En el cambiante entorno económico de América Latina, los bancos enfrentan una transformación urgente en la gestión de riesgos. Esta debe pasar de ser reactiva y normativa a ser predictiva, dinámica y alineada con la estrategia organizacional. Según la Encuesta Regional sobre la Gestión de Riesgos y Analítica de Datos de PwC Interaméricas y FELABAN (2025), más de 95 líderes financieros de 17 países coinciden en que la resiliencia se construye con visión, cultura y tecnología.
La analítica de datos es clave en esta evolución, permitiendo anticipar amenazas y tomar decisiones informadas. Sin embargo, plantea retos éticos que deben abordarse con responsabilidad. La cultura organizacional también es esencial: la gestión de riesgos debe ser transversal y participativa, involucrando a todos los niveles.
La capacitación continua es vital ante riesgos emergentes como sostenibilidad, reputación y conducta. Además, los bancos deben estar atentos al entorno regulatorio y a las expectativas del mercado. Los riesgos digitales y cibernéticos se vuelven centrales, exigiendo arquitecturas tecnológicas resilientes y estrategias de ciberseguridad que protejan la confianza del cliente.
La gestión de terceros requiere marcos claros para mitigar riesgos en la cadena de valor. La adopción de tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) debe hacerse con visión ética y políticas responsables. En este nuevo paradigma, integrar tecnología, cultura y estrategia será clave para que los bancos prosperen. La analítica de datos se convierte en un motor de transformación organizacional.
Por otro lado, en el panorama bancario latinoamericano, los informes de resultados están experimentando un cambio estructural: la atención se desplaza progresivamente de los riesgos financieros tradicionales hacia los riesgos no financieros (operacionales, tecnológicos, de cumplimiento, de ciberseguridad, de conducta, ambientales, entre otros). Esta inclinación no es casual ni superficial; responde a cambios vertiginosos en la forma en que las instituciones operan, se conectan, generan valor y enfrentan el escrutinio regulatorio. Por esta razón, el presente informe también subraya los hallazgos en los cuales la banca reconoce que los riesgos no financieros carecen de métricas estandarizadas, datos históricos robustos y modelos predictivos sólidos, lo que dificulta su evaluación sistemática.
Principales prioridades
La tecnología está reconfigurando la gestión de riesgos hacia un enfoque más estratégico y menos operativo
Las organizaciones están priorizando riesgos clásicos de tipo financiero como el de Crédito (78%) y el Operacional (48%), pero emergen riesgos de Ciberseguridad (80%), Tecnológicos (77%) y de Privacidad de la Información (77%) con relevancia cada vez más creciente.
Sin embargo, la cuantificación de riesgos no financieros presenta desafíos en robustecer sus metodologías en el 80% de los casos, reflejando la necesidad de innovar en métricas y modelos cuantitativos para éstos.
La cuantificación del riesgo no financiero debe integrarse en una visión holística que considere la interdependencia entre factores humanos, tecnológicos, regulatorios y ambientales. No se trata solo de medir, sino de comprender para generar ventaja competitiva.
La anticipación de riesgos aún tropieza con el espejo retrovisor: es necesario mirar hacia adelante con más ciencia y menos historia
La gestión de riesgos sigue siendo mayormente reactiva, lo que limita la capacidad de anticipar amenazas emergentes. Para fortalecer la resiliencia organizacional, es clave evolucionar hacia modelos predictivos y una gestión proactiva, alineada con las exigencias del entorno financiero y orientada a la reinvención continua.
Identificación y actualización de riesgos
La gestión de riesgos debe evolucionar hacia un modelo predictivo, adaptativo y culturalmente integrado. Esto implica no solo la implementación de herramientas tecnológicas, sino también liderazgo transformacional, una estructura de gobernanza ágil y el aprendizaje organizacional continuo.
Gestión y priorización de riesgos
La gestión de riesgos requiere transformarse en una plataforma de inteligencia corporativa, capaz de anticipar, consolidar y responder a amenazas complejas. Esto implica rediseñar métricas, acelerar la digitalización, y adoptar una visión global, a la vez que ética del riesgo.
Riesgos tecnológicos y de terceros
La gestión de riesgos debe avanzar hacia una metodología soportada en una arquitectura automatizada extendida y ética, capaz de integrar terceros, tecnología avanzada y nuevos paradigmas regulatorios. Esto implica no solo herramientas, sino también liderazgo transformacional, talento especializado y una cultura de anticipación.
