La transformación de la supervisión moderna: tres fuerzas que están redefiniendo las prácticas regulatorias

Las autoridades de supervisión financiera están recurriendo cada vez más a infraestructuras nativas de la nube, datos granulares y una supervisión potenciada por la IA para avanzar hacia un enfoque de supervisión más basado en los datos y con visión de futuro

Ante el aumento de los volúmenes de datos, la creciente complejidad y las exigencias cambiantes en materia de supervisión, los bancos centrales y los organismos reguladores están impulsando la forma en que los datos, la tecnología y el análisis contribuyen a una supervisión eficaz. Basándose en los diálogos normativos y en su colaboración con más de 100 autoridades de supervisión de todo el mundo, Regnology ha identificado tres factores que influyen cada vez más en las iniciativas de modernización de la supervisión: la infraestructura nativa de la nube, los datos granulares y la supervisión potenciada por la IA.

Una base nativa de la nube

Fomentar la resiliencia y la escalabilidad

La arquitectura nativa de la nube se está consolidando como un factor clave para la resiliencia de la supervisión. Permite a las autoridades escalar de manera eficiente, gestionar los crecientes volúmenes de datos e implementar nuevas capacidades al ritmo de los cambios normativos. Una encuesta de Central Banking de 2025 reveló que el 53% de los reguladores ya utiliza servicios en la nube, mientras que otro 27% tiene previsto adoptarlos.

La experiencia de la Autoridad Financiera de Andorra (AFA) ilustra esta transición. Al sustituir los sistemas locales heredados por el Regnology Supervisory Hub (RSH), alojado en Rcloud, la AFA modernizó su infraestructura de supervisión en tan solo cinco meses y estableció una base segura y escalable que redujo los costos de infraestructura y mejoró la eficiencia en los procesos de supervisión tanto nacionales como europeos.

Los supervisores y las entidades financieras de todo el mundo comparten una ambición común: una presentación de información precisa, oportuna y adaptable

La plataforma RSH, modular y nativa de la nube, permite automatizar de principio a fin todo el ciclo de supervisión, desde la recopilación y validación de datos hasta su análisis. A través del servicio de contenidos de Regnology, AFA recibe paquetes de contenidos estandarizados y actualizados de forma continua para marcos regulatorios como los de la Autoridad Bancaria Europea, lo que permite automatizar la recopilación de datos sin necesidad de realizar un seguimiento manual ni crear plantillas. Los plazos para la creación e implementación de nuevos informes se han reducido de semanas a días.

Al consolidar fuentes de datos fragmentadas en una única plataforma, AFA ha eliminado los silos de datos y ha optimizado la elaboración de informes. Su equipo puede ahora centrarse en análisis de alto valor y en la toma de decisiones, con el respaldo de una infraestructura preparada para el futuro que se adapta a los mandatos en constante evolución y se amplía a nuevos ámbitos normativos.

De la agregación a la granularidad

Habilitación de una supervisión centrada en los datos

Los supervisores y las entidades financieras de todo el mundo comparten una ambición común: una presentación de informes precisa, oportuna y adaptable. Se está acelerando un cambio fundamental: se está pasando de la presentación de informes agregados y basados en plantillas a modelos de datos granulares y estandarizados que redefinen la forma en que se recopilan, procesan y utilizan los datos.

Las definiciones compartidas y los niveles de granularidad acordados garantizan que los datos puedan interpretarse, compararse y reutilizarse de forma coherente para múltiples fines de supervisión y análisis. Esta evolución simplifica la presentación de informes, reduce los envíos duplicados y proporciona a los supervisores conjuntos de datos más completos para obtener una visión más profunda y ejercer una supervisión proactiva.

Para aprovechar todo su potencial, la granularidad resulta más eficaz cuando se alinea con los datos, los procesos y la tecnología. Definir desde el principio los niveles adecuados de granularidad y una semántica común evita una complejidad innecesaria, permite la automatización y allana el camino para una presentación de informes directa de principio a fin (STR).

