El Futuro del Riesgo en la Banca: Una Síntesis Estratégica

Fuente: KPMG International (2025). The future of risk in banking. KPMG International. Publication number: 139905-G.September 2025.

Resumen Ejecutivo

La gestión de riesgos en el sector bancario se encuentra en un punto de inflexión crítico, impulsado por una confluencia sin precedentes de incertidumbre económica, fragmentación geopolítica, transformación digital y presión regulatoria. Este nuevo paradigma exige una reinvención fundamental de la función de riesgo, transformándola de un centro de cumplimiento a un navegador estratégico que guía a la organización a través de la volatilidad y hacia la creación de valor.

El Director de Riesgos (CRO) es la figura central en esta transformación, con la misión de adaptar el ciclo completo de gestión de riesgos, desde la identificación hasta el reporte. Los imperativos estratégicos clave incluyen: la modernización de la infraestructura de datos para eliminar silos y mejorar la calidad; la adopción de un enfoque predictivo y basado en escenarios para la medición de riesgos; y la integración de la gestión de riesgos en toda la empresa mediante una mayor colaboración entre las líneas de defensa.

La tecnología, especialmente la Inteligencia Artificial (IA), emerge como un catalizador de eficiencia y una fuente de nuevas perspectivas, aunque su implementación requiere un marco de gobernanza robusto para mitigar sus propios riesgos. En última instancia, el éxito dependerá de la capacidad de los líderes para fomentar una cultura organizacional consciente del riesgo, invertir en nuevas competencias y alinear la función de riesgo con los objetivos estratégicos del negocio, convirtiéndola en una ventaja competitiva decisiva.

Principales Impulsores del Cambio en la Gestión de Riesgos

La transformación de la función de riesgo en la banca está siendo catalizada por una serie de factores interconectados que definen un nuevo y complejo entorno operativo. Los líderes bancarios deben comprender y abordar estas fuerzas para garantizar la resiliencia y la competitividad.

Riesgos Emergentes en un Entorno Volátil

El panorama actual se caracteriza por la normalización de la volatilidad económica y la complejidad geopolítica, que ya no son eventos atípicos sino condiciones permanentes.

“La fragmentación geopolítica y la volatilidad económica ya no son valores atípicos, son la nueva normalidad, lo que exige una función de riesgo mucho más ágil y conectada.” — Justin Malta, Socio, KPMG en el Reino Unido

• Factores Externos Clave: Según una investigación de KPMG, los líderes bancarios identifican la volatilidad económica y la complejidad geopolítica como los dos principales desafíos que afectan a sus organizaciones. A esto se suman riesgos como cadenas de suministro gravemente interrumpidas, demandas ESG y el riesgo cibernético.
• Factores Internos: Los principales factores de riesgo emergentes internos son la complejidad organizacional y la necesidad de una mayor resiliencia y eficiencia empresarial.
• Foco del CRO: La principal prioridad para los CRO en los próximos uno a tres años es comprender mejor y adaptarse proactivamente a estos riesgos emergentes, reconociendo su naturaleza interconectada y la necesidad de un enfoque a nivel de toda la organización para su identificación y evaluación.

Transformación Digital y sus Riesgos Inherentes

La digitalización es indispensable para la competitividad, pero introduce un espectro de nuevos riesgos que deben ser gestionados de forma proactiva.

“La transformación digital sin una evolución correspondiente en la gestión de riesgos es como construir un tren de alta velocidad sin revisar las vías: es rápido pero potencialmente desastroso.” — Rob Smith, Socio, KPMG en el Reino Unido

• Doble Filo: La adopción de nuevas tecnologías ofrece beneficios significativos en el servicio al cliente y la eficiencia operativa. Sin embargo, no adoptar el cambio digital puede dejar a los bancos por detrás de competidores más innovadores.
• Nuevas Amenazas: La digitalización aumenta los riesgos asociados con nuevos métodos de fraude, la protección del consumidor y las interrupciones de los sistemas. La investigación de KPMG revela que la disrupción tecnológica es uno de los principales factores que impulsan la transformación de la gestión de riesgos.

