Datos bancarios y analítica segura: El verdadero desafío en 2025
En la era digital, los datos bancarios son el nuevo lenguaje de la confianza. No obstante, el verdadero reto para las instituciones financieras chilenas ya no se centra únicamente en protegerlos, sino en analizarlos con ética, seguridad y rentabilidad, sin comprometer la privacidad ni incumplir las exigencias legales.
La convergencia entre cumplimiento normativo (Ley 21.719, Ley Marco de Ciberseguridad) y transformación digital exige a los bancos dar un paso decisivo hacia una analítica segura y responsable.
Este artículo explora cómo tecnologías emergentes como las Privacy-Enhancing Technologies (PETs), el uso de datos sintéticos, la gobernanza de datos y los nuevos marcos regulatorios están redefiniendo la gestión de la información en la banca chilena.
El poder de los datos en la banca digital chilena
En un ecosistema donde la experiencia del cliente, la eficiencia y la seguridad marcan la diferencia, los datos son el activo estratégico que permite:
-
Prevenir fraudes mediante análisis conductuales y alertas en tiempo real.
-
Optimizar riesgos crediticios con modelos predictivos más precisos.
-
Personalizar servicios a partir de información contextual y hábitos financieros.
-
Reducir costos operativos gracias a automatización y decisiones basadas en evidencia.
Según el IBM Cost of a Data Breach Report 2024, las organizaciones que integran IA y automatización en sus estrategias de datos reducen hasta US$2,2 millones en costos promedio por brecha, en comparación con aquellas que no las aplican. Esto demuestra que una gestión avanzada de datos impacta directamente en la eficiencia operativa y en la reducción de riesgos.
El verdadero obstáculo: Proteger no basta, hay que saber analizar
La mayoría de los bancos ya aplican cifrado, autenticación multifactor (MFA) y firewalls, pero aún enfrentan dificultades para aprovechar la analítica avanzada sin vulnerar la privacidad. La clave está en equilibrar seguridad, cumplimiento y valor de negocio.
Principales barreras
| Desafío | Impacto |
|---|---|
| Silos de datos | 57% de los bancos no logra una vista única del cliente (CleverTap, 2024). |
| Datos de baja calidad | Modelos imprecisos, sesgos y decisiones erróneas. |
| Regulaciones complejas | Limitan el uso cruzado de información entre áreas o partners. |
| Falta de cultura analítica | Desconfianza en los resultados y resistencia al cambio. |
Tecnologías que habilitan una analítica segura (PETs)
Las Privacy-Enhancing Technologies (PETs) están transformando la forma en que las instituciones analizan y comparten información sensible. Su valor radica en permitir la explotación de datos sin exponer identidades ni vulnerar normativas.
1. Privacidad Diferencial
Incorpora ruido estadístico controlado para proteger la identidad individual en análisis agregados, garantizando privacidad sin afectar la utilidad de los datos.
2. Aprendizaje Federado
Entrena modelos en distintas fuentes locales sin necesidad de trasladar la información. Ideal para bancos con filiales o colaboraciones interinstitucionales.
3. Cifrado Homomórfico
Permite realizar cálculos sobre datos cifrados, sin necesidad de descifrarlos. Aunque aún presenta retos en rendimiento, su adopción crece en Europa y América Latina.
4. Datos Sintéticos
Crea datasets artificiales que conservan las propiedades estadísticas de los datos reales, útiles para pruebas, entrenamientos y simulaciones sin riesgo de filtración.
Chile 2025: nuevas leyes, nuevos estándares
La entrada en vigor de la Ley 21.719 de Protección de Datos Personales y la Ley Marco de Ciberseguridad (2024) redefine la responsabilidad de las entidades financieras sobre la información que gestionan.
Ley 21.719 – Protección de Datos Personales
-
Multas de hasta 20.000 UTM para infracciones graves.
-
Plazo de 24 meses para su implementación.
-
Reconocimiento de los derechos ARCO (acceso, rectificación, cancelación y oposición).
-
Creación de la Autoridad Nacional de Protección de Datos.
Ley Marco de Ciberseguridad (2024)
-
Obliga a reportar incidentes al CSIRT Nacional.
-
Define responsabilidades para servicios esenciales como la banca.
-
Exige evaluaciones y pruebas periódicas de resiliencia.
NCG-510 – CMF
Establece planes formales de respuesta y recuperación ante incidentes, con foco en la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los datos.
Del dato protegido al valor de negocio
La diferencia entre competir y sobrevivir dependerá de convertir la protección en analítica con propósito. Cuando los datos son seguros, integrados y auditables, las organizaciones pueden:
1. Mejorar el scoring crediticio
Aplicar IA y machine learning para incluir nuevas variables (hábitos digitales, patrones de consumo) y ampliar el acceso al crédito sin elevar riesgos.
2. Fortalecer la detección de fraudes
Combinar analítica predictiva y grafos de relación para identificar anomalías en tiempo real.
3. Crear experiencias personalizadas
Diseñar estrategias de fidelización basadas en segmentación inteligente y contexto financiero.
4. Incrementar la eficiencia operativa
Automatizar decisiones y flujos críticos, reduciendo reprocesos y elevando la productividad de los equipos.
Buenas prácticas recomendadas
-
Evaluar la madurez de datos: Realizar diagnósticos que midan calidad, accesibilidad y cumplimiento.
-
Fortalecer la gobernanza: Definir roles, políticas y estándares de seguridad.
-
Adoptar PETs gradualmente: Priorizar proyectos controlados y escalables.
-
Formar al equipo: Fomentar cultura analítica y responsabilidad ética.
-
Monitorear continuamente: Implementar auditorías y KPIs de cumplimiento y valor.
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Qué son las PETs?
Son tecnologías que permiten analizar información sin exponer datos personales, garantizando privacidad y cumplimiento normativo.
¿Qué cambia con la Ley 21.719?
Aumenta el control del titular, establece sanciones más altas y obliga a designar un Delegado de Protección de Datos (DPO).
¿Cómo aplicar IA cumpliendo la ley?
Utiliza datos sintéticos y aprendizaje federado, documentando los fines y métodos de cada modelo.
¿Cómo empezar a crear una estrategia segura?
Realiza un diagnóstico de madurez, establece una hoja de ruta realista y busca aliados estratégicos como ACL.
El desafío de 2025 no será proteger más, sino proteger mejor y analizar con propósito. Las instituciones financieras que integren tecnología, cumplimiento y cultura de datos estarán mejor preparadas para innovar, cumplir la ley y responder con agilidad ante los riesgos.
En ACL, acompañamos a las organizaciones en el diseño e implementación de estrategias de gobernanza y analítica segura, integrando IA, automatización y las mejores prácticas para un crecimiento sostenible y confiable. Contáctanos
.jpg)
