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Procesamiento del Lenguaje Natural en la banca

Afrontémoslo, el volumen de información textual que generan las instituciones financieras a diario es abrumador. Desde informes y noticias del sector hasta comentarios de los clientes en redes sociales, pasando por las habituales transacciones bancarias, la abundancia de datos no estructurados representa tanto una oportunidad como un desafío.

Tabla de Contenidos

Afortunadamente, el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) surge como una solución que permite a los bancos y otras entidades financieras aprovechar el poder de la información.

A medida que la adopción del PLN se acelera en el sector financiero, estamos presenciando una revolución en la forma en que se gestionan los riesgos, se mejoran las operaciones y se optimiza la experiencia del cliente. En este artículo te cuento cómo el Procesamiento del Lenguaje Natural está redefiniendo el panorama de la banca y las finanzas, ofreciendo a las instituciones una ventaja competitiva sin precedentes.

Óscar Barba

Cofundador y CTO de Coinscrap Finance

¿Qué es el Procesamiento de Lenguaje Natural?

Se trata de una rama de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. El Procesamiento de Lenguaje Natural permite a las máquinas comprender, interpretar y generar texto de manera similar a como lo hacen las personas. Aplicando técnicas de lingüística computacional, esta tecnología transforma el lenguaje natural en un formato que las computadoras pueden comprender.

En el contexto financiero, el PLN desempeña un papel fundamental al permitir a las instituciones extraer información valiosa de una amplia gama de fuentes de datos no estructurados. El PLN también facilita la comprensión y el procesamiento de este caudal de información textual. Veamos ahora su papel dentro de la IA, cómo se usa en el sector financiero y cuáles son las claves de esta tecnología de cara al futuro.

¿Qué significa PLN en el contexto de la IA?

El Procesamiento de Lenguaje Natural utiliza enfoques basados en reglas, o de machine learning (aprendizaje automático), para comprender la estructura y el significado del texto. La investigación en este campo ha dado paso a la era de la inteligencia artificial generativa, que abarca desde las avanzadas capacidades de comunicación de los grandes modelos de lenguaje (LLM), hasta la habilidad de las herramientas de generación de imágenes para interpretar solicitudes.

Y es que sus algoritmos ya forman parte de la vida diaria de muchos, potenciando motores de búsqueda, operando sistemas GPS con control por voz y facilitando el uso de asistentes digitales en smartphones, por citar algunos ejemplos. No en vano lleva con nosotros más de 70 años. Lo que empezó como una tecnología con aplicaciones en lingüística y estadística, ¡ahora parece no tener límite!

Aplicaciones clave del Procesamiento de Lenguaje Natural en el sector bancario

Análisis de sentimiento y detección de anomalías

Al procesar y analizar el lenguaje utilizado en comentarios de clientes, publicaciones en redes sociales y otros canales, el PLN permite a las instituciones financieras comprender las percepciones y el nivel de satisfacción de sus usuarios.

Esto no solo ayuda a identificar áreas de mejora, sino que también facilita la detección temprana de problemas potenciales; se utiliza para localizar anomalías en los datos textuales, como patrones sospechosos en transacciones o irregularidades en la comunicación.

Esta comprensión del lenguaje natural permite a los equipos de las entidades analizar de manera automatizada grandes volúmenes de información y responder de manera ágil para prevenir posibles pérdidas.

Automatización de informes y generación de contenido

Tradicionalmente, la generación de informes de riesgo y cumplimiento ha sido un proceso laborioso y susceptible a errores. Sin embargo, el PLN ha transformado esta tarea, permitiendo la automatización del proceso de extracción de información relevante, su resumen y la generación de informes.

El ahorro de tiempo y recursos, junto a la precisión y la coherencia de los resultados, supone un cambio de paradigma. Esta tecnología también se está utilizando para generar contenido de manera más eficiente.

Desde la redacción de comunicaciones con clientes hasta la creación de material de marketing y divulgación, el PLN está ayudando a las instituciones financieras a optimizar sus procesos de generación de contenido.

Clasificación informatizada de documentos

Tratar y examinar el contenido de memorias, contratos, solicitudes y demás documentación, es algo que el Procesamiento de Lenguaje Natural hace en segundos. Su capacidad para etiquetar y organizar eficientemente la información facilita su recuperación y permite análisis posteriores ad hoc .

Esta capacidad de clasificación automatizada es especialmente valiosa en áreas como la gestión de riesgos, la cumplimentación de requisitos normativos y la atención al cliente, donde esa recuperación extremadamente rápida de la información es crucial.

Mejora de la experiencia del cliente

Es uno de los aspectos a los que el mundo de la banca está prestando más atención en los últimos tiempos. Al alimentar chatbots y asistentes virtuales con capacidades de procesamiento de lenguaje natural, pueden ofrecer a los clientes respuestas más personalizadas y en tiempo real a sus consultas.


