En este artículo analizo si los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) como GPT-4, Gemini o DeepSeek pueden competir con soluciones especializadas, como COCO {Categorization} –desarrollada por Coinscrap Finance–, en tareas críticas como el análisis de transacciones financieras.
Juan Carlos López
Cofundador y CPO de Coinscrap Finance
¿Qué es la categorización bancaria, y por qué es tan importante?
Imagina que tus movimientos bancarios se ordenan solos, como por arte de magia, en categorías tan claras como “supermercado”, “transporte” u “ocio”. Eso es precisamente la categorización de los datos transaccionales: un proceso inteligente que agrupa automáticamente cada compra, pago o ingreso en el sitio que le corresponde.
Si antes esta tarea requería la intervención de un humano (y era bastante tediosa, por cierto), hoy la tecnología –con ayuda de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural– hace el trabajo por nosotros en cuestión de milisegundos, permitiendo que los bancos conviertan el caos de los datos en información útil y estructurada.
¿Y para qué sirve todo esto? Muy sencillo: para que tanto usuarios como entidades puedan entender, de un vistazo, de dónde viene y a dónde va el dinero. Los clientes son conscientes de sus hábitos de gasto y pueden tomar mejores decisiones financieras. Por otro lado, las empresas aprovechan ese conocimiento para personalizar sus servicios, anticipar necesidades, detectar oportunidades de venta cruzada y minimizar riesgos.
Estas son solo algunas de las ventajas que ofrece la categorización bancaria:
- Mejora la experiencia del usuario con información clara y ordenada.
- Facilita la planificación financiