función, en un entorno donde crece la importancia de la automatización y las tecnologías avanzadas. La IA, el aprendizaje automático (AA) y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) están transformando el ciclo de supervisión crediticia y ayudando a prevenir el fraude y mitigar los riesgos asociados.
Destacamos la plataforma de Provenir y las capacidades del producto en la organización de datos, la gestión de riesgos y el cumplimiento normativo, que abordan las necesidades combinadas del mercado respecto de créditos y fraude.
Créditos y fraude: una mirada integral de la gestión de riesgos
Componentes centrales
La convergencia de créditos y fraude incluye varios componentes interconectados que funcionan juntos para prevenir el fraude mientras permiten operaciones crediticias uniformes. En la figura 1 y la tabla 1 (en las páginas 2 y 3), se brinda una descripción general de estos componentes.
Figura 1: la convergencia de créditos y fraude, componentes clave
Procesamiento de créditos
Decisiones crediticias
Control de créditos
Gestión del riesgo crediticio
Gestión del portafolio de créditos
Análisis de créditos
Fuente: Chartis Research
Verificación de la identidad
Control y gestión de la identidad y del fraude
Detección de fraude
Cumplimiento normativo
Autenticación de varios niveles
Ciberseguridad
CRÉDITO
Procesamiento de créditos
• Incorporación y creación de clientes.
• Gestión de préstamos.
• Gestión de límites.
• Gestión de garantías.
• Sistemas de análisis financieros.
• Cobros y reintegros.
Evaluación del riesgo crediticio y decisiones
Control de créditos
• Modelos de puntaje crediticio.
• Uso de datos alternativos.
• Precios de préstamos según riesgos.
• Control del portafolio.
• Señales de advertencia tempranas.
FRAUDE
Verificación de la identidad
• Conozca a su cliente (KYC).
• Verificación de documentación.
• Autenticación biométrica.
• Biometría del comportamiento.
Control y gestión de la identidad y del fraude
• Control de transacciones.
• Reconocimiento de patrones.
• Geolocalización y huella dactilar de dispositivos.
• Puntaje de fraude.
Detección de fraude
Gestión del riesgo crediticio
• Gestión del riesgo de modelos crediticios.
• Cálculos del riesgo crediticio (desde las perspectivas del riesgo empresarial y normativo).
• Informes del riesgo crediticio.
Cumplimiento normativo
• Detección automática de fraude.
• Alertas en tiempo real.
• Procesos optimizados. Garantizan que la incorporación de clientes y las aprobaciones de créditos sigan siendo eficientes, a la vez que se previene el fraude.
• Cumplimiento de las leyes de privacidad y protección de datos (como el Reglamento General de Protección de Datos o RGPD) para proteger la información confidencial.
• Cumplimiento de normas antilavado de dinero (ALD) y contra el financiamiento del terrorismo (CFT).
• Cumplimiento de obligaciones de denuncia de fraudes. Esto exige que las instituciones denuncien actividades sospechosas a las autoridades.
Tabla 1: convergencia de créditos y fraude, elementos detallados
Fuente: Chartis Research
CRÉDITO
Gestión del portafolio de créditos
Análisis de créditos
• Creación del portafolio.
• Análisis de la sensibilidad del portafolio.
• Optimización del portafolio.
• Precios de préstamos según riesgos.
• Segmentación del portafolio.
• Visión completa del cliente.
• Análisis del impacto comercial.
• Análisis del impacto crediticio.
• Análisis del riesgo de la contraparte.
• Análisis de la sensibilidad.
FRAUDE
Autenticación de varios niveles
Infraestructura de la ciberseguridad
• Autenticación de múltiples factores (MFA). Combina contraseñas, contraseñas de un solo uso (OTP) o biometría para asegurar las cuentas.
• Autenticación dinámica según el riesgo. Ajusta las medidas de seguridad según el riesgo evaluado de una transacción.
• Encriptación. Asegura datos confidenciales de clientes y créditos.
• Sistemas de detección de intrusiones (IDS). Controlan sistemas para evitar el acceso no autorizado.
• Protocolos de respuesta a incidentes. Establecen procesos para abordar fraudes detectados en operaciones crediticias.
