Gemelos Digitales: La revolución de la simulación en el sistema financiero

Por Marcelo Fernandes, Ejecutivo de Soluciones de Optimización y Simulación de FICO para América Latina

En el mundo corporativo, tomar decisiones estratégicas basadas en datos es esencial para mantener la competitividad y la sostenibilidad a largo plazo. Esta necesidad es aún más crítica en los sectores bancario y financiero, donde cada decisión afecta directamente el riesgo, la rentabilidad y la experiencia de cliente. Desde la aprobación de créditos hasta las estrategias de precios y la gestión de riesgo, una toma de decisiones eficaz puede diferenciar a los líderes del mercado de aquellos que luchan por mantenerse al día. La capacidad de probar y simular diversos escenarios antes de implementar una estrategia ayuda a reducir la incertidumbre y apalancar los resultados, lo que hace que las organizaciones sean más resilientes y estén mejor preparadas para un entorno empresarial en constante evolución.

Las nuevas tecnologías están revolucionando la potencia de las pruebas y simulaciones estratégicas. Veamos algunas de estas capacidades.

Gemelos digitales y simulación: Enfoques potentes para evaluar posibles resultados 

Los gemelos digitales son réplicas virtuales de sistemas, procesos o entidades reales. En el contexto de la simulación de estrategias de toma de decisiones, los gemelos digitales permiten a las organizaciones simular el impacto de diferentes decisiones en un entorno seguro y controlado antes de implementarlas en el mundo real. 

Cuando las dinámicas del mundo real se replican en un entorno virtual controlado, la simulación permite a las empresas probar diversos escenarios, medir riesgos y conocer las compensaciones entre múltiples alternativas estratégicas. En el sector financiero, por ejemplo, puede ayudar a evaluar el impacto de los cambios a las políticas de crédito, los modelos de precios o los mecanismos de detección de fraude, sin exponer a la institución a riesgos financieros o reputacionales reales. Además de mitigar la incertidumbre, la simulación mejora la agilidad estratégica, lo que permite a los responsables de las decisiones adaptarse proactivamente a los cambios del mercado, optimizar los recursos y maximizar la generación de valor. 

Casos de uso clave de la simulación: Evaluar los impactos de las decisiones estratégicas 

Los siguientes casos de uso no representan una lista exhaustiva, sino algunas de las aplicaciones más comunes y replicables de las estrategias de toma de decisiones en bancos e instituciones financieras de todo el mundo. Cada organización enfrenta desafíos y requisitos únicos que pueden requerir estrategias personalizadas para la apertura de crédito, la gestión del riesgo, la rentabilidad y la experiencia de cliente. La capacidad de simular y probar diferentes escenarios permite a las instituciones financieras adaptar sus políticas de manera dinámica para asegurar un equilibrio entre el crecimiento, la seguridad y la eficiencia operativa: 

1. Estrategias de apertura de crédito – Evaluar criterios de aprobación y modelos de riesgo para equilibrar el crecimiento del portafolio y las tasas de morosidad. Ejemplos de KPI: tasa de aprobación, volumen de aperturas, tasa de abandono, rentabilidad del portafolio, pérdidas anticipadas, etc.

2. Estrategias de gestión de línea de crédito – Simular cambios en las políticas de límite de crédito para maximizar la utilización y controlar la exposición al riesgo. Ejemplos de KPI: utilización de la línea de crédito, impacto en ingresos, exposición al riesgo, tarifas de cargos por cancelación, etc.

3. Estrategias de precios – Evaluar diferentes estructuras de tasas de interés para equilibrar la rentabilidad y la competitividad. Ejemplos de KPI: margen de interés neto, pérdidas anticipadas, volumen de aperturas, etc.  