Esta tendencia global es evidente en todos los mercados. El programa Integrated Reporting Framework del Banco Central Europeo (BCE) armoniza la presentación de informes estadísticos entre los bancos de la eurozona, consolidando múltiples requisitos en un único marco de presentación de informes estandarizado. En Asia-Pacífico, el programa Granular Data Reporting 3.0 de la Autoridad Monetaria de Hong Kong y el Proyecto de Presentación de Informes Estadísticos y Gestión de Datos del Bank Negara Malaysia, conocido como Project Stream, promueven un enfoque de “recoger una vez, utilizar muchas veces” a través de la presentación de informes granulares a nivel de transacción. En América del Norte, el programa de Modernización de la Recopilación de Datos de la Oficina del Superintendente de Instituciones Financieras está modernizando su plataforma tecnológica de recopilación de datos, impulsando iniciativas clave en materia de datos y mejorando la calidad de los mismos.

RSH complementa esta transformación agilizando los flujos de trabajo de recopilación y validación de datos en múltiples formatos técnicos, desde informes narrativos hasta datos granulares. Al garantizar la calidad de los datos mediante controles normativos, requisitos de presentación y reglas de validación, facilita la simplificación de la presentación de informes, el intercambio seguro de datos y la colaboración entre organismos de supervisión.

Hacia una supervisión potenciada por la IA

De la experimentación a la IA operativa

La convergencia de la infraestructura nativa de la nube y los datos granulares está sentando las bases para la siguiente fase de modernización: una supervisión reforzada por IA agéntica. La inteligencia artificial se está integrando cada vez más en los procesos de supervisión, mejorando el análisis, la automatización y la evaluación de riesgos. En lugar de sustituir la experiencia humana, esta tecnología amplía las capacidades de los profesionales, reduciendo las tareas manuales y facilitando la identificación de patrones y desviaciones críticos que requieren un análisis más profundo.

A medida que las autoridades de supervisión modernizan su infraestructura, la mejor forma de alcanzar el éxito consiste en conectar los datos, la tecnología y la gobernanza dentro de un marco de confianza

Estudios de caso recientes sobre bancos centrales demuestran cómo los supervisores están aplicando la IA en la práctica. La Autoridad Reguladora del Centro Financiero de Catar utiliza la IA para identificar nuevos factores de riesgo. En Perú, la Superintendencia de Banca, Seguros y Fondos de Pensiones Privados aplica herramientas de IA y aprendizaje automático dentro de su marco de pruebas de resistencia de solvencia. Del mismo modo, el Banco Central de Brasil utiliza el aprendizaje automático para comparar los resultados de los bancos e identificar una posible subestimación del riesgo. Estos ejemplos ilustran un cambio de la experimentación con la IA a aplicaciones prácticas en materia de supervisión.

Estos avances ponen de relieve tanto los progresos como los retos. La eficacia de la IA depende de la calidad y la integración de los datos, mientras que los modelos avanzados suscitan inquietudes en torno a la explicabilidad y la auditabilidad. Salvar esta brecha entre el potencial y la práctica es, por lo tanto, un esfuerzo tanto institucional como tecnológico, que requiere una gobernanza sólida, competencias especializadas y marcos operativos y de datos alineados.

Regnology, un socio de confianza para la supervisión moderna

Desde los cimientos hasta la supervisión basada en la inteligencia con RSH Ascend

A medida que las autoridades de supervisión modernizan su infraestructura, la mejor forma de alcanzar el éxito es conectar los datos, la tecnología y la gobernanza dentro de un marco de confianza. Basándose en una profunda experiencia en el sector y en el apoyo prestado a más de 100 autoridades de supervisión en todo el mundo, Regnology hace posible esta transformación a través de un ecosistema de supervisión preparado para el futuro.

En su núcleo se encuentra Ascend, la plataforma de Regnology centrada en la nube y en los agentes, que sienta las bases para la inteligencia gobernada (RGI), la gestión fiable de datos y los servicios compartidos. Esta arquitectura común permite la escalabilidad, la seguridad y la automatización inteligente en todas las soluciones de Regnology.

Partiendo de esta base, la galardonada solución RSH ofrece las mejores capacidades de su clase para la supervisión casi en tiempo real, la gestión granular de datos y la supervisión basada en inteligencia artificial. RSH da soporte a todo el ciclo de vida de la supervisión con cálculo avanzado de riesgos, pruebas de estrés, análisis predictivo y capacidades de alerta temprana, lo que ayuda a las autoridades a identificar riesgos emergentes y a tomar decisiones más fundamentadas.

Juntos, Ascend y RSH aceleran la visión del sector respecto a la STR, permitiendo un enfoque de supervisión más autónomo, eficiente y con visión de futuro.

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