Colombia enfrenta uno de los años más desafiantes en riesgos financieros: la analítica avanzada será clave para proteger a la banca en 2026

El fraude financiero en Colombia se ha desplazado con fuerza al entorno digital. Las estafas en compras en línea (34,5%), el fraude digital (26,7%) y el robo de datos de tarjetas (14%) concentran hoy la mayor parte de los casos, evidenciando cómo la digitalización de pagos y servicios financieros ha ampliado los puntos de exposición al riesgo.

Existe un alto nivel de subregistro que agrava el problema. El 69% de las personas que sufren fraude no lo denuncia, lo que limita la visibilidad real del fenómeno y dificulta una respuesta oportuna y efectiva por parte del sistema financiero.

Colombia se prepara para un 2026 especialmente retador en materia de riesgos financieros. El aumento de esquemas de fraude digital, la evolución de riesgos operacionales y tecnológicos, la presión por nuevas exigencias regulatorias y un entorno macroeconómico incierto están configurando un escenario que exige a la banca replantear sus modelos tradicionales de gestión de riesgo.

Durante el último año, las entidades financieras han reportado un incremento sostenido en incidentes asociados al fraude digital. Según Asobancaria, solo en el primer semestre de 2025 se registraron más de 218.000 reclamaciones por fraude en canales financieros, una cifra que confirma la sofisticación creciente de los esquemas de suplantación y manipulación de transacciones. El fenómeno ya se ha convertido en una realidad cotidiana para millones de ciudadanos. De acuerdo con el estudio Fraude en Colombia 2025, elaborado por DataCrédito, el 97,7% de los colombianos percibe el fraude como un problema frecuente, mientras que el 36,6% afirma haber sido víctima directa en los últimos 12 meses y el 61% conoce a alguien cercano que también lo ha sido. Estas cifras confirman que el fraude dejó de ser un evento aislado para convertirse en un riesgo estructural del entorno financiero y digital.

Además, algunas categorías de clientes ya muestran dificultades crecientes para cumplir sus obligaciones financieras. Esto presiona a las entidades a revisar cómo están evaluando el riesgo y a detectar señales tempranas antes de que los créditos se deterioren. En este contexto, SAS Colombia señala que confiar solo en reglas fijas (como las que revisan el historial del cliente o su comportamiento pasado) ya no es suficiente frente a riesgos que cambian con rapidez.

La analítica de riesgos permite a las entidades pasar de reaccionar tarde a anticiparse. Por ejemplo, en lugar de detectar un posible incumplimiento cuando el cliente ya dejó de pagar, los modelos predictivos pueden identificar señales tempranas (como variaciones en ingresos, patrones inusuales de uso o retrasos en otros productos) y alertar a la entidad antes de que ocurra el deterioro.

Esto convierte los datos en una herramienta estratégica para evitar impactos financieros y reputacionales, que se traducen en beneficios tangibles para el sector financiero:

• Reducción significativa de falsos positivos, liberando capacidad operativa para el análisis de casos complejos.
• Decisiones comerciales más precisas, como límites de crédito y precios ajustados al riesgo real del cliente.
• Monitoreo continuo, que permite identificar anomalías e incumplimientos tempranos.
• Automatización de procesos regulatorios, acelerando la interpretación y adaptación frente a nuevos requerimientos.

La inteligencia artificial generativa está introduciendo una nueva etapa en la gestión del riesgo financiero. Según SAS, estas capacidades permiten realizar simulaciones avanzadas, generar escenarios sintéticos para pruebas de estrés, procesar grandes volúmenes de documentación regulatoria y apoyar a las áreas de riesgo mediante asistentes virtuales que redactan informes, interpretan datos, generan alertas y priorizan eventos críticos. No obstante, la compañía advierte que la sofisticación creciente de estos modelos exige estructuras de gobernanza más robustas: para que la IA genere valor sostenible en entornos altamente regulados, debe ser explicable, auditable y justa.

Para la compañía, 2026 será el año en que las entidades financieras que integren analítica avanzada, IA generativa y marcos sólidos de supervisión podrán diferenciarse en un mercado cada vez más exigente. En un entorno donde los riesgos crecen en volumen, velocidad y complejidad, la capacidad de anticipar eventos y responder con precisión será el nuevo factor competitivo. En ese sentido, para la banca moderna, gestionar el riesgo no es sólo protegerse: es tomar mejores decisiones, crecer con mayor precisión y responder con velocidad en un entorno incierto.

Colombia cuenta con condiciones favorables para acelerar esta transición: un sistema financiero digitalmente avanzado, un marco regulatorio en evolución y un ecosistema empresarial que comienza a adoptar modelos basados en datos y analítica avanzada. Sin embargo, los retos del próximo año no se limitan al fraude o al deterioro crediticio. Las entidades también deberán responder a exigencias más estrictas en materia de IFRS 9, que demanda estimar de forma anticipada la pérdida esperada de sus créditos; fortalecer los modelos de costo amortizado, que determinan el valor real de los préstamos; cumplir los criterios de solvencia, que aseguran la capacidad de absorber pérdidas; y gestionar adecuadamente el riesgo por fluctuaciones en tasas de interés bajo estándares como IRBB.

Todos estos frentes requieren modelos más precisos, explicables y auditables. En este escenario, la analítica de riesgos se consolida como una herramienta esencial para fortalecer la resiliencia del sistema financiero, asegurar el cumplimiento regulatorio y enfrentar con solidez los desafíos que traerá 2026.