El Desafío de un Panorama Regulatorio en Evolución

La presión regulatoria sigue siendo un motor fundamental del cambio, caracterizada por su intensidad y la creciente falta de coherencia entre jurisdicciones.

• Principal Impulsor: La necesidad de adaptarse a un panorama regulatorio en constante cambio es el factor número uno que impulsa una transformación más rápida de la gestión de riesgos.
• Complejidad Jurisdiccional: La navegación del entorno regulatorio se complica por la falta de consistencia en los requisitos entre países y regiones, especialmente en áreas como ESG, que pueden estar maduras en algunas regiones, evolucionando en otras o incluso en declive en ciertas zonas como EE. UU.
• Recursos y Eficiencia: Lograr el cumplimiento normativo exige nuevos recursos, presupuestos y habilidades. La digitalización, especialmente la IA, ofrece un potencial significativo para gestionar y controlar eficientemente los costos asociados al cumplimiento.

Hoja de Ruta para la Transformación de la Función de Riesgo

Para hacer frente a los impulsores del cambio, los bancos deben reestructurar elementos clave del ciclo de gestión de riesgos, adoptando un enfoque más dinámico, integrado y predictivo.

Identificación de Riesgos: Una Visión Holística e Interconectada

La creciente interdependencia de los riesgos exige un cambio fundamental en la forma en que se identifican, pasando de un análisis en silos a una perspectiva integral de toda la entidad.

• Enfoque Integrado: Los líderes deben ver el riesgo desde una perspectiva de todo el banco para comprender cómo los escenarios de riesgo emergentes impactan en clientes, competidores, productos y operaciones internas.
• Detección Proactiva: Es necesario implementar mecanismos para identificar rápidamente eventos disruptivos, incluso aquellos difíciles de evaluar y cuantificar. Esto incluye el uso de fuentes de datos tanto internas como externas.
• Análisis de Causas: Un enfoque moderno de identificación de riesgos se centra en las causas y las interdependencias, realizando evaluaciones estructuradas y frecuentes para determinar si se necesita un análisis más profundo.

Medición de Riesgos: Del Análisis Retrospectivo al Radar Predictivo

La medición de riesgos debe evolucionar para anticipar perturbaciones futuras en lugar de simplemente cuantificar eventos pasados.

“La medición de riesgos debe evolucionar de un enfoque de espejo retrovisor a un radar con visión de futuro, capaz de detectar las perturbaciones antes de que lleguen.” — Brian Hart, Socio, KPMG en EE. UU.

• Limitaciones de los Modelos Tradicionales: Los modelos estadísticos y financieros tradicionales a menudo tienen dificultades para reflejar interdependencias complejas, eventos excepcionales o cambios de régimen fundamentales.
• Hacia Evaluaciones Prospectivas: El análisis de riesgos emergentes requiere un cambio hacia evaluaciones proactivas basadas en escenarios que consideren los efectos de segundo orden en los modelos de negocio y operativos.
• Pruebas de Estrés Transversales: El “cross-risk stress testing” es una herramienta especialmente valiosa para cuantificar escenarios adversos, pero requiere acceso rápido a análisis y la capacidad de reflejar conocimientos cualitativos.

Monitoreo y Control: Integración y Colaboración

Una base sólida de identificación y medición permite un monitoreo y control eficaces, que deben ser un esfuerzo colaborativo en toda la organización.

• Responsabilidad Compartida: La gestión de riesgos moderna exige la colaboración entre la primera línea de defensa (el negocio) y la segunda. El negocio debe asumir una mayor responsabilidad, incluso en desafíos de riesgo no financiero como la incorporación de clientes.
• Marco Integrado: Una gestión de riesgos integrada combina las perspectivas de la primera y segunda línea sobre una arquitectura de datos común, procesos y estándares compartidos. Uno de los principales beneficios de esta colaboración es un enfoque coherente para la gestión de riesgos en toda la empresa.
• Supervisión y Tecnología: Las expectativas de los supervisores sobre la robustez y transparencia del entorno de control continúan aumentando. Las organizaciones líderes están utilizando soluciones impulsadas por IA para fortalecer las funciones de aseguramiento, permitiendo pruebas de control más eficientes y revisiones temáticas.