4. Estrategias de cobranza – Probar nuevas metodologías de cobranza para mejorar las tasas de recuperación y reducir los costos operativos. Ejemplos de KPI: tasas de morosidad, tasa de recuperación, monto recuperado, costos de cobranza, costo de cobranza por dólar recuperado. Un ejemplo es Absa, un proveedor de servicios financieros en Sudáfrica, que, frente a un aumento de morosidad, la empresa se asoció con FICO para optimizar procesos de cobranza a través de FICO® Decision Optimizer, herramienta de optimización de estrategias basada en simulación de escenarios. En sólo seis meses, logró reducir en un 8% los tiempos de las primeras llamadas de cobranza y consiguió ahorros por 6 millones de rands. Gracias a la tecnología de FICO, la iniciativa está en camino de generar un retorno de inversión positivo en menos de un año.

5. Estrategias de ofertas de marketing – Mostrar la manera en que los clientes podrían reaccionar ante ofertas de productos personalizadas, considerando el contexto más amplio y los parámetros seleccionados para aumentar la conversión y el compromiso. Ejemplos de KPI: tasa de aceptación de ofertas, valor del cliente al paso del tiempo, rendimiento de la inversión en campañas de marketing, ingresos generados, tasas de conversión, pérdidas anticipadas, etc. 

6. Prevención de fraudes en la apertura de crédito – Simular modelos de detección de fraude para reducir falsos positivos y pérdidas por solicitudes fraudulentas sin afectar a los clientes legítimos. Ejemplos de KPI: tasa de detección de fraude, tasa de falsos positivos, monto confirmado de fraude, pérdidas evitadas, etc.  

7. Prevención de fraudes en las transacciones – Analizar las reglas de detección de fraude y los modelos de machine learning para reducir pérdidas por fraude y garantizar una experiencia de usuario óptima. Ejemplos de KPI: tasa de pérdidas por fraude, tasa de rechazos falsos, fraude confirmado, pérdidas evitadas, etc. Por ejemplo, una importante institución financiera de Latinoamérica se asoció con FICO para mejorar su estrategia de prevención de fraude a través de una menor fricción con los clientes, una gestión de reglas simplificada y una detección más eficaz. Al utilizar la simulación, lograron identificar y eliminar 95 reglas sin valor en la detección de fraude que ocasionaban más de R$12 millones de reales brasileños en gasto de rechazo legítimo, recuperando R$24 millones de reales en gastos legítimos. Con esto, mejoraron la detección de fraude, redujeron las tasas de rechazo y afectaron a 400,000 clientes legítimos menos al mes.

8. Estrategias antilavado de dinero (AML, por sus siglas en inglés) – Probar  políticas de cumplimiento para mejorar la identificación de actividades sospechosas mientras se minimiza la carga operativa. Ejemplos de KPI: tasa de conversión de SAR (informe de actividad sospechosa), tasa de falsos positivos, costo de investigación de cumplimiento.

9. Estrategias de renegociación de crédito – Evaluar diferentes opciones de reestructuración para aumentar la retención de clientes y minimizar las cancelaciones. Ejemplos de KPI: tasa de aceptación de ofertas de renegociación, tasa de reincidencia, monto neto recuperado, etc.

10. Estrategias de autorización de transacciones con tarjeta de crédito – Simular políticas de aprobación para equilibrar la prevención de fraude con la experiencia de cliente, el riesgo crediticio y la rentabilidad. Ejemplos de KPI: tasa de autorización, volumen mensual de gasto, pérdidas anticipadas, volumen total de transacciones autorizadas, etc.

 

La revolución de los gemelos digitales no es algo inalcanzable, sino una realidad palpable que está redefiniendo la toma de decisiones. Al ofrecer un espacio seguro y controlado para simular estrategias, predecir resultados y optimizar transacciones, estas réplicas virtuales no sólo mitigan el riesgo, sino que también actúan como un catalizador para la innovación. Al integrar la simulación en el núcleo de las transacciones, las empresas no sólo se preparan para el futuro, sino que lo construyen de manera activa, asegurando una toma de decisiones más inteligente, ágil y eficaz.