FedNow, el servicio de pagos instantáneos de la Reserva Federal lanzado en julio de 2023, procesó casi 5 millones de pagos instantáneos en el segundo trimestre de 2026, un aumento de 83% respecto del primer trimestre, según datos de la Reserva Federal (estadísticas de volumen y valor de FedNow). El servicio, que liquida pagos las 24 horas del día, también está ampliando su alcance potencial: la Reserva Federal ha emitido una propuesta que ampliaría el papel de FedNow en los pagos transfronterizos.

Según la propuesta, las instituciones participantes podrían utilizar intermediarios fuera de los Bancos de la Reserva Federal, como informó PYMNTS. Un banco corresponsal u otro proveedor podría encargarse de la parte internacional de una transacción mientras FedNow liquida el tramo estadounidense en tiempo real. Las transferencias transfronterizas que pasan por cadenas de banca corresponsal pueden tardar días en liquidarse. Para las empresas y los consumidores, esto podría significar un acceso más rápido a los fondos en un conjunto más amplio de flujos de pago internacionales.

Para los bancos y las fintechs, sin embargo, esto eleva la apuesta de un problema de infraestructura arraigado: la velocidad de los pagos avanza más rápido que los sistemas de datos fragmentados de los que dependen los bancos para evaluar el riesgo y defender las decisiones de aprobación.

Rieles más rápidos hacen que los datos fragmentados sean más determinantes

Los bancos tienen solo segundos para detectar fraude y exposición a sanciones antes de decidir si aceptan un pago a través de FedNow u otro riel de pago instantáneo. Los pagos transfronterizos hacen esa decisión más compleja al introducir partes adicionales, intermediarios, jurisdicciones y requisitos regulatorios, sin dar a los bancos más tiempo para evaluarlos.

La mayoría de la infraestructura financiera no está diseñada para esa ventana de decisión tan comprimida. Para evaluar un pago transfronterizo en tiempo real, los controles automatizados deben combinar al instante la información del pago entrante con los registros de clientes, historiales de transacciones y datos de cumplimiento almacenados en sistemas internos.

Los sistemas heredados desconectados de los bancos a menudo impiden que los controles automatizados accedan al contexto completo a tiempo. Las fintechs pueden tener infraestructura más moderna, pero su capacidad para evaluar pagos sigue dependiendo de intercambios de datos con socios bancarios, procesadores de pagos y proveedores externos de cumplimiento que no controlan por completo.

Y como la liquidación de FedNow es definitiva una vez completada, una señal perdida se vuelve mucho más difícil de atender después de que los fondos se mueven.

Eso deja a los bancos conectados directamente a los rieles de pago instantáneo, y a las fintechs que acceden a esos rie mediante alianzas bancarias, en una posición difícil: procesar un pago sin el contexto completo o rechazar una transacción legítima que no pueden verificar a tiempo. Ninguna de las dos, sostiene el análisis, es una base viable para escalar los pagos instantáneos de manera segura y confiable.

Tres prioridades para conectar los datos de pago y los controles de riesgo

Mover dinero en tiempo real requiere que las instituciones financieras también evalúen el riesgo en tiempo real. Eso comienza con datos confiables, se extiende a los controles que actúan sobre ellos y termina con un registro claro de cómo se tomó cada decisión de pago.

1. Rastrear los datos críticos "hasta el papel original"

Los controles automatizados utilizados para evaluar pagos en tiempo real son tan defendibles como los datos que los respaldan. El autor plantea la prueba así: ¿puede un banco rastrear los datos "hasta el papel original"? En la práctica, eso significa que un banco debería poder rastrear los insumos críticos, como la información de identidad del cliente, los detalles de las transacciones y los datos de detección de sanciones, hasta su fuente autoritativa.

Seguir ese rastro puede complicarse a medida que los registros se mueven entre sistemas heredados. Los datos pueden combinarse, reformatearse, enriquecerse o corregirse hasta convertirse en lo que el autor llama "una mezcla revuelta y retocada". Los bancos deben identificar el sistema de registro de cada insumo, establecer definiciones consistentes y documentar cómo cambian los datos entre su origen y el control de pago.

Este trabajo de base le da al banco un conjunto gobernado de insumos en los que puede confiar antes de comenzar a automatizar decisiones en tiempo real.

2. Construir controles en tiempo real sobre datos aprobados

Una vez que los bancos han identificado y gobernado los datos necesarios para las decisiones de riesgo de pagos instantáneos, deben conectar esas fuentes a controles automatizados capaces de recuperar y evaluar los insumos aprobados en cuestión de segundos.

Probar el proceso de extremo a extremo con volúmenes realistas de transacciones puede revelar conexiones lentas, formatos inconsistentes o integraciones débiles. También puede confirmar si la infraestructura más amplia puede soportar pagos instantáneos de manera confiable a gran escala.

Los agentes de IA pueden apoyar este proceso examinando la actividad a mayor escala, reconociendo patrones entre transacciones y detectando anomalías que los controles tradicionales podrían pasar por alto. Su rol debe permanecer claramente definido: los agentes pueden analizar los datos y alimentar sus hallazgos en los controles de riesgo establecidos sin determinar de manera independiente si los fondos deben moverse.

3. Conservar la evidencia detrás de cada decisión

El paso final es preservar un registro de cómo se evaluó cada pago. Para cada pago aceptado, rechazado o escalado, los bancos deben capturar automáticamente qué datos y controles informaron la decisión, qué alertas se generaron y por qué el pago recibió ese resultado.

Esto crea un rastro de auditoría defendible sin ralentizar el pago. Si un regulador o investigador cuestiona una transacción, el banco puede reconstruir la decisión utilizando evidencia capturada en el momento, en lugar de reconstruir manualmente registros en múltiples sistemas.

Elevar las decisiones de riesgo a la velocidad de los pagos

A medida que los tiempos de liquidación se reducen, el margen para la incertidumbre también se reduce. FedNow puede expandir el alcance de los pagos instantáneos, pero los bancos y las fintechs que construyen servicios sobre estos rieles siguen necesitando datos, gobernanza y controles automatizados para gestionar el riesgo a la misma velocidad.

El desafío es mantener esas decisionesibles cuando los datos subyacentes pueden abarcar varias organizaciones. Bancos y fintechs necesitan insumos confiables y un registro claro de los datos, controles y resultados de los que cada parte es responsable.

La liquidación instantánea cambia el cronograma para mover dinero. No debería cambiar el estándar sobre cómo se toman, documentan y defienden las decisiones.

El análisis fue publicado en Global Fintech Series. LatentView Analytics es una empresa de análisis impulsada por IA, ingeniería de datos y consultoría que ayuda a las empresas a destacar en el mundo digital aprovechando el poder de los datos.