Identificación y Actualización de Riesgos
Perspectivas sobre la identificación de riesgos desconocidos y nuevos
En el entorno empresarial actual, marcado por la aceleración del cambio tecnológico, geopolítico y social, la identificación de riesgos emergentes se ha convertido en una prioridad estratégica. Sin embargo, esta práctica debe ir más allá de la observación del entorno competitivo. Las organizaciones líderes están combinando inteligencia sectorial con análisis contextual para identificar amenazas y, al mismo tiempo, descubrir oportunidades en medio de la incertidumbre. Esta capacidad de interpretar señales débiles y conectarlas con tendencias macroeconómicas diferencia a las empresas resilientes de aquellas que solo reaccionan ante los cambios.
Esta evolución refleja una mayor madurez analítica en las organizaciones, que ya no buscan únicamente anticipar qué podría ocurrir, sino comprender por qué y cómo podría desarrollarse un riesgo. La incorporación de modelos de Machine Learning, simulaciones de escenarios y análisis de segmentación y comportamiento del cliente o del mercado permite construir mapas de riesgo dinámicos, capaces de ajustarse con mayor agilidad a los cambios del entorno. Esta capacidad de anticipación es clave para tomar decisiones informadas, asignar recursos estratégicamente y fortalecer la gobernanza corporativa.
Sin embargo, su efectividad también depende de una comunicación clara y transversal. Aunque el 48% de las entidades financieras encuestadas considera que la comunicación de riesgos es muy efectiva, aún existe espacio para fortalecer la transparencia y garantizar un acceso más uniforme a la información entre los distintos niveles de la organización.
La Gestión de Riesgos requiere instalar y actualizar capacidades en el personal de manera permanente
En Centroamérica y el Caribe se observan avances en capacitación para la gestión de riesgos, aunque insuficientes frente a la creciente complejidad digital. Persisten brechas en analítica avanzada y adopción de IA, lo que evidencia la necesidad de una estrategia de formación de largo plazo y de alianzas que fortalezcan capacidades tecnológicas y de datos.
Riesgos no financieros más difíciles de cuantificar y regularmente cuantificados
La dificultad para cuantificar el riesgo reputacional (77%), seguido por ciberseguridad (46%) y conducta/estratégico (34–33%), contrasta con la alta medición de riesgos tecnológicos, lo que evidencia una brecha crítica entre lo que se mide con frecuencia y lo que realmente cuesta medir
Métricas más utilizadas en los análisis de riesgos de ciberseguridad
Los análisis de ciber-riesgo se basan principalmente en métricas operativas: incidentes (77%), resultados de pruebas (76%) y capacidad de respuesta (72%), lo que refuerza un enfoque reactivo. Hay alta atención a amenazas internas (69%) y activos críticos (66%), pero una baja consideración del riesgo de terceros (39%) y mínima cuantificación financiera (VaR: 13%). Ante este panorama, se vuelve imperativo incorporar métricas prospectivas y de impacto que permitan anticipar escenarios, modelar pérdidas potenciales y evaluar tiempos de detección y contención.
La gestión de riesgos desde la perspectiva ambiental
Las áreas de riesgo han asumido un rol protagónico en la gestión ASG, con un 58% participando activamente en la gestión integral y un 74% aportando datos y herramientas para cuantificar impactos financieros.
El análisis de datos en el proceso de evaluación de riesgos
En entornos volátiles, la actualización continua de modelos es clave para mantener la relevancia del análisis y responder con agilidad; que un 13% actualice solo ante fallas refleja una cultura más correctiva que preventiva. Migrar a un monitoreo dinámico exige tecnología, procesos ágiles y equipos capacitados para actuar con datos en tiempo real.
Además de integrar IA, automatización y visualización avanzada, es necesario rediseñar los flujos de trabajo para que la analítica sea parte central de la gestión de riesgos. Esta transformación requiere liderazgo y una estrategia que conecte el dato con el valor empresarial, posicionándolo como motor de resiliencia y ventaja competitiva.
Desafíos para adoptar nuevas tecnologías en gestión de riesgos y perspectivas para los próximos 3 años
La gestión de riesgos avanza hacia una mayor sofisticación tecnológica, con IA y RPA posicionándose como las tecnologías más maduras a corto plazo para mejorar eficiencia, detección temprana y toma de decisiones, mientras que chatbots y ML cumplen un rol complementario; blockchain presenta adopción selectiva y la computación cuántica sigue siendo incipiente. Sin embargo, la adopción enfrenta barreras clave: costos y ciberseguridad (64% cada uno), escasez de talento TI (56%), incertidumbre regulatoria (39%) y operación en múltiples jurisdicciones (30%). Superar estos desafíos requiere una gobernanza tecnológica sólida y estrategias claras que justifiquen la inversión y definan cuándo desarrollar capacidades internamente o adquirir soluciones externas.
