Países tan diversos como Portugal, Guatemala, Chile, Colombia, México u Omán fueron el foco de nuestras Pruebas de Concepto en los últimos meses y los resultados para nuestro motor de inteligencia artificial propio, COCO, nos han sorprendido de una manera más que positiva. El entrenamiento con datos transaccionales en mercados tan diferentes supone fortalecer su capacidad de respuesta y agudizar su comprensión de los datos bancarios.
Óscar Barba
Cofundador y CTO de Coinscrap Finance
Adaptación inteligente a mercados financieros diversos
Uno de los mayores desafíos en la expansión de tecnologías financieras es la adaptación a entornos con distintas normativas, sistemas bancarios y hábitos de consumo. Sin embargo, el transfer learning nos permite aprovechar el conocimiento adquirido en un mercado y aplicarlo eficientemente en otro, reduciendo los tiempos de implementación y mejorando la precisión del análisis transaccional.
Este enfoque ofrece ventajas clave para los bancos que buscan escalar su tecnología globalmente. Para lograr una implementación rápida en nuevos países, no es necesario partir de cero, pues el aprendizaje por transferencia les permite expandirse de manera natural. Implementando los ajustes adecuados, se logra una adaptación total a las necesidades específicas de cada región.
Una de las ventajas competitivas de la inteligencia artificial es la optimización de costes y tiempos. Se reduce el esfuerzo necesarios para entrenar modelos en cada uno de los mercados y se optimiza el tiempo de procesamiento de la información. COCO es capaz de analizar y enriquecer los datos transaccionales bancarios en milisegundos y ofrecer una precisión superior al 90%.
💡 Sabías que...
La posibilidad de trasladar soluciones financieras con rapidez y precisión a distintos mercados está redefiniendo el panorama bancario global, ofreciendo servicios más eficientes y personalizados para usuarios de cualquier parte del mundo.
Aspectos técnicos del transfer learning en datos transaccionales
El transfer learning en el contexto de los datos transaccionales bancarios presenta una serie de desafíos y oportunidades técnicas. COCO ha sido diseñado para aprender patrones financieros de un conjunto de datos y transferir ese conocimiento a nuevos entornos. A continuación te indico cuáles son los aspectos técnicos más importantes a la hora de trabajar con un motor de IA:
Normalización de datos
Diferentes bancos y países manejan distintas categorías transaccionales. Es fundamental realizar una normalización y estandarización para garantizar la consistencia en el aprendizaje.
Aprendizaje multimodal
COCO no solo analiza transacciones, sino también patrones de gasto. La capacidad de integrar diferentes fuentes de datos mejora la robustez de nuestro modelo.
Ajuste de hiperparámetros
Dado que cada mercado tiene características únicas, utilizamos técnicas de ajuste hiperparámetros para optimizar la precisión de la IA en cada entorno.
Mitigación de sesgos
El sesgo en los datos financieros puede llevar a predicciones incorrectas. Aplicamos estrategias de balanceo y calibración para asegurar equidad y representatividad en las recomendaciones.
Seguridad y cumplimiento normativo
Al trabajar con datos sensibles, COCO está diseñado para operar bajo estrictos protocolos de seguridad y en cumplimiento con regulaciones como RGPD, PSD2 e ISO27001.
COCO: Un motor de IA en constante evolución
Los trabajos realizados con bancos de mercados tan diversos como Portugal, Guatemala, Chile, Colombia, México y Omán han sido cruciales para mejorar nuestra tecnología. Con cada proyecto, COCO ha aprendido a categorizar transacciones con mayor precisión, pudiendo generar insights financieros relevantes y personalizables según cada contexto cultural y económico. Gracias a este proceso iterativo, nuestro modelo es capaz de:
- Interpretar patrones de gasto y categorizar transacciones con mayor exactitud en distintos mercados.
- Adaptarse a sistemas bancarios y normativas financieras locales sin perder eficiencia.
- Procesar datos en milisegundos, garantizando análisis en tiempo real sin importar la ubicación.
La nueva era de la experiencia bancaria digital
En Coinscrap estamos revolucionando la forma en que se extrae conocimiento de datos no estructurados. Nuestras PoC utilizan técnicas avanzadas de transfer learning para detectar patrones complejos en textos sin necesidad de preprocesamiento, aprovechando arquitecturas de redes neuronales de múltiples niveles.
Este sistema end-to-end opera de manera autónoma, eliminando la intervención manual y permitiendo a las instituciones financieras descubrir insights valiosos a partir de datos que antes parecían caóticos. Lo verdaderamente innovador es cómo transformamos el conocimiento obtenido de los usuarios en clústeres de información que alimentan nuestro modelo de deep learning.
Esto nos permite construir paneles de usuarios con características muy específicas, además de optimizar la categorización y el enriquecimiento de los datos. Así, no solo se automatiza un proceso tradicionalmente manual y costoso, sino que también se sientan las bases para soluciones escalables y adaptables a distintos idiomas y contextos.
Nuestra apuesta por un modelo de IA capaz de reutilizar el mismo algoritmo en varios idiomas –como español, portugués e inglés– reduce significativamente los tiempos de respuesta y mejora la eficiencia. Este salto tecnológico no solo potencia nuestra oferta, sino que abre la puerta a atender a clientes de primer nivel, como el banco Santander.
En definitiva, este proyecto es el primer paso de una ambiciosa inversión en I+D que, a corto y medio plazo, dará lugar a la recomendación de productos personalizados, transformando la forma en que los bancos interactúan con sus clientes.
Una reflexión final: Algoritmos para una banca más personal
El aprendizaje automático y el transfer learning no sólo ha impulsado nuestra expansión internacional, sino que ha fortalecido nuestra posición como referentes en innovación fintech. La posibilidad de trasladar soluciones financieras con rapidez y precisión a distintos mercados está redefiniendo el panorama bancario global, ofreciendo servicios más eficientes y personalizados para usuarios de cualquier parte del mundo.
Con COCO evolucionando constantemente, el futuro de la inteligencia artificial aplicada a la banca va más allá de una simple promesa. Nuestra tecnología está conduciendo a las entidades hacia un sistema de recomendación optimizado que garantiza un aumento de los beneficios mientras mejora la satisfacción de los clientes con las plataformas digitales.
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.
