Te lo resumimos: BBVA va a escuchar con más atención a las personas que consumen sus productos, para descubrir lo qué necesitan y hacer su vida mucho más fácil. ¡Atento/a a este resumen en el que dibujamos el futuro del sector financiero!
Llega la revolución de la banca digital global
Mejorar la relación con el cliente no es algo sencillo. La industria financiera ha tenido que aprenderlo por las malas. Millones de euros perdidos en captación, guerras de precios dentro del sector e inversiones en desarrollos que no ven un retorno. ¿Qué ha descubierto BBVA que los demás ignoran? Que la conversación se ha convertido en algo fundamental.
Es el centro de la experiencia financiera. Ya no basta con ofrecer servicios novedosos,la gente espera que su banco les escuche, entienda y responda en consecuencia; en tiempo real y con valor para su día a día. De lo contrario, buscarán otro banco, así de fácil.
BBVA lo sabe y ha decidido hacer del cliente el centro de su estrategia de negocio. No se trata de un truco de marketing. Tal y como explicaba Onur Genç: “Vamos a ayudar a las personas a tomar mejores decisiones financieras”. Este compromiso se concreta en tres prioridades:
- Productos que mejoran la salud financiera.
- Interacción más personalizada y contextual.
- Ejecución guiada por la excelencia.
Hablando claro: Buscan generar experiencias positivas. Eso es lo que destacan como prioridad última y más importante. Porque si un usuario no disfruta de la mejor experiencia dentro de su banca online, es probable que busque alternativas.
El motivo detrás de la renovación de la app de BBVA
El caso de la entidad española no es único, como veremos ahora. Las innovaciones de los gigantes financieros responden a una demanda real: los usuarios quieren ayuda en la gestión de sus finanzas personales, además de agilidad y acompañamiento profesional.
Tal y como refleja el informe de Accenture Banking Consumer Study 2025, Hoy en día, los clientes esperan que las instituciones financieras hagan más que simplemente prestar servicios; quieren ver esfuerzos por mejorar su bienestar financiero."
La consultora también indica que esto es importante en todos los rangos de edad, pero especialmente en el caso de las generaciones más jóvenes, destacando: “El 88% de la generación Z y los millennials encuestados afirmaron estar ansiosos por ampliar sus conocimientos financieros”.
Los gigantes de la banca quieren aprovechar al máximo la IA
A continuación te contamos cómo avanza la industria en esta carrera por la innovación. Hemos seleccionado seis casos a nivel mundial para ilustrar los avances en materia de atención al cliente, prevención del fraude, análisis de datos y personalización de los servicios bancarios:
JPMorgan Chase, una conversación que vale millones
La entidad neoyorquina apuesta fuerte por la inteligencia artificial generativa. Su asistente virtual es capaz de gestionar la inmensa mayoría de las consultas de clientes de forma autónoma, comprendiendo no solo lo que dicen... sino lo que realmente quieren.
DBS digibank, el futuro financiero ya vive en Singapur
El mayor banco del sudeste asiático no se ha quedado atrás. Su asistente virtual usa IA generativa para simplificar la gestión financiera. La entidad ha sido reconocida por su adopción de esta tecnología, con más de 800 modelos y 350 casos de uso.
Capital One Eno: el guardián silencioso de tus finanzas
El asistente virtual de Capital One, lleva la idea de “prevención” a otro nivel. No solo avisa si hay algo raro en la cuenta: lo detecta antes que nadie. Disponible por chat, email o SMS, Eno vigila las transacciones, ofrece consejos de ahorro y resuelve incidencias.
NOMI, el asistente que cuida tu bolsillo sin que se lo pidas
El agente virtual de Royal Bank of Canada (RBC), es un claro ejemplo de cómo la inteligencia artificial puede mejorar la salud financiera de los usuarios. Analiza en tiempo real los hábitos de gasto, detecta anomalías y sugiere oportunidades de ahorro personalizadas.
Spending Intelligence: el chatbot con IA de Starling Bank
La entidad de Reino Unido ha lanzado una herramienta que responde preguntas sobre los gastos como si fuera un agente humano. Solo tienes que escribirlas o decirlas: “¿Cuánto he gastado en cafés esta semana?” La magia corre a cargo de Gemini, la IA de Google.
El nuevo copiloto financiero se llama N!Assistant
Este asistente de Nest Bank está potenciado con GPT-4 y es capaz de analizar cuentas, pagar facturas, programar transferencias, agendar reuniones con un asesor personal y mucho más. La entidad asegura que, además, N!Assistant mantiene el contexto en todo momento.
Todos estos asistentes comparten una idea central: la IA conversacional ya no es un extra, sino el nuevo estándar en la experiencia bancaria. No se trata solo de automatizar, sino de escuchar, anticipar y acompañar al cliente con inteligencia, empatía y eficiencia.