Tabla 1: convergencia de créditos y fraude, elementos detallados (continuación)
Fuente: Chartis Research
Tendencias clave
Chartis observa varias tendencias clave en un mercado que equilibra el cambio tecnológico de última generación y el escrutinio normativo (consulte la figura 2). El mercado es una combinación de prestamistas más nuevos que crean diferenciadores competitivos y prestamistas ya establecidos que buscan minimizar la revisión manual del ciclo de vida de los créditos y hacerlo más eficiente. Para lograr esto, apuntan a aprovechar los datos correctos, aplicarlos en la toma de decisiones en tiempo real y adoptar tecnologías avanzadas (como el AA y la IA) a fin de automatizar más el flujo de trabajo.
FRAUDE CREDITICIO TENDENCIAS
Alianza entre agencias de crédito y de prevención del fraude
• Bases de datos compartidas
• Divulgación de datos entre instituciones
Verificación de la identidad y puntuación a partir de datos
• Evaluación del riesgo en tiempo real
• Detección del fraude de identidad sintética
Fuente: Chartis Research
Estas son las tendencias que hemos identificado:
1. Casos de uso de tecnologías avanzadas, como AA e IA
Casos de uso de tecnologías emergentes (IA, AA, etc.)
• Modelos de aprendizaje automático
• Análisis predictivos
• Análisis del comportamiento
Casos de uso de la automatización
• Incorporación automática de clientes
• Procesos de KYC/ALD automáticos
• Alertas/motores de decisiones en tiempo real
• Detección automática de fraude
• Obligaciones de denuncia automática de fraudes
• Protocolos de respuesta a incidentes automáticos
• Aprendizaje automático. Los modelos identifican patrones en los datos de créditos y fraude para predecir riesgos.
• Análisis predictivos. Las herramientas de IA analizan una enorme cantidad de datos de créditos para predecir posibles incumplimientos o fraudes usando el análisis de macrodatos. Esto mejora la precisión del puntaje crediticio y la prevención de fraude mediante la detección de patrones sutiles que los métodos tradicionales pueden pasar por alto.
• Análisis del comportamiento. Los modelos de IA pueden aprender comportamientos típicos de los clientes, lo que ayuda a detectar acciones sospechosas que se desvían de las normas. Esto incluye el control de la frecuencia, el tamaño y el lugar de las transacciones para detectar el fraude en varios puntos.
2. Casos de uso de la automatización
• Incorporación automática de clientes. La automatización de los cheques de créditos, combinada con la detección de fraude, permite a las instituciones incorporar clientes legítimos con más rapidez y disuadir estafadores al mismo tiempo.
• Procesos de KYC y ALD automáticos. Las aplicaciones de créditos a veces incluyen controles de KYC/ ALD automáticos para verificar las identidades y detectar patrones fraudulentos.
• Motores de decisiones en tiempo real. Las herramientas de AA e IA permiten el uso de flujos automáticos para aprobaciones instantáneas de créditos y evaluación simultánea del riesgo de fraude.
Figura 2: convergencia de créditos y fraude, tendencias clave del mercado
2. Casos de uso de la automatización (continuación)
• Alertas en tiempo real. Estas notifican a las partes interesadas sobre un supuesto fraude durante evaluaciones crediticias. Al controlar constantemente los cambios en las transacciones y las líneas de crédito, las instituciones financieras pueden reaccionar sin demoras a actividades inusuales. Usan datos en tiempo real para identificar y responder a transacciones de alto riesgo de inmediato, lo que reduce las pérdidas y protege a los clientes.
• Detección automática de fraude. Esta puede integrar controles de fraude directamente en los flujos de trabajo de aplicación de créditos.
• Obligaciones de denuncia automática de fraudes. Estas ayudan a las instituciones a denunciar actividades sospechosas a las autoridades mediante la implementación de un flujo de trabajo automático.
• Protocolos de respuesta a incidentes. Estos establecen procesos automáticos para abordar fraudes detectados en operaciones crediticias.
3. Alianzas entre agencias de crédito y de prevención del fraude
• Bases de datos compartidas. Las agencias de crédito y de prevención del fraude cada vez comparten más datos, lo que permite evaluaciones de riesgos más completas. Estas pueden incluir usar listas negras de identidades fraudulentas conocidas, alertas en tiempo real y análisis conjuntos.
• Divulgación de datos entre instituciones. Al compartir datos sobre casos de fraude conocidos, las instituciones financieras pueden ayudar a otras organizaciones a prevenir el fraude mediante la detección de tendencias emergentes y estafadores reincidentes.
