El sistema de pagos inmediatos del Banco de la República de Colombia, Bre-B, cerró su primer año de operaciones con más de 1.700 millones de transferencias procesadas y una base acumulada de 36 millones de usuarios. Sin embargo, este volumen transaccional ha puesto a la banca colombiana frente a una nueva encrucijada estratégica: pasar de la mera ejecución técnica a la interpretación inteligente de los datos.
En este nuevo contexto, la fintech 2innovate ha presentado FrameIQ, una capa de inteligencia artificial integrada en su plataforma Frame Banking, orientada a transformar los datos heterogéneos de las instituciones financieras en insights aplicables en tiempo real. La propuesta busca que los bancos de la región dejen de tratar las transacciones como simples registros operativos y comiencen a utilizarlas para anticipar comportamiento de clientes, optimizar márgenes de rentabilidad y reducir la fricción en los canales digitales.
"Durante años, el activo más valioso de un banco fue su cartera. Hoy, son sus datos transaccionales los que representan la mayor oportunidad desaprovechada", afirma Pablo Pereyra Portugal, Chief Revenue Officer de 2innovate. "Ya no basta con saber si un pago fue aprobado o rechazado. La banca necesita comprender qué productos generan valor, qué canales impulsan la adopción y en qué puntos se deteriora la experiencia del cliente".
Por qué importa
El avance registrado en Colombia no es un hecho aislado, sino la manifestación de un fenómeno estructural en toda América Latina. Impulsada por la proliferación de esquemas de pagos en tiempo real —como Pix en Brasil o CoDi/DiMo en México—, la región se ha consolidado como uno de los mercados de mayor crecimiento global en adopción de pagos digitales. Según datos de la consultora PCMI, los métodos digitales representaron el 60% del gasto total de consumo en América Latina durante 2025, de paso erosionando aceleradamente el uso de efectivo.
Esta masificación ha alterado de forma irreversible la ventaja competitiva de las entidades financieras tradicionales y de las fintechs. Mover dinero de forma instantánea y a bajo costo se ha convertido en una comodidad básica (commodity). El verdadero factor diferenciador para los actores del sector radica ahora en la capacidad analítica para procesar millones de eventos diarios distribuidos entre múltiples normativas, billeteras digitales y servicios financieros embebidos.
Para el ecosistema bancario latinoamericano, la integración de modelos de inteligencia artificial aplicados a la transaccionalidad permite resolver problemas analíticos de alta complejidad. La identificación temprana de patrones de fraude, la personalización dinámica de ofertas de crédito y la optimización de los costos de procesamiento entre redes interbancarias son áreas prioritarias donde la IA en tiempo real genera un impacto directo en la cuenta de resultados.
Qué sigue
Con la consolidación de Bre-B y la expansión de plataformas como FrameIQ, la industria financiera regional entra en una fase de adopción intensiva de analítica avanzada. Se espera que durante los próximos trimestres los principales bancos comerciales e instituciones de pago en Colombia y América Latina migren sus arquitecturas de datos hacia sistemas de procesamiento analítico en tiempo real (HTAP), capaces de ejecutar modelos de aprendizaje automático directamente sobre el flujo transaccional.
Los desarrollos futuros estarán enfocados en la interoperabilidad transfronteriza y la monetización de datos bajo esquemas de Open Finance. A medida que las regulaciones locales converjan hacia marcos de finanzas abiertas, las instituciones que hayan estructurado sus arquitecturas transaccionales con capas de IA estarán mejor posicionadas para ofrecer servicios de evaluación crediticia instantánea y gestión de finanzas personales altamente contextualizadas.
Así mismo, la competencia entre fintechs y la banca tradicional se desplazará desde la velocidad de integración API hacia la precisión predictiva. Las entidades que logren contextualizar la información de pago en el instante exacto en que ocurre la transacción no solo reducirán sus tasas de abandono en puntos de venta, sino que podrán automatizar la toma de decisiones financieras complejas antes de que las tendencias del mercado resulten evidentes para sus competidores.
Contexto
La transformación del sector financiero en Colombia ha estado marcada por una década de fuertes inversiones en modernización de core bancario y digitalización de canales. No obstante, la fragmentación de la infraestructura y los altos costos operacionales mantuvieron durante años una elevada dependencia del dinero físico. El lanzamiento de Bre-B por parte del Banco de la República representó un cambio de paradigma regulatorio destinado a democratizar el acceso al crédito y estandarizar los pagos interoperables.
Por su parte, 2innovate se ha posicionado en los últimos años como uno de los proveedores tecnológicos clave en la transición de la banca regional hacia arquitecturas modulares de SaaS y servicios en la nube. La compañía ha enfocado su propuesta de valor en resolver los desafíos de escalabilidad que enfrentan las instituciones financieras tradicionales cuando intentan procesar volúmenes masivos de transacciones concurrentes sin degradar la latencia del servicio.
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