A medida que la IA impulsa el banco abierto, la privacidad de los datos lo sostiene

Mientras que el 80% de los estadounidenses confían en la conveniencia de las aplicaciones financieras, aproximadamente 65% de las organizaciones financieras en todo el mundo informaron haber sufrido un ataque de ransomware en 2024. Esto no es una mera coincidencia, las organizaciones financieras son objetivos principales para los actores maliciosos debido al gran volumen de información personal que poseen. Los números de ruta, las direcciones, los números de seguridad social, las transacciones y los detalles personales son un filón de oportunidades para los delincuentes cibernéticos.

Durante años, ha habido obstáculos entre las instituciones financieras y su capacidad para compartir datos entre sí en un esfuerzo por proteger a los consumidores y las prácticas institucionales. En 2025, esas barreras están cayendo en un modelo llamado “banco abierto”. Esta innovación está impulsada por la inteligencia artificial (IA) y la codificación sofisticada para dar a los usuarios una visión clara de su salud financiera. Un solo perfil podría contener saldos de cuentas corrientes y de ahorro, historiales de transacciones de Venmo o PayPal y conocimientos personalizados sobre el gasto individual. Con esta nueva era de innovación, sin embargo, también viene el riesgo. Las instituciones financieras ya son objetivos para los actores maliciosos y derribar las barreras entre las organizaciones aumenta las oportunidades potenciales para los ataques.

Por qué las PET solo no pueden garantizar la seguridad del banco abierto

Las tecnologías de mejora de la privacidad (PET) han surgido como herramientas sofisticadas diseñadas para proteger esta mina de diamantes de datos. Las PET reducen la dependencia institucional de la información personal identificable mientras permiten a las instituciones financieras analizar datos agrupados. Los servicios que ofrecen las PET difieren según las herramientas y técnicas utilizadas, algunos comunes incluyen:

• Cálculo multiparte: Utilizando el cifrado y las técnicas matemáticas, las empresas pueden trabajar juntas en un proyecto sin revelar nunca los datos brutos individuales. Por ejemplo, si hay una serie de intentos de fraude en los bancos, cada empresa puede compartir tendencias sin revelar ninguna información individual. Con las PET, estas empresas están equipadas para rastrear el fraude global a pesar de las diferencias en las leyes de privacidad globales.
• Privacidad diferencial: Al agregar “ruido” a los conjuntos de datos, las instituciones financieras hacen que sea casi imposible rastrear los datos hasta un individuo. Sin arriesgar la precisión, el “ruido” de los datos protege los datos brutos.
• Cifrado homomórfico: Aunque suene imposible, las empresas pueden realizar cálculos en datos cifrados sin descifrarlos nunca. Por ejemplo, se pueden realizar cálculos en transacciones financieras cifradas sin que nunca se revele la información personal. Las consultas utilizadas pueden estar protegidas, lo que es especialmente útil para la detección de delitos transfronterizos.
• Aprendizaje federado: Finalmente, a medida que los modelos de IA aumentan en frecuencia, el aprendizaje federado permite a las empresas entrenar modelos de IA localmente sin combinar todos los conjuntos de datos. Esos modelos más pequeños se combinan eventualmente para aprovechar las capacidades del modelo de IA sin mover nunca los datos.

A pesar de la cantidad de métodos, las PET solo protegen los datos después de que han sido recopilados y se están utilizando. Las PET no pueden determinar si la recopilación, el procesamiento o el intercambio de esos datos es legal en primer lugar. Las regulaciones como el RGPD y la CCPA requieren el consentimiento explícito antes de procesar la información, incluso si se anonimiza más adelante. Las PET pueden mantener los datos seguros, pero sin la capacidad clara de utilizarlos en primer lugar, el procesamiento de la información del usuario podría ser ilegal.

La pieza que falta: Gestión de consentimiento y preferencias

Las plataformas de gestión de consentimiento y preferencias (CPM) son el socio legal de las PET. Las CPM crean un registro único de la verdad sobre lo que cada usuario ha (o no ha) acordado compartir. Esto garantiza que las preferencias del usuario se cumplan incluso cuando las instituciones participantes comparten información en un modelo de banco abierto.

Sin las CPM, el consentimiento puede ser descartado a medida que las instituciones financieras cruzan cables y combinan información, lo que se convierte en un pesadilla de cumplimiento que está a punto de suceder. Con las CPM en uso, las instituciones financieras pueden mantener un rastro de permisos y asegurar a los clientes que sus elecciones y confianza están siendo respetadas.

Al combinar las PET con las CPM, se acabaron los días de tener que intercambiar la protección de los datos por la obtención de conocimientos. Ahora, las instituciones bancarias pueden proporcionar a los individuos conocimientos valiosos y avanzar en la industria sin sacrificar datos valiosos.

Las apuestas para la confianza y el cumplimiento

Según la Comisión Federal de Comercio, los consumidores informaron haber perdido más de $12.5 mil millones debido al fraude en 2024, un aumento del 25% con respecto al año anterior. A medida que las instituciones financieras combinan los datos, el valor de esa información crece. Los ataques de violación de datos a gran escala pueden socavar la confianza del cliente y erosionar la reputación de una institución.

No importa la complejidad de las PET, no pueden garantizar la seguridad del 100%. Las PET requieren cálculos complejos y una gran experiencia en la industria para fortalecer los datos. Al igual que la IA abre puertas a la innovación, también crea más oportunidades para que los actores maliciosos lancen ataques sofisticados que pueden encontrar agujeros en sistemas de otro modo seguros. Incluso las áreas grises legales permanecen mientras las regulaciones, como el RGPD, se ponen al día con las técnicas emergentes. Las PET son poderosas, pero no son un reemplazo para una base sólida de gestión de consentimiento y preferencias.

Construyendo un sistema de defensa de dos capas

El banco abierto ofrece una nueva era de posibilidades financieras, desde la transparencia bancaria hasta la prevención del crimen y una mejor experiencia general del cliente. Ninguna de esas oportunidades importa, sin embargo, si no se construye con la privacidad de los datos en mente. Las PET y las CPM pueden combinarse para crear un marco poderoso que protege los datos a nivel técnico mientras mantiene la confianza del cliente.

Al borde de una innovación increíble, las instituciones financieras que colocan la confianza del cliente como un pilar central de las operaciones del banco abierto serán las que prosperen. Cuando la innovación y la confianza avanzan juntas, la industria financiera puede abrir las puertas a un mundo más fuerte y más seguro para todos.