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Juan Antonio Tapia*
El pasado 14 de junio de 2024, la Comisión Nacional Bancaria y de Valores y la Secretaría de Hacienda publicaron en el Diario Oficial de la Federación la resolución que modifica las disposiciones de carácter general aplicables a las instituciones de crédito, a la banca, dicha modificación tiene como objetivo fortalecer el control interno en materia de fraudes. La estadística, la economía del comportamiento y su uso en el sector financiero podrían apoyar en la prevención de este flagelo.
Uno de los principales cambios se relaciona con el establecimiento de un monto transaccional del usuario para evitar fraudes, dicho monto servirá como un límite para alertar y en su caso, detener la operación; si una operación rebasa el monto, entonces el usuario de la cuenta recibirá un mensaje o alerta que le permitirá autorizar o no el movimiento. Con esto, se busca que cientos de operaciones fraudulentas sean detenidas y, por tanto, disminuir el monto de las reclamaciones.
La medida tiene diferentes implicaciones, tanto del lado de la oferta (bancos), como del lado de la demanda (usuarios). En este texto nos concentramos en el hecho de que el umbral para alertar al usuario parte de dos posibilidades: que sea definido por el usuario, o bien, por la institución de crédito.
Si lo define el usuario, será interesante observar el comportamiento de los clientes al momento de asignar el monto, un análisis desde la economía del comportamiento será adecuado para entender los comportamientos agregados. Ahora bien, si lo define la institución, seguramente se utilizarán modelos estadísticos, e incluso algoritmos de ciencias de datos. Por tanto, la medida se relaciona con dos áreas de estudio que, actualmente, se encuentran muy presentes en el sector financiero: ciencia de datos y economía del comportamiento.
Entrando en materia, la normatividad define el “Monto Transaccional del Usuario” como un monto de referencia de las operaciones monetarias realizadas por usuarios, a su vez, el artículo 287 Bis, señala que las instituciones podrán utilizar el “Monto Transaccional del Usuario” como un insumo para la detección y prevención de eventos que se aparten de los parámetros de uso habitual de sus Usuarios. Además de lo anterior, se señala, que el cálculo de ese monto se podrá realizar de dos maneras: definido por el mismo usuario en la celebración del contrato, o bien, por parte de la misma institución, a partir de perfiles transaccionales de otros usuarios con características similares a las de dicho usuario, algo que en estadística se denomina estadística no supervisada, es decir, modelos que a partir de similitudes, perfilan grupos homogéneos, por ejemplo, clientes con características similares (edad, género, nivel de estudios, nivel de ingreso, etc.).
Usuario activo y participando
La otra posibilidad es que el umbral sea definido por el mismo usuario. Asignar un monto podría ser una tarea sencilla, sólo habrá que entrar a la aplicación y seleccionar el monto, sin embargo, implica conocer un poco de nuestra transaccionalidad y estimar un valor, el cual debería ser por encima del promedio. Es aquí donde la economía del comportamiento podría ayudar a explicar la manera en la que los usuarios estimarán dicho monto. En conclusión, el monto podrá ser calculado por un algoritmo, o bien, por el usuario, lo que implica la percepción de riesgo que este tenga, respecto a la probabilidad de fraudes.
La economía del comportamiento
La estadística se encuentra presente en diversas decisiones de la vida diaria, muchas veces tomamos decisiones a partir de promedios y medias calculadas de manera intuitiva, por ejemplo, con cuanto tiempo de anticipación debo salir de casa para llegar a buena hora al trabajo. Nuestro cerebro estima un tiempo promedio y a partir de ello, elige. Pero si tenemos dudas de la estadística y queremos mejorar la estimación, tenemos a nuestro alcance aplicaciones que nos permiten evaluar en tiempo real las condiciones de tráfico y realizar el cálculo, el cual difícilmente falla.
Los cálculos estadísticos también pueden determinar nuestros comportamientos en el sector financiero, existen cálculos de probabilidad con los que decidimos utilizar o no productos financieros, el caso más claro es cuando compramos una póliza de seguros, la normatividad mexicana no nos obliga a tener un seguro, por lo que el ciudadano elige libremente si contrata o no dicho seguro. Cuántas veces hemos escuchado que la gente decide no contratar seguros bajo el argumento de que “eso no me va a pasar”, es decir, existe una subestimación del riesgo ocasionada, en algunos casos, por la estimación frecuentista del evento, en este caso, tener accidentes o no. Nuestra percepción del riesgo varía según “cómo nos ha ido en la feria”. A veces estimamos bien y a veces no. Las ciencias conductuales nos demuestran que existen sesgos que nos impiden analizar a detalle cada uno de nuestros cálculos y nuestra relación con los servicios que ofrece la banca y los seguros
Regresando al tema del posible fraude en la banca, la normatividad nos permitirá establecer un monto que active alertas, ¿qué tanto dejar esa decisión al usuario final puede ser eficiente para generar el control? Será interesante observar el comportamiento de los usuarios y qué efectos tiene para la prevención del riesgo, el hecho de que el monto lo defina un algoritmo, o bien, el usuario, con sus limitaciones y probabilidades subjetivas. Sin duda, esta nueva normatividad, se relaciona con dos áreas de estudio muy presentes en la actualidad. En este último sentido, es de destacar que las ciencias conductuales también pueden ayudar a entender cómo se comportan los usuarios y mejorar los mecanismos de control de riesgos que permitan un sistema financiero más eficiente.
En conclusión, la implementación del “Monto Transaccional del Usuario” en el sector financiero representa un paso importante hacia la prevención del fraude y el control de riesgos. La combinación de la estadística, la economía del comportamiento y la tecnología puede ayudar a detectar y prevenir operaciones fraudulentas de manera más efectiva. Sin embargo, es importante considerar los posibles sesgos y limitaciones en la toma de decisiones de los usuarios y las instituciones financieras. La monitorización y evaluación continua de esta medida será fundamental para determinar su eficacia y hacer ajustes necesarios. Al final, la clave para el éxito de esta medida en la banca radica en la colaboración entre las instituciones financieras, los reguladores y los usuarios para crear un sistema financiero más seguro y eficiente.