Los bancos grandes exhiben mayor madurez relativa, con una presencia aún baja de entidades totalmente preparadas (2%) y una proporción mínima no preparada (1%), lo que sugiere una orientación más clara hacia la adopción de IA. En contraste, los bancos medianos se concentran en un estado intermedio, con 8% aún no preparado y solo 1% totalmente preparado. Finalmente, los bancos pequeños presentan el mayor rezago: 23% no está preparado; aunque 27% se declara parcialmente preparado, la capacidad de ejecución sigue siendo limitada y heterogénea.
Gestión y priorización de riesgos
Riesgos emergentes en los próximos 5 años
En un horizonte de 5 años, la percepción se concentra en cuatro vectores: disrupción tecnológica y riesgos geopolíticos (67% cada uno), riesgos relacionados con los datos (66%) y ambientales (65%).
Un segundo grupo reúne riesgos más inmediatos para la operación y el crecimiento —comercio electrónico (43%), riesgo del modelo (41%) y riesgos sociales (41%)— que pueden materializarse antes que los estructurales.
En contraste, cambios fiscales (19%), envejecimiento poblacional (18%), arbitraje regulatorio (16%), fragmentación regulatoria global (11%) y asuntos antimonopolio (1%) quedan relegados, lo que sugiere posibles puntos ciegos si la presión regulatoria o la concentración de mercados se acelera.
En los próximos cinco años, las organizaciones perciben que los mayores riesgos provendrán de la disrupción tecnológica, la geopolítica, los datos y el medio ambiente.
Amenazas más inmediatas como el comercio electrónico, el modelo de negocio y los factores sociales podrían impactar antes.
Al mismo tiempo, riesgos fiscales, demográficos y regulatorios son subestimados, lo que podría generar puntos ciegos estratégicos. Esta brecha de percepción exige una gestión de riesgos más equilibrada entre lo urgente y lo estructural. Adoptar una visión prospectiva será clave para navegar escenarios complejos con mayor resiliencia.
El ascenso de las capacidades tecnológicas en la Gestión de Riesgos
En el plazo de un año, las organizaciones apuestan por la IA, los chatbots, ML y automatización para lograr la eficiencia en sus procesos, mientras que el Blockchain y la computación cuántica siguen en fase exploratoria por madurez y regulación.
A tres años, se proyecta un desplazamiento del foco desde el front‑end hacia capacidades de back‑end más sofisticadas. La IA se mantiene como núcleo, pero el protagonismo pasa a ML y a la automatización a escala (MLOps, workflows con controles embebidos), y los chatbots se “comoditizan” como interfaz.
En conjunto, la hoja de ruta sugiere invertir desde ya en arquitectura y calidad de datos, gobierno y riesgo de modelos, y escalamiento de automatización en onboarding, evaluación de terceros, manteniendo el radar estratégico sobre blockchain y computación cuántica para casos de trazabilidad y criptoresiliencia.
Riesgos tecnológicos y de terceros
Gestión de riesgos de terceros y los retos tecnológicos que enfrenta
El 46% cuenta con procesos documentados y actualizados para la gestión de riesgos de terceros, pero el 22% aún carece de un proceso. La madurez parcial (31%) refleja que, aunque hay prácticas, no están integradas en un ciclo completo ni se actualizan con la frecuencia necesaria ante cambios regulatorios u operativos. Esta falta de formalización aumenta el riesgo de incidentes, sobre todo con proveedores críticos en sectores sensibles. Para cerrar la brecha, se requiere un enfoque estructurado en la gestión de riesgos de terceros: documentar procesos, implementar monitoreo continuo, evaluaciones periódicas y trazabilidad.
Metodologías y procesos formales para reducir riesgos de terceras partes y capacidades para evaluar el riesgo de proveedores críticos
La evaluación del riesgo en proveedores críticos se encuentra en nivel intermedio (41%), lo que indica conciencia creciente pero falta de profundidad. Un 20% está inmaduro y 18% en nivel básico, aumentando la exposición en la cadena de suministro, mientras solo un 4% alcanza nivel avanzado. Esta disparidad genera vulnerabilidades operativas, regulatorias y reputacionales. Además, solo el 46% cuenta con procesos formales documentados, frente a 31% parcialmente formalizados y 22% sin proceso, lo que refuerza la necesidad de fortalecer la gobernanza de la Gestión de Riesgos de Terceros (TPRM por sus siglas en inglés). Para cerrar la brecha, se requiere estandarizar metodologías, definir métricas, implementar monitoreo continuo y clasificar proveedores según criticidad, alineando Compras, Riesgos y TI para mejorar trazabilidad, respuesta y escalabilidad con eficiencia y resiliencia.
