CRIF comparte en JAR 2026 cómo la IA, la Banca Abierta y la Inteligencia Transaccional están transformando la gestión del riesgo

En la principal cita de gestión de riesgos de República Dominicana, los expertos de CRIF mostraron cómo las entidades financieras pueden desbloquear el valor de los datos para mejorar la inclusión financiera, optimizar la toma de decisiones y acelerar el crecimiento sostenible.

CRIF participó en la Jornada Anual de Riesgos (JAR) 2026, uno de los eventos de referencia para los profesionales de la gestión del riesgo y del sector financiero en República Dominicana, donde compartió su visión sobre el papel cada vez más estratégico de la inteligencia artificial, la banca abierta y la inteligencia transaccional en la evolución de los servicios financieros.

Durante la sesión “Desbloqueando valor mediante la IA, la Banca Abierta y la Inteligencia Transaccional: casos de uso reales para la banca minorista y corporativa”, Daniele Vergari, Director of Product & Risk Predictive Analytics de CRIF, y Sebastián Esteva Chace, Risk and Analytics Manager de CRIF, presentaron casos de uso concretos que demuestran cómo las instituciones financieras pueden convertir los datos en inteligencia accionable para fortalecer la gestión del riesgo, mejorar la experiencia del cliente e identificar nuevas oportunidades de negocio.

De los datos a las decisiones inteligentes

La transformación digital está redefiniendo la manera en que bancos y entidades financieras evalúan el riesgo y se relacionan con sus clientes. En un contexto en el que cada vez más personas previamente no bancarizadas acceden al sistema financiero formal, las organizaciones se enfrentan al desafío de evaluar a un número creciente de clientes con historial crediticio limitado o inexistente, conocidos como thin-file customers.

Tradicionalmente, la concesión de crédito se ha basado en la disponibilidad de información histórica extensa. Sin embargo, en muchos mercados de América Latina, millones de consumidores y pequeñas empresas aún carecen de un historial crediticio suficientemente robusto para ser evaluados mediante modelos convencionales.

Según explicaron los expertos de CRIF durante la sesión, la clave no consiste en esperar varios años para generar un historial crediticio completo, sino en aprovechar mejor la información que ya existe dentro de las organizaciones.

Los bancos disponen actualmente de una enorme cantidad de datos que, en muchos casos, permanecen infrautilizados. La combinación de Inteligencia Artificial (IA), Open Banking e Inteligencia Transaccional permite transformar esa información en conocimiento valioso para comprender mejor el comportamiento financiero de clientes y empresas.

El valor de la Banca Abierta y la Inteligencia Transaccional

La Banca Abierta está impulsando una nueva generación de modelos analíticos capaces de integrar fuentes de datos más amplias, actualizadas y relevantes. Gracias a este enfoque, las entidades pueden obtener una visión más completa de sus clientes y generar evaluaciones de riesgo más precisas.

A su vez, la Inteligencia Transaccional permite analizar patrones de comportamiento financiero, hábitos de pago, flujos de ingresos y actividad económica en tiempo casi real, proporcionando indicadores que complementan la información crediticia tradicional.

Esta capacidad resulta especialmente relevante para segmentos con poca experiencia en productos financieros, donde los modelos basados exclusivamente en historiales crediticios pueden no reflejar adecuadamente el perfil real del cliente.

Como destacó CRIF durante el encuentro, no siempre son necesarios cuatro años de historial para tomar una decisión crediticia acertada; en muchos casos, el verdadero desafío consiste en desbloquear el valor de los datos que ya están disponibles dentro de la institución.

Casos reales para banca minorista y corporativa

La presentación también abordó ejemplos concretos de cómo las entidades financieras están utilizando tecnologías avanzadas para obtener beneficios tangibles tanto en banca de personas como en banca corporativa.

Entre las principales aplicaciones destacan:

• Optimización de procesos de originación y aprobación de crédito.
• Evaluación más precisa de clientes con perfiles thin-file.
• Detección temprana de riesgos y señales de deterioro.
• Personalización de ofertas y productos financieros.
• Mejora de la experiencia del cliente mediante decisiones más rápidas y contextualizadas.
• Identificación de nuevas oportunidades comerciales a través del análisis avanzado de datos.

Estas capacidades permiten a las organizaciones equilibrar crecimiento y control del riesgo, al tiempo que amplían el acceso al crédito de manera responsable.

Impulsando la inclusión financiera mediante la innovación

La participación de CRIF en JAR 2026 reafirma su compromiso con el desarrollo de soluciones innovadoras que ayuden a bancos, fintechs y entidades financieras a aprovechar todo el potencial de los datos.

A través de la combinación de analítica avanzada, inteligencia artificial, plataformas de Open Banking y soluciones de gestión del riesgo, CRIF continúa acompañando a las organizaciones en su proceso de transformación digital, contribuyendo a construir ecosistemas financieros más inclusivos, eficientes y sostenibles.

En un entorno cada vez más competitivo y orientado a los datos, la capacidad de transformar información en decisiones inteligentes se ha convertido en un factor clave para impulsar el crecimiento. Y precisamente esa fue una de las principales conclusiones compartidas por CRIF durante su participación en la Jornada Anual de Riesgos 2026: el futuro de los servicios financieros pasa por desbloquear el valor de los datos que ya existen y convertirlos en oportunidades reales para clientes, entidades y mercados.