El sector financiero viene atravesando una etapa crucial de transformación digital, producto de consumidores que demandan experiencias rápidas, personalizadas y sin fricciones, mientras que las fintechs continúan revolucionando el mercado, imponiendo nuevos retos para la banca tradicional.
En este contexto, modernizar los sistemas core y adoptar arquitecturas más ágiles se vuelve indispensable para mantener competitividad.
Es por ello que se adoptan por soluciones de implementar Cores Financieros ya consolidados y que garantizan temas claves, como resiliencia, seguridad, agilidad, mejorar costos operativos e Inter operatividad, ya que las arquitecturas tecnológicas están conformadas por múltiples capas que conforman en su totalidad el gran Eco Sistema que soporta el sistema financiero.
Los cores financieros más utilizados en el mundo y en Latinoamérica se dividen principalmente en dos grupos: los gigantes tradicionales (sistemas robustos líderes en grandes bancos tradicionales) y los nativos en la nube (plataformas ágiles dominantes en Fintechs y neobancos).
Por mencionar algunos core posicionados podemos citar:
Systematics, Altamira, Silverlake Axis, Temenos Core, Hogan Systems (de Luxoft / DXC), Oracle FLEXCUBE, Bantotal, Cobis Topaz, SAP for Banking, y otros más, como los desarrollados para ecosistema de startups y bancos de adopción 100% digital como Mambu o Thought Machine.
A todo lo descrito previamente, ahora se suma la participación activa de IA dentro del proceso de evolución de la banca, la cual estará marcada por la integración de tecnologías disruptivas, la profundización en la digitalización y la automatización inteligente de procesos claves.
Entre las tecnologías que tendrán mayor impacto destacan:
- Inteligencia artificial aplicada a análisis predictivo, automatización operativa y experiencias personalizadas.
- Automatización inteligente, que agiliza procesos internos y reduce tiempos de gestión.
- Plataformas abiertas (Open Banking y Open Finance)que impulsan la colaboración entre bancos, fintechs y otros actores más.
- Soluciones cloud y arquitecturas componibles, que habilitan escalabilidad, flexibilidad y despliegues más rápidos.
La gran pregunta ya no es: “Cómo llevar clientes al banco?” Ahora es: “¿Cómo llevar capacidades financieras al momento exacto donde ocurre la necesidad?
Esto cambia completamente la arquitectura del ecosistema financiero:
- APIs abiertas y seguras
- Pagos embebidos (Embedded Finance)
- Autenticación inteligente y sin fricción
- Procesamiento en tiempo real
- Arquitecturas event-driven
- Interoperabilidad entre ecosistemas
- IA para personalización y prevención de fraude En este nuevo modelo, el banco deja de ser un “destino” y se convierte en una capacidad integrada dentro de cualquier experiencia digital.
Es por ello que en Entelgy tenemos un área especializada en Servicios de Core Banking y aplicando soluciones de IA como apoyo a las diferentes necesidades de servicio de la banca, particularmente explorando :
DEV
- Mejorar agilidad
- Migración de lenguajes
- Mejorar performance
- OWASP / Seguridad
IT
- Tunning predictivo
- Migración DB
- Análisis comportamiento
- Migración Middleware
- Parches automáticos
QA
- Automatizar tests
- Calidad datos pruebas
- Mapeo impacto cambios
- Enriquecimiento continuo
- Cobertura ecosistema
DATA
- Análisis predictivo
- Machine Learning
- Gobernanza de datos
- Data-driven decisions
- Modelos cognitivos
SEGURIDAD
- Revisión automática
- Remediación código
- Vulnerabilidades
- Compliance IA
- Ethical hacking IA
OPERACIONES
- Finanzas y controlling
- Riesgos y compliance
- Áreas comerciales
- FinOps y procesos
- Doc. inteligente / ADRs
Igualmente en Entelgy Perú tenemos claro que hoy el desarrollo de software ya no se trata solamente de “programar una aplicación”, sino de elegir la arquitectura correcta para el problema correcto
El profesional bancario del futuro será un trabajador híbrido que dominará tanto las finanzas tradicionales como las herramientas tecnológicas y para que esto sea viable, se necesita tener claro el concepto de Gobierno IA y canalizar el uso de la misma bajo un Framework de trabajo especializado, es por ello que en Entelgy nos basamos en SPEC Driven Development (Desarrollo Guiado por Especificaciones) como metodología de desarrollo .
Resaltar que el implementar un Gobierno de Data es sumamente importante para establecer los límite a la IA.
