Enfoques innovadores basados en datos para una supervisión de conducta de mercado más proactiva

Las quejas, consultas y reclamos son una de las fuentes más valiosas de inteligencia de mercado disponibles para las autoridades financieras: cada una cuenta una historia sobre la experiencia de un consumidor. También ofrecen una ventana directa a riesgos emergentes, fallas de productos, interrupciones de servicios, patrones de fraude y problemas de conducta.

Sin embargo, la mayoría de las autoridades supervisoras solo acceden a estas historias después de que han sido agregadas en reportes es mensuales o trimestrales, con datos estadísticos agregados de manera periódica, que limitan la capacidad de detectar y responder a estas señales de manera temprana.

Garantizar un trato justo para los consumidores financieros

El acceso a datos más oportunos y granulares transformaría la supervisión de conducta de mercado: de un proceso reactivo centrado en reportes históricos a una disciplina proactiva centrada en un análisis continuo de información y detección temprana de riesgos, asegurando que los consumidores reciban un trato justo e íntegro.

Datos más frecuentes permitirían a los supervisores identificar riesgos emergentes en el momento en que surgen, mientras que datos granulares ofrecerían una visión más completa de la experiencia cliente y de los riesgos de conducta, en lugar de información reducida a estadísticas agregadas reportadas periódicamente.

En la práctica, los supervisores podrían identificar rápidamente y alertar a las instituciones sobre interrupciones sistémicas de servicios, estafas de suplantación o campañas de phishing que estén afectando a sus pares. A su vez, los proveedores de servicios financieros podrían usar esa inteligencia para proteger a sus propios clientes, fortalecer la confianza y mejorar la experiencia general del servicio.

En Egipto, Ecuador y Perú, por ejemplo, el Grupo Banco Mundial está trabajando con autoridades financieras para diseñar e implementar soluciones que permitan recolectar datos oportunos de quejas, consultas y reclamos. El objetivo es dotar a las autoridades de datos más granulares y frecuentes que fortalezcan sus capacidades de supervisión.

Este es un paso crítico: la ausencia de estos datos, sumada a altos niveles de procesamiento manual tanto del lado del regulador como instituciones financieras, constituye una de las barreras más significativas para una supervisión efectiva de conducta de mercado.

Cómo la IA está marcando la diferencia

La supervisión proactiva y basada en datos requiere información de alta calidad que fluya de manera continua y a escala. Los avances recientes en inteligencia artificial (IA) están haciendo esta transición cada vez más viable. Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) pueden limpiar, clasificar, validar y enriquecer datos de quejas, preservando el contexto que a menudo se pierde en los enfoques tradicionales de reporte.

Más allá del procesamiento de datos, los agentes de IA pueden apoyar los flujos de trabajo de supervisión monitoreando continuamente la calidad de los datos, identificando anomalías, correlacionando señales entre múltiples conjuntos de datos y escalando riesgos emergentes para revisión humana.

Lejos de reemplazar el juicio supervisor, estas capacidades amplifican su habilidad para detectar problemas antes, concentrar la atención donde más se necesita y actuar antes de que el daño al consumidor se vuelva sistémico. También contribuyen a garantizar mejores resultados: monitorean la calidad de los datos de manera autónoma, brindan retroalimentación oportuna a las instituciones financieras, integran múltiples conjuntos de datos y señalan eventos de mercado a medida que surgen, sin esperar a un ciclo de reporte.

Esto crea verdaderos ciclos de retroalimentación entre supervisores e instituciones financieras: los eventos de mercado pueden señalarse rápidamente y las malas prácticas pueden abordarse en el momento en que aparecen. Compartir esta inteligencia con las instituciones les permite identificar y mitigar riesgos de conducta y responder a problemas que afectan simultáneamente a productos en todo el mercado.

Por supuesto, para mitigar riesgos de la IA como alucinaciones o interpretaciones erróneas, es importante trabajar en paralelo en un marco de gobernanza sólido y asegurar que la toma de decisiones humana esté integrada en los puntos adecuados, mientras se aprovechan plenamente las capacidades de la IA para automatizar y reimaginar los flujos de trabajo. Estos casos de uso también están impulsando una modernización más amplia de los marcos regulatorios y de supervisión del sector financiero.

Tecnología innovadora para la industria financiera

La implementación de soluciones de Tecnología Supervisora (SupTech) está llevando a autoridades e instituciones a replantear cómo se recolectan los datos, cómo funcionan los mecanismos de resolución de disputas y cómo puede estructurarse la colaboración público-privada.

El trabajo en Egipto, Ecuador y Perú ya ha generado mejoras en las taxonomías regulatorias y en los procesos de resolución de disputas. La proporcionalidad, la supervisión basada en riesgos, la adaptabilidad y la colaboración público-privada no son solo principios que guían este trabajo: están incorporados en el diseño de cada solución.

A medida que los sistemas financieros se vuelven más digitales e interconectados, los enfoques de supervisión también deben evolucionar. Con alrededor de una quinta parte de los reguladores en el mundo utilizando o explorando el uso de IA para gestionar quejas (CCAF 2026), el futuro de la supervisión de conducta de mercado no puede definirse por cuántas quejas se resuelven, sino por qué tan rápido las autoridades pueden detectar daños emergentes y actuar antes de que afecten a los consumidores a gran escala.

El trabajo en curso en Egipto, Ecuador y Perú ofrece un vistazo temprano de cómo podría ser ese futuro: uno en el que los datos de quejas dejan de tratarse como un subproducto administrativo de la resolución de disputas y se convierten en una fuente estructurada de inteligencia supervisora capaz de informar evaluaciones de riesgo, priorizar acciones de supervisión y, en última instancia, contribuir al bienestar de los clientes financieros.

Lecturas relacionadas: The Next Wave of Suptech: Innovation Suptech Solutions for Market Conduct Supervision (Technical Note, 2021), From Spreadsheets to Suptech Technology Solutions for Market Conduct Supervision (Discussion Note, 2018)