Además, el análisis de sentimiento que hemos mencionado antes permite a las instituciones financieras comprender mejor las necesidades y preferencias de los clientes, lo que a su vez les ayuda a diseñar productos y servicios hiperpersonalizados.

Detección y prevención del fraude

Se trata de una preocupación constante para cualquier compañía, pero los bancos son especialmente vulnerables debido a la sensibilidad de los datos que manejan. El PLN es capaz de analizar patrones y anomalías en grandes volúmenes de datos transaccionales.

Su comprensión del lenguaje natural le permite detectar actividades sospechosas, permitiendo a las instituciones financieras responder de manera rápida y adecuada, evitando pérdidas. Todo esto ayuda a los equipos de cumplimiento a abordar de manera más eficaz los intentos de fraude.

Toma de decisiones basada en datos

Quizás la mayor contribución del PLN al sector bancario sea su capacidad para transformar los datos no estructurados en información valiosa que respalde la toma de decisiones.

Procesamiento de Lenguaje Natural genera insights que permiten a las entidades financieras tomar decisiones más informadas y estratégicas. Esta capacidad de crear inteligencia a partir de datos textuales es especialmente relevante en áreas como la planificación estratégica y el diseño de productos y servicios adaptados al cliente.

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Desafíos y consideraciones en el Reconocimiento del Lenguaje Natural

Tras comprobar todos los beneficios que ofrece el Reconocimiento del Lenguaje Natural al sector bancario, es momento de conocer los retos que deben afrontar bancos, neobancosy empresas tecnológicas a la hora de utilizar sus algoritmos.

Estos son los aspectos a tener en cuenta:

Privacidad y seguridad de los datos

Al procesar grandes cantidades de información no estructurada, es fundamental que las compañías implementen medidas de protección de datos y cumplan con las regulaciones de privacidad.

La gestión adecuada de la información confidencial de los clientes y la prevención de brechas de seguridad son primordiales.

Precisión y posible sesgo de los modelos

Si hablamos de la calidad y la representatividad de los datos que se utilizan en el entrenamiento de los modelos de PLN, es crucial garantizar su precisión y evitar sesgos.

Las empresas deben dedicar tiempo y recursos a la cuidadosa selección y preparación del dataset, así como a la evaluación continua del rendimiento de los modelos.

Transparencia y explicabilidad

A medida que los sistemas de Reconocimiento del Lenguaje Natural se vuelven más sofisticados, la capacidad de explicar las decisiones y los resultados generados por estos modelos se convierte en un aspecto fundamental.

Las instituciones financieras están obligadas a priorizar la transparencia y proporcionar explicaciones claras sobre el funcionamiento de sus sistemas basados en PLN.

Integración con la tecnología existentes

La implementación exitosa del PLN requiere una integración fluida con los sistemas y procesos existentes. De ahí que sea necesario contar con un equipo experto en la materia.

Abordar cuidadosamente los desafíos técnicos y organizativos garantizará una transición sin problemas y maximizará los beneficios del análisis del lenguaje natural.

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El Futuro del Procesamiento de Lenguaje Natural en la banca

A medida que la tecnología sigue avanzando, es evidente que el reconocimiento de lenguaje natural tendrá un papel cada vez más importante en la transformación del sector financiero.

Los modelos de PLN, cada vez más sofisticados, ofrecerán a las compañías una comprensión profunda de las realidades diversas de los clientes. Su capacidad para procesar y analizar datos en tiempo real impulsará servicios altamente especializados.

Por no hablar de la capacidad para enfocarse en las necesidades de las personas a lo largo de su trayectoria vital. Esto será clave para poder destacar entre la competencia.

Ahí es donde obtienen valor las interacciones 100% humanas, que podrán estar basadas en insights de calidad y un histórico de datos relevante. Mejorar la experiencia del cliente nunca ha sido tan fácil.

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Sobre el autor

Óscar Barba es cofundador y CTO de Coinscrap Finance. Es un experto Scrum Manager con más de 6 años de experiencia en la recolección y análisis semántico de datos en el sector financiero, clasificación de transacciones bancarias, deep learning aplicado a los sistemas de análisis del sentimiento bursátil y a la medición de la huella de carbono asociada a datos transaccionales. 

Con amplia experiencia en el sector bancario y asegurador, Óscar está finalizando su Doctorado en Tecnologías de la Información Es Ingeniero y Máster en Ingeniería Informática por la Universidad de Vigo, Máster en Comercio Electrónico por la Universidad de Salamanca, Certificado Scrum Manager y Project Management por el CNTG, Certificado en Arquitectura SOA y Servicios Web por la Universidad de Salamanca. Recientemente ha obtenido la certificación ITIL Fundamentals, un reconocimiento a las buenas prácticas en la gestión de servicios TI.

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