Ruta hacia la transformación financiera
¿Cuáles son las acciones claves para empezar a transitar la ruta de la transformación financiera en Gestión de Riesgos y Analítica de Datos?
Laboratorios de riesgos predictivos 360°
La creación de espacios colaborativos internos como laboratorios de riesgos predictivos representa una evolución en la forma en que las organizaciones abordan la anticipación estratégica. Estos entornos deben reunir equipos multidisciplinarios —riesgos, datos, tecnología, operaciones y cultura— para desarrollar habilidades de detección temprana, combinando análisis avanzado con inteligencia contextual. La clave está en integrar la vigilancia externa (tendencias, señales débiles, cambios regulatorios) con la cultura organizacional, para construir modelos de riesgo dinámicos que permitan identificar amenazas emergentes antes de que se materialicen. Estos laboratorios no solo fortalecen la resiliencia, sino que posicionan a la organización como líder en gestión proactiva.
Programa de cultura GRC
Insertarse con otros grupos de Gobierno, Riesgo y Cumplimiento (GRC) y establecer un programa de comunicaciones internas es esencial para democratizar el conocimiento de riesgos. Mensajes breves, visuales y accionables permiten que los colaboradores comprendan los elementos clave de control, gobernanza y cumplimiento sin saturación técnica. Este enfoque promueve una cultura de riesgo transversal, donde cada área entiende su rol en la protección del negocio. Además, al vincular la comunicación con valores corporativos y casos reales, se refuerza el compromiso ético y se facilita la adopción de buenas prácticas en todos los niveles jerárquicos.
Academias inmersivas de riesgos y datos
Diseñar academias inmersivas que combinen simulaciones reales con retos colaborativos es una estrategia poderosa para fortalecer el aprendizaje multidisciplinario. Estas experiencias deben integrar riesgos financieros, conductuales y tecnológicos, permitiendo que los colaboradores vivan escenarios complejos y tomen decisiones bajo presión. El seguimiento de métricas de desempeño en estos entornos facilita la retroalimentación y el desarrollo de competencias críticas. Además, al fomentar la colaboración entre áreas, se rompe el paradigma de gestión aislada y se promueve una visión sistémica del riesgo, alineada con los objetivos estratégicos de la organización.
Métricas en riesgos no financieros
La implementación de talleres segmentados para líderes y staff orientados a desarrollar indicadores vivos en riesgos ASG (ambientales, sociales y de gobernanza) es clave para avanzar hacia una gestión más responsable. Estos indicadores deben ser dinámicos, adaptables y vinculados a conductas sostenibles y decisiones éticas. La cuantificación de riesgos no financieros permite visibilizar impactos que tradicionalmente han sido subestimados, como la reputación, la inclusión o el cambio climático. Al integrar estas métricas en los tableros de control, se fortalece la toma de decisiones informada y se alinean los valores corporativos con la estrategia de negocio.
Simuladores de resiliencia cibernética
Desarrollar entornos virtuales que repliquen la arquitectura tecnológica de la organización para simular ataques y fallos es una práctica avanzada de preparación operativa. Estos simuladores permiten evaluar la capacidad de respuesta ante amenazas digitales, validar protocolos de recuperación y adaptar los sistemas a normativas emergentes. Además, fomentan la colaboración entre TI, riesgos y cumplimiento, generando una cultura de ciber resiliencia que trasciende lo técnico. La simulación periódica de escenarios críticos fortalece la confianza institucional y permite identificar vulnerabilidades antes de que se conviertan en incidentes reales.
Programas trusted chain para terceros
La creación de una certificación interna para proveedores y terceros basada en criterios de riesgo, cumplimiento y sostenibilidad es una herramienta estratégica para blindar la cadena de valor. Este programa debe incluir procesos de evaluación colaborativa, monitoreo continuo y retroalimentación transparente. Al establecer estándares claros y alineados con los valores corporativos, se promueve una relación más sólida y confiable con los socios externos. Además, se reduce la exposición a riesgos operativos, legales y reputacionales, y se fortalece la trazabilidad en toda la cadena de suministro.
Sellos de ética digital para tecnologías emergentes
Establecer un sello corporativo que valide la adopción segura y ética de tecnologías como IA y automatización es una iniciativa de vanguardia. Este sello debe evaluar riesgos de privacidad, transparencia, sesgos algorítmicos y cumplimiento normativo antes de la implementación. Al institucionalizar este proceso, la organización demuestra su compromiso con la innovación responsable y la protección de sus stakeholders. Además, este enfoque permite anticipar impactos no deseados, fortalecer la gobernanza tecnológica y posicionar a la empresa como referente en ética digital en un entorno cada vez más automatizado.
Encuesta Regional sobre la Gestión de Riesgos y Analítica de Datos