4. Verificación de la identidad y puntuación a partir de datos
• Evaluación del riesgo en tiempo real. Con el análisis de los historiales de créditos y transacciones en tiempo real, las instituciones financieras pueden identificar patrones inusuales que pueden indicar fraude. El análisis avanzado examina más que solo los puntajes crediticios básicos para evaluar la credibilidad de un solicitante.
• Detección del fraude de identidad sintética. Cada vez más comunes en el fraude crediticio, las identidades sintéticas combinan información real y falsa para crear “personas” nuevas y necesitan una comprensión detallada de las variaciones en datos crediticios y del comportamiento.
Las capacidades de software de Provenir para combatir el fraude y abordar los desafíos crediticios
Provenir, con sede en Parsippany, Nueva Jersey, Estados Unidos, opera en todo el mundo, con las principales oficinas regionales en el Reino Unido, Canadá, India y Singapur. También tiene profesionales de ventas y servicios en toda Norteamérica, Latinoamérica, Europa, Medio Oriente, África, Asia y Australia.
Fundada en 2004, la empresa se enfoca en proporcionar soluciones de software a la industria de servicios financieros, específicamente, para los sectores de gestión de riesgos y préstamos. Las soluciones de toma de decisiones de Provenir ahora combinan todo lo que los clientes necesitan para crear experiencias de incorporación y participación de clientes sin dificultades que optimizan cada decisión en el proceso de los clientes. En la actualidad, la plataforma es usada en más de 60 países y por más de 120 clientes, procesa más de 4000 millones de transacciones y tiene un sólido equipo de más de 250 miembros.
Chartis considera a Provenir un líder mundial en software y servicios, que provee productos de primer nivel de tecnología regulatoria (RegTech) y de riesgo a instituciones financieras de todo el mundo. Provenir tiene capacidades superiores en casi todo el sector, con soluciones integrales para decisiones de riesgo crediticio, control de créditos, gestión del riesgo crediticio y del portafolio de créditos, verificación de la identidad, y control y gestión de la identidad y del fraude. La adopción de tecnologías avanzadas, como la IA y el AA, por parte de la empresa le permitió proporcionar un marco de flujo de trabajo automático líder en la industria que aborda los desafíos del mercado respecto del riesgo de fraudes y créditos. También brinda un sólido marco analítico que permite a las instituciones financieras analizar datos y tomar decisiones oportunas en tiempo real. Brindar un servicio en ambos frentes es lo que distingue a Provenir.
Dada la alta capacidad de configuración de la plataforma, Provenir atiende las necesidades de clientes de diversas industrias, como pagos, banca, banca digital, préstamos para pequeñas y medianas empresas, cooperativas de crédito, tecnología financiera, telecomunicaciones, financiamiento de automóviles, sistemas de compre ahora y pague después (BNPL), préstamos para consumidores, tarjetas de crédito y finanzas integradas.
Plataforma central y capacidades del producto
El esquema de la figura 3 (en la página 7) muestra la organización general del producto. La IU de código bajo de la plataforma Provenir es sólida, con un diseño visual para seleccionar, hacer clic, arrastrar y soltar en el que las políticas crediticias, las normas de fraudes y otros procesos definibles se configuran, prueban y, finalmente, aplican como servicios web.
Los elementos comerciales (como cálculos, normas, puntos de integración, árboles de decisión, modelos, elementos de obtener valor y establecer valor y subprocesos) se incluyen como íconos con conectores entre ellos. Las instituciones financieras son quienes hacen un uso predominante de la plataforma Provenir para respaldar diversos procesos de gestión de riesgos de fraude o créditos para diferentes conjuntos de productos financieros en las áreas de tarjetas, comercio minorista y préstamos comerciales.
Estos procesos a menudo se encuentran a lo largo de todo el ciclo de vida del riesgo de fraude y créditos de clientes, que incluye verificación de la identidad, control y gestión de la identidad y del fraude, control de créditos, gestión del riesgo crediticio y control y gestión del portafolio de créditos.
Figure 3: plataforma Provenir y sus capacidades
Procesamiento de créditos
Participación de clientes
Servicios/productos financieros
Tarjetas Crédito, débito, prepaga, de compra corporativa
Préstamos a minoristas
Préstamos, líneas y alquileres para consumidores, protegidos y no protegidos, incluidas hipotecas, líneas de crédito con garantía hipotecaria (HELOC) y micropréstamos
FRAUDE
Verificación de la identidad (KYC, etc.)
