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.
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.
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.
| 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. |
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.
Incorpora ruido estadístico controlado para proteger la identidad individual en análisis agregados, garantizando privacidad sin afectar la utilidad de los datos.
Entrena modelos en distintas fuentes locales sin necesidad de trasladar la información. Ideal para bancos con filiales o colaboraciones interinstitucionales.
Permite realizar cálculos sobre datos cifrados, sin necesidad de descifrarlos. Aunque aún presenta retos en rendimiento, su adopción crece en Europa y América Latina.
Crea datasets artificiales que conservan las propiedades estadísticas de los datos reales, útiles para pruebas, entrenamientos y simulaciones sin riesgo de filtración.
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.
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.
Obliga a reportar incidentes al CSIRT Nacional.
Define responsabilidades para servicios esenciales como la banca.
Exige evaluaciones y pruebas periódicas de resiliencia.
Establece planes formales de respuesta y recuperación ante incidentes, con foco en la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los datos.
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:
Aplicar IA y machine learning para incluir nuevas variables (hábitos digitales, patrones de consumo) y ampliar el acceso al crédito sin elevar riesgos.
Combinar analítica predictiva y grafos de relación para identificar anomalías en tiempo real.
Diseñar estrategias de fidelización basadas en segmentación inteligente y contexto financiero.
Automatizar decisiones y flujos críticos, reduciendo reprocesos y elevando la productividad de los equipos.
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.
Son tecnologías que permiten analizar información sin exponer datos personales, garantizando privacidad y cumplimiento normativo.
Aumenta el control del titular, establece sanciones más altas y obliga a designar un Delegado de Protección de Datos (DPO).
Utiliza datos sintéticos y aprendizaje federado, documentando los fines y métodos de cada modelo.
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