Reporte y Análisis: De Datos a Perspectivas Accionables

El reporte de riesgos debe transformarse de una simple presentación de datos a la creación de una narrativa coherente que impulse la toma de decisiones.

• Cambio de Mentalidad: Los profesionales del riesgo deben pasar de describir los datos a interpretarlos y actuar en base a las perspectivas que ofrecen.
• Capacidades Avanzadas: El uso de capacidades de autoservicio y simulación permite a los gestores de riesgos producir informes detallados y utilizar simulaciones ad hoc para comprender la sensibilidad al riesgo en diversos escenarios.
• Estandarización: La estandarización proporciona la base para un marco de reporte armonizado, idealmente construyendo un centro de reportes (reporting hub) responsable de agregar y limpiar datos de toda la organización.

Pilares Fundamentales de la Modernización

La transformación exitosa de la función de riesgo se apoya en dos pilares críticos: la modernización de la infraestructura de datos y el aprovechamiento inteligente de las nuevas tecnologías.

Datos e Infraestructura: El Cimiento de la Gestión de Riesgos

La calidad y la accesibilidad de los datos son el principal desafío para las funciones de riesgo en la actualidad, y su resolución es una condición previa para cualquier avance significativo.

“Sin datos fiables y de alta calidad, incluso los modelos de riesgo más sofisticados están construidos sobre arena.” — Ulrike Heyken, Socia, KPMG en Alemania

• Desafíos Actuales: Una investigación de KPMG revela que el 75% de los encuestados afirma que la falta de una recopilación y gestión de datos de riesgo adecuadas obstaculiza la eficacia de su gestión de riesgos. Muchos bancos sufren de infraestructuras heredadas fragmentadas y falta de un enfoque común para la gestión de datos.
• Necesidad de un Enfoque Holístico: La solución es adoptar un enfoque integral para los datos, creando un sistema que acceda a datos de riesgo, finanzas y otras áreas, sentando las bases para análisis avanzados.

“Los bancos necesitan adoptar un enfoque holístico de los datos, sacándolos de las funciones individuales y creando una gestión coherente en toda la organización para sentar las bases de informes y análisis avanzados.” — Michael Monteforte, Socio, KPMG China

• Desafío ESG: La recopilación de datos ESG en todo el ecosistema es un reto particular, siendo la insuficiencia o inexactitud de los datos el principal desafío identificado para los próximos dos años.

El Rol Transformador de la Inteligencia Artificial

La IA y el Machine Learning (ML) son consideradas las tecnologías más importantes para apoyar la gestión de riesgos en los próximos tres a cinco años, ofreciendo un potencial inmenso junto con nuevos desafíos.

“La IA Generativa tiene un enorme potencial para acelerar los procesos y ofrecer conocimientos precisos, pero los bancos deben proceder con cautela, establecer barreras de protección y garantizar un uso fiable que también cumpla con los requisitos regulatorios.” — Matthias Peter, Socio, KPMG en Alemania

• Ventajas Potenciales: La IA puede ayudar a comprender la proliferación de datos, identificar factores de riesgo no conocidos, ofrecer nuevas capacidades de previsión y automatizar procesos internos y de cara al cliente.
• Riesgos Inherentes: La IA también introduce riesgos significativos. Los modelos pueden proporcionar información incorrecta que lleve a malas decisiones de inversión o aprobación de préstamos. Los programas sesgados pueden discriminar a ciertos grupos.
• Rol del CRO: El CRO desempeña un papel crucial en el establecimiento de las “barreras de protección” (guardrails) necesarias para gestionar eficazmente los riesgos relacionados con la IA, garantizando que la organización aproveche la tecnología de forma segura y cumpliendo con la normativa.

