Si usted trabaja en el área de cumplimiento o tecnología de un banco en la República Dominicana, conoce bien la sensación: cada día hábil, antes de cerrar operaciones, hay una lista de reportes que enviar. No uno. No diez. Los datos disponibles de la Administración Monetaria y Financiera término que engloba al Banco Central de la República Dominicana y a la Superintendencia de Bancos revelan que las entidades del sistema deben remitir un total de 593 informes mensuales, es decir más de siete mil reportes en un año calendario.

En sólo un mes, se remiten 489 reportes con frecuencia deenvío diario, 34 semanales, 2 quincenales, 64 mensuales y 4 trimestrales. Si tomamos solo los reportes de periodicidad mensual, los 64 que exige el calendario, y los multiplicamos por doce meses, obtenemos 768 entregas al año por esa sola categoría. Los diarios, en cambio, representan decenas de miles de envíos anuales por institución. La cifra no es un detalle burocrático: es el retrato de una carga regulatoria que consume horas, recursos humanos y tecnológicos que podrían destinarse a lo que realmente importa: el análisis, la gestión del riesgo y la atención al cliente.

Es necesario señalar que no todos estos reportes tienen la misma naturaleza. Algunos están completamente automatizados, generados directamente desde los sistemas core bancarios sin intervención humana apreciable. Otros están semiautomatizados, requiriendo revisión o ajuste manual antes del envío, y un tercer grupo exige un proceso de construcción más laborioso: consolidación de fuentes, validación de consistencia, preparación de notas explicativas y firma de responsables. Esta heterogeneidad es importante, porque la carga real no se mide solo en cantidad de reportes, sino en el tiempo y talento que cada entidad debe movilizar para garantizar el cumplimiento.

Para un banco grande, con infraestructura tecnológica robusta y equipos especializados, la gestión es onerosa pero manejable. Para una entidad mediana o una asociación de ahorros y préstamos, la misma exigencia puede representar una porción significativa de su capacidad operativa.

La pregunta que surge con naturalidad en un contexto de aceleración tecnológica es: ¿tiene sentido mantener este modelo de supervisión basado en la remisión de reportes, cuando la tecnología disponible permitiría un esquema completamente diferente? La respuesta es que no. Al menos no en su forma actual.

El modelo vigente en el que el banco elabora, valida y envía información al regulador, es un hijo de la era del papel y las primeras generaciones de sistemas informáticos. Su lógica era comprensible cuando no existían alternativas. Hoy, esa lógica ha sido ampliamente superada.

El concepto de SupTech, Supervisory Technology, tecnología supervisora, ha ganado centralidad en los debates de regulación financiera internacional precisamente por esto. El Banco de Pagos Internacionales (BIS) y el Financial Stability Board han documentado cuatro generaciones de evolución en las herramientas de supervisión. Las más avanzadas, las de tercera y cuarta generación, se caracterizan por el acceso directo del regulador a las bases de datos de las entidades supervisadas, en tiempo real o cuasi-real, a través de interfaces de programación de aplicaciones, las llamadas APIs, y arquitecturas de datos en la nube. En ese modelo, el banco no envía nada: el supervisor se conecta, consulta y extrae la información que necesita, en el momento en que la necesita, con la granularidad que requiera. La carga desaparece del lado de la entidad y migra hacia donde siempre debió estar: el análisis inteligente de la información por parte de la autoridad.

Esto no es especulación ni ciencia ficción. Es lo que ya ocurre en varias jurisdicciones de referencia. El Banco Central Europeo ha implementado una plataforma de supervisión digital conocida como Athena que incorpora inteligencia artificial, procesamiento de lenguaje natural y acceso automatizado a datos para supervisar los bancos del sistema europeo. La Autoridad Monetaria de Singapur fue pionera en establecer estándares de API regulatorias obligatorias, de modo que el regulador puede acceder en tiempo real a posiciones clave sin esperar informes periódicos. En el Reino Unido, la Financial Conduct Authority utiliza herramientas de análisis masivo de datos directamente vinculadas a los sistemas de las entidades supervisadas. En América Latina, Colombia y Chile están avanzando en marcos de Open Finance que sientan las bases técnicas y legales para este tipo de integración entre reguladores e instituciones financieras.

El argumento de la confidencialidad bancaria no aplica aquí, y es importante aclararlo. Para la Administración Monetaria y Financiera dominicana, el Banco Central y la Superintendencia de Bancos, no existe secreto bancario que oponer. La Ley 183-02 Monetaria y Financiera reconoce expresamente las atribuciones de supervisión e inspección de estas entidades sobre toda la información de las instituciones que regulan.

Lo que se propone no es abrir los datos bancarios al público ni a terceros, sino simplemente cambiar la mecánica de acceso: en lugar de que los bancos empujen información hacia el regulador, el regulador la jalará directamente desde las fuentes, con los protocolos de seguridad correspondientes.

El camino práctico para implementar este modelo en la República Dominicana no requiere una revolución de un día para otro. Lo que requiere es visión y voluntad institucional. Un primer paso razonable sería el diseño de un programa piloto en el que las entidades bancarias de mayor tamaño con infraestructura tecnológica ya consolidada establezcan un espejo de datos supervisorio: una capa de información estructurada, actualizada en tiempo real o a intervalos cortos, a disposición exclusiva del Banco Central y la Superintendencia, con estándares técnicos definidos conjuntamente. Sobre esa base, la Administración Monetaria y Financiera podría construir capacidades de análisis con inteligencia artificial, modelos predictivos de riesgo sistémico y paneles de alerta temprana que transformen la supervisión de reactiva a proactiva.

La tecnología cuántica, mencionada cada vez más en los foros de regulación financiera internacional, añade otra dimensión de posibilidad a mediano plazo: el procesamiento de volúmenes masivos de transacciones en fracciones de segundo, con capacidad para identificar patrones de riesgo que hoy escapan incluso a los modelos más sofisticados. Pero antes de llegar ahí, hay un paso más inmediato: eliminar los 593 reportes de envío mensualesen favor de un acceso continuo, automatizado y granular a las bases de datos del sistema financiero dominicano.

Los bancos ganarían tiempo y recursos. El regulador ganaría profundidad analítica. El sistema en su conjunto ganaría en eficiencia, integridad y capacidad de respuesta ante crisis. En un entorno global donde la velocidad de los shocks financieros supera la cadencia de cualquier reporte semanal o mensual, la supervisión en tiempo real no es un lujo. Es una necesidad. La pregunta que corresponde hacerse hoy no es si la República Dominicana puede darse el lujo de modernizar su modelo de supervisión bancaria. Es si puede darse el lujo de no hacerlo.

¡Enviar reportes es cosa del pasado: la era de la supervisión en tiempo real ha llegado!

La columna “La Banca Dominicana por Dentro”, es desarrollada por Jesús Geraldo Martínez, en el interés de aportar al fortalecimiento del Sistema Financiero Dominicano desde una perspectiva analítica y práctica orientada a la formación de conocimientos y divulgación de informaciones exclusivas de dicho sector. Para contactar con el autor. Email jesusgeraldomartinez@icloud.com, o seguir a @Jesusgeraldomartinez en Instagram

Jesús Geraldo Martínez

Economista

Dominicano, consultor, con amplia experiencia profesional en regulación y supervisión del sector financiero, destacado por sus conocimientos en gerencia, finanzas bancarias, gestión de riesgos, administración y optimización de portafolios, investigación económica, planificación estratégica, análisis de riesgos financieros y sectoriales, análisis y estructuración de bases de datos, econometría, estadística, diseño y aplicación de modelos de pruebas de estrés.

Ver más