Pagos listos para IA: por qué las arquitecturas de pago heredadas no pueden soportar pagos seguros, explicables y en tiempo real

Un marco para la transparencia, resiliencia y modernización de pagos impulsada por IA

El problema de la transparencia en tiempo real en los pagos

Los pagos operan a una velocidad y perfil de riesgo fundamentalmente diferentes a otras funciones bancarias. Mientras que la mayoría de los sistemas heredados fueron diseñados para procesamiento por lotes, los pagos exigen decisiones en milisegundos, detección de fraude en tiempo real y manejo inmediato de excepciones.

La IA promete mejorar el enrutamiento, reducir el fraude y mejorar el procesamiento directo (STP), pero no puede funcionar de manera segura cuando la arquitectura de pagos subyacente es opaca. Los sistemas de pago heredados—basados en rutinas COBOL, reglas codificadas de forma rígida y parches no documentados—no pueden proporcionar la transparencia que la IA requiere para justificar o explicar decisiones.

Esto crea una desajuste estructural: La IA es en tiempo real; los pagos heredados no. El resultado es una brecha de transparencia que expone a los bancos a riesgos operativos, financieros y regulatorios.

Dependencias ocultas dentro de los flujos de pago heredados

Los sistemas de pago acumulan complejidad a lo largo de décadas. Bajo la superficie de cada transacción ACH, transferencia, SWIFT o RTP existe una red de dependencias ocultas:

• Lógica de enrutamiento incrustada en módulos monolíticos COBOL

• Reglas de manejo de excepciones que evolucionaron mediante parches de emergencia

• Puntuación de fraude dependiente de rutas de datos heredadas

• Sistemas downstream influenciados por interfaces no documentadas

• Transformaciones ISO 20022 apiladas sobre formatos de mensajes más antiguos

Estas dependencias crean una arquitectura de pago de caja negra donde ni humanos ni máquinas pueden rastrear cómo se tomó una decisión.

Los modelos de IA entrenados en estos entornos heredan estos puntos ciegos. Incluso si el modelo es explicable, el sistema con el que interactúa no lo es—haciendo que toda la cadena de decisiones de pago sea opaca.

Por qué la IA falla en los sistemas de pago heredados

La IA en pagos requiere:

• Datos limpios y en tiempo real

• Lógica de enrutamiento determinista

• Caminos de decisión rastreables

• Linaje consistente

• Alta fidelidad en la observabilidad

Los sistemas de pago heredados no proporcionan ninguno de estos. En cambio, introducen:

• Latencia por núcleos orientados a lotes

• Linaje de datos inconsistente

• Reglas codificadas que anulan decisiones de IA

• Flujos de excepciones opacos

• Limitada capacidad de auditoría

Esto conduce a resultados impredecibles, fallos en el STP y exposición regulatoria.

El problema no es el modelo de IA—es la arquitectura que lo soporta.

El Modelo de Madurez de Transparencia en Pagos (PTMM)

Para abordar estos desafíos, la modernización de pagos requiere un enfoque estructurado. El Modelo de Madurez de Transparencia en Pagos (PTMM) ofrece un marco de cinco niveles para evaluar y mejorar la preparación de la arquitectura de pagos para la IA.

Nivel 1 — Lógica de Pago Opaca

Enrutamiento, reglas de fraude y manejo de excepciones están incrustados en código heredado sin documentación ni trazabilidad.

Nivel 2 — Visibilidad Parcial del Linaje

Algunos flujos de datos están mapeados, pero las dependencias permanecen ocultas entre canales y sistemas.

Nivel 3 — Transparencia a nivel de componentes

La lógica de negocio se desacopla en componentes modulares con caminos de decisión rastreables.

Nivel 4 — Observabilidad en tiempo real

Los flujos de pago, decisiones de enrutamiento y desencadenantes de fraude son observables en tiempo real.

Nivel 5 — Arquitectura lista para IA y reguladores

Cada camino de decisión es transparente, auditable, explicable y alineado con las expectativas regulatorias.

El PTMM proporciona a los bancos una forma medible de evaluar el progreso de modernización e identificar brechas arquitectónicas que deben abordarse antes de desplegar IA en los flujos de pago.

Presión regulatoria sobre la transparencia en pagos

Los sistemas de pago son cada vez más considerados como infraestructura nacional, y los reguladores están cambiando hacia expectativas a nivel de arquitectura. Los órganos supervisores ahora enfatizan:

• Explicabilidad en tiempo real del fraude

• Trazabilidad de las decisiones de enrutamiento de pagos

• Auditabilidad de resultados automatizados

• Consistencia semántica ISO 20022

• Resiliencia operativa en redes de pago en tiempo real

• Gobernanza de decisiones de pago impulsadas por IA

A medida que se expanden los esquemas de pago en tiempo real (FedNow, RTP, UPI, SEPA Instant), los reguladores exigirán a los bancos demostrar no solo cómo funciona la IA, sino cómo la arquitectura de pagos respalda decisiones transparentes, seguras y explicables.

Los sistemas heredados no pueden cumplir con estas expectativas sin modernización.

Un plan para la modernización de pagos lista para IA

Los bancos que se preparan para operaciones de pago habilitadas por IA deben adoptar un plan estructurado:

• Establecer linaje de datos en tiempo real en todos los canales de pago

• Desacoplar enrutamiento y lógica de excepciones de núcleos monolíticos

• Introducir observabilidad arquitectónica para fraude, STP y flujos de excepciones

• Implementar capas de gobernanza que rastreen entradas, salidas y anulaciones del modelo

• Construir hojas de ruta de modernización que prioricen la transparencia, no la velocidad

• Alinear la modernización de pagos con las expectativas regulatorias de explicabilidad

Este plan asegura que la IA se implemente en entornos de pago donde las decisiones sean explicables, los riesgos manejables y las operaciones resilientes.

Por qué esto importa para el futuro de los pagos

Los pagos son el latido del sistema financiero. A medida que los bancos adoptan IA para mejorar la detección de fraudes, el enrutamiento y el STP, la arquitectura subyacente debe evolucionar para respaldar la transparencia y la explicabilidad.

Las instituciones que adopten una modernización de pagos centrada en la transparencia serán las capaces de:

• Cumplir con las expectativas regulatorias emergentes

• Desplegar IA de forma segura y responsable

• Reducir el fraude y el riesgo operativo

• Apoyar esquemas de pago en tiempo real

• Modernizar sin desestabilizar los núcleos heredados

La transparencia arquitectónica ya no es opcional.

Es la base de pagos listos para IA.

Sobre el autor

Neeraj Aggarwal es un líder en modernización y transformación de pagos con profunda experiencia en banca habilitada por IA, modernización de núcleos y arquitecturas de pagos en tiempo real. Asesora a instituciones financieras en la construcción de sistemas de pago resilientes, transparentes y listos para reguladores, y contribuye con liderazgo de pensamiento en foros globales de la industria.