Ejemplos de Casos de Uso Innovadores de la IA en la Gestión de Riesgos

IA Generativa (Gen AI)

• Chatbots de cara al cliente: Mejora de la productividad de los empleados y el servicio al cliente.
• Referenciación cruzada de documentos: Análisis completo y referencias cruzadas de documentos regulatorios e internos.
• Extracción de datos clave: Extracción de datos esenciales de estados financieros para apoyar a los analistas de crédito.
• Asesoramiento financiero personalizado: Asesoramiento adaptado a los perfiles y preferencias individuales de los clientes.
• Documentación de procesos y código: Documentación automatizada de procesos o código.

Machine Learning (ML)

• Evaluación automatizada de la calidad de los datos: Mejora en la detección de errores en las entregas de datos externos.
• Detección de fraude: Identificación y prevención de actividades fraudulentas mediante el análisis de patrones de transacciones.
• Decisión de crédito: Mejora de la precisión de las decisiones de crédito mediante análisis predictivos.
• Gestión de riesgos intradía: Previsión de los flujos de caja intradía para la gestión del riesgo de liquidez.
• Modelización del comportamiento del cliente: Agrupación y previsión de depósitos bancarios para optimizar la gestión de la liquidez.

Imperativos Estratégicos para el Chief Risk Officer (CRO)

Para liderar con éxito la transformación, los CRO deben centrarse en un conjunto de imperativos estratégicos que equilibren la eficiencia, el talento, la cultura y el cumplimiento normativo.

Aportar Valor, Optimizar Costos y Aumentar la Eficiencia

La inversión en una función de riesgo eficiente puede impulsar la productividad y la rentabilidad.

• Eficiencia Tecnológica: Se puede aumentar la eficiencia mediante nuevas tecnologías que simplifican procesos y mejoran la evaluación de riesgos, como la aplicación de IA y la automatización para tareas repetitivas.
• Optimización de Costos: El 85% de los ejecutivos bancarios considera que la gestión de costos es fundamental para sus prioridades estratégicas. El outsourcing o co-sourcing se consideran vías para mejorar la eficiencia de la gestión de riesgos.

Invertir en Talento y Construir una Cultura Consciente del Riesgo

La transformación de la función de riesgo requiere tanto nuevas competencias como un cambio cultural profundo en toda la organización.

“El futuro del riesgo exige una cultura en la que se premie la curiosidad, se rompan los silos y cada empleado esté capacitado para actuar frente al riesgo.” — Matthias Mayer, Socio, KPMG en Alemania

• Nuevas Competencias: Se necesitan profesionales del riesgo que actúen como socios de negocio de valor añadido. Esto requiere un conjunto de habilidades transversales, perspicacia empresarial y habilidades interpersonales desarrolladas. La experiencia en IA, datos y gestión de riesgos en general es cada vez más necesaria.
• Cultura “Centrada en el Riesgo”: El liderazgo desempeña un papel crucial en el fomento de una cultura sólida y consciente del riesgo. Esta cultura ayuda a los empleados a reconocer los riesgos dentro de sus funciones y a comprender la interconectividad del riesgo en toda la organización.

Gestionar las Demandas Regulatorias en un Mundo Cambiante

• Adaptabilidad: La función de riesgo debe adaptarse continuamente a los cambios regulatorios, considerando las diferentes rigurosidades entre regiones (p. ej., EE. UU., Reino Unido y Europa).
• Eficiencia en el Cumplimiento: El proceso de cumplimiento puede hacerse más eficiente revisando continuamente las prioridades regulatorias y armonizando las iniciativas para evitar la duplicación de esfuerzos.

Conclusión: La Urgencia de Actuar en una Nueva Era

Los CRO de la banca se enfrentan a desafíos significativos en una realidad sin precedentes. La investigación de KPMG destaca dos factores clave para una transformación exitosa del riesgo: una plataforma integrada de gestión de riesgos empresariales y procesos optimizados.

Una estrategia verdaderamente moderna debe abarcar datos, integración de IA y otras tecnologías a nivel de toda la empresa, incorporando de forma flexible los riesgos emergentes en todos los procesos de negocio. Dado que el rápido ritmo del cambio continúa acelerándose, los líderes bancarios no tienen tiempo que perder para emprender el viaje hacia una gestión de riesgos preparada para una nueva era.

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