Nivel de transacción
Préstamos comerciales
Préstamos, líneas y alquileres comerciales, protegidos y no protegidos, incluida financiación basada en activos y factoraje de facturas
Plataforma de decisiones crediticias
Control y gestión de la identidad y del fraude
Control de créditos
Integraciones con más de 120 proveedores líderes mundiales de datos de riesgo crediticio, banca abierta, fraude, KYC y visualización de datos integrada (IDV)
Gestión del riesgo crediticio
Código bajo/sin código Flujos de trabajo automáticos
Gestión y alojamiento de modelos de IA
Fuente: Chartis Research
Integraciones de proveedores de datos
CRÉDITO
Gestión del portafolio de créditos
Gestión de caso
Análisis e inteligencia empresarial
Diferenciadores clave y estrategia de crecimiento
En la figura 4, se muestran los aspectos destacados de la estrategia de Provenir sobre las dimensiones del producto, el lanzamiento al mercado (GTM) y el marketing.
Cuando se compara Provenir con agentes similares que operan en esta área, Chartis identifica los siguientes diferenciadores clave de Provenir:
• Capacidades de ciclo de vida completas y desarrolladas para el cliente respecto de fraudes y créditos.
• Conocimiento experto sobre el tema en todos los equipos de entrega y producto a fin de crear soluciones poderosas para clientes globales.
• Gestión automatizada de flujos de trabajo de datos con la adopción de casos de uso de AA o IA y un marco de código bajo.
• Flexibilidad de configuración y facilidad de conexión para datos y aplicaciones internos y externos.
• Un mercado amplio y en crecimiento de proveedores de datos externos para que los clientes puedan mejorar sus decisiones de manera dinámica.
• Gestión de casos sin código que permite flujos de trabajo manuales para organizarse en minutos.
• Inteligencia de decisiones integrada que les permite a los usuarios comprender visualmente patrones complejos en segundos.
• Una buena guía del producto que se enfoca en crear la próxima generación de toma de decisiones.
• Modelo de autoservicio para ejecutar el software.
Figure 4: la estrategia de Provenir
Estrategia del producto
Investigación y desarrollo continuos a fin de mejorar el producto y que sea la mejor plataforma de tecnología moderna para respaldar todo el ciclo de vida del riesgo de fraude y créditos.
Estrategia de GTM
Tipo de instituciones
Bancos, empresas de telecomunicaciones, empresas de tecnología financiera, prestamistas, etc.
Líneas comerciales correspondientes
Consumidor, comercial y corporativa, etc.
Áreas geográficas objetivo Norteamérica, Europa, Sudamérica, Medio Oriente, África, Sudeste Asiático, Australia y Nueva Zelanda
Asociaciones
Ampliar asociaciones de integración con diferentes proveedores de datos como parte del ecosistema de riesgo de fraude y créditos
Estrategia de marketing
Combinación de expansión geográfica con el objetivo de implementar la plataforma o los productos en nuevas instituciones o divisiones financieras y enfoque en reemplazar sistemas y marcos heredados que usan tecnologías obsoletas.
Conclusión
Chartis cree firmemente que las áreas de créditos y fraude serán incluso más importantes para las instituciones financieras en el futuro. La adopción e implementación de tales iniciativas reglamentarias, como señales de advertencia tempranas y marcos equivalentes, serán impulsores clave de cumplimiento que alentarán a las organizaciones a abordar en conjunto los desafíos relacionados con créditos y fraude.
En este proceso, las instituciones financieras buscan actualizar la infraestructura tecnológica existente invirtiendo en plataformas modernas:
• Que aprovechen tecnologías avanzadas, como la IA y el AA.
• Que sean fáciles de usar para los usuarios.
• Que tengan una solución completa de flujos de trabajo que respalde el ciclo de vida del riesgo de fraude y créditos, incluidos los análisis, para prevenir multas y sanciones normativas.
• Que tengan potencial para crecer en el futuro.
Dentro de este contexto, Provenir ofrece una plataforma sólida y flexible que puede ayudar a las instituciones a enfrentar los desafíos de fraude y créditos con eficacia y rapidez.