El reto de lanzar una IA sin alucinaciones y a bajo coste
Desde Coinscrap Finance sabemos que el éxito de estos casos de uso de IA generativa aplicada a la banca se basa en un cuidadoso trabajo previo durante la fase de trabajo con los datos de ETL (Extract Transform Load): el curado del contexto–o Dataset–al que recurre el algoritmo para generar sus outputs.
El uso de indicadores precalculados y datos estructurados es fundamental para obtener respuestas útiles, sin alucinaciones ni errores, a la vez que se limita el consumo computacional.
Los bancos, además, están comprobando que no es suficiente integrar inteligencia artificial en los procesos. Debe llegar al usuario final. Ellos y ellas exigen que se integre la tecnología en herramientas capaces de escucharles, comprender su situación financiera y responder a sus consultas en tiempo real.
Para estructurar la información y contextualizar el Big Data, es clave que las entidades se apoyen en aliados fintech expertos en análisis del dato transaccional. Los motores entrenados con millones de transacciones reales, son los que marcan la diferencia: dominan el lenguaje financiero, convierten datos complejos en información comprensible y son capaces de generar oportunidades comerciales prácticamente con cada interacción.
¿Un motor de IA conversacional experto en finanzas?
Algoritmos diseñados para entender al cliente bancario: ¿cómo se entrenan? En Coinscrap Finance llevamos años aplicando inteligencia artificial a la clasificación de ingresos y gastos, categorización de transacciones, identificación de comercios y cálculo de huella de carbono, por mencionar solo algunas de las funcionalidades de COCO, nuestro motor inteligente.
Por eso, interpretar el contexto financiero en el que se mueve a diario cada persona y añadir información fundamental (como la frecuencia de los pagos recurrentes, por ejemplo) es algo natural para nosotros. Gracias a nuestro trabajo con los datos, los bancos pueden conversar con los usuarios como nunca antes.
Nuestros clientes lo saben: Adaptar servicios, anticiparse a las necesidades del cliente y crear experiencias bancarias únicas no es el futuro, sino el presente. ¿Qué han hecho para lograrlo? Crear una estructura de datos curada y enriquecida, que va a permitir a la inteligencia artificial eliminar alucinaciones y acceder en milisegundos a la información más relevante.
Un historial financiero accesible, comprensible y realmente útil marcará tendencia en los próximos meses, ¡estamos seguros! Es el momento de poner al cliente en el centro de tu estrategia de negocio, mejorar cada interacción con tu marca y potenciar tus resultados.
Preguntas Frecuentes (FAQs)
¿Por qué la estrategia de IA de BBVA es relevante para toda la banca digital?
BBVA ha apostado por una integración radical de la perspectiva del cliente, utilizando inteligencia artificial (IA) para personalizar la experiencia, anticipar necesidades y mejorar la salud financiera de los usuarios. Este enfoque está marcando tendencia en el sector y sirve de inspiración para otros bancos que buscan diferenciarse a través de la innovación centrada en el cliente.
¿Cuáles son los principales beneficios de incorporar IA conversacional en la banca?
La IA conversacional permite a los bancos escuchar y responder a los clientes en tiempo real, mejorar la personalización, aumentar la eficiencia operativa y reducir costes. Además, facilita la prevención del fraude, el análisis de datos y la automatización de procesos, generando experiencias más satisfactorias y seguras para el usuario.
¿Qué retos implica implementar IA generativa en banca?
El principal reto es evitar las “alucinaciones” (errores o invenciones de la IA) y optimizar el consumo computacional. Esto requiere un trabajo previo de curación y estructuración de los datos (ETL), así como el uso de datasets de calidad y motores entrenados específicamente en el lenguaje financiero.
¿Cómo pueden los equipos de innovación y experiencia del cliente aprovechar la IA?
• Identificando oportunidades de personalización y anticipación de necesidades.
• Automatizando la atención y resolución de consultas por parte del cliente.
• Analizando datos transaccionales para descubrir patrones y generar recomendaciones accionables.
• Mejorando la seguridad y la prevención del fraude mediante análisis del comportamiento.
¿Qué papel juegan los motores de IA especializados en datos transaccionales?
Las herramientas como COCO, el motor de IA propio de Coinscrap Finance, permiten a los bancos crear la base de datos perfecta para que la inteligencia artificial conversacional ofrezca sus mejores resultados.
Su entrenamiento y diseño lo hacen ideal para el sector financiero. Clientes como Santander, ABANCA, Unicaja, B100 o Bankinter, lo emplean para categorizar ingresos y gastos, identificar comercios, calcular la huella de carbono, enriquecer el transaccional y obtener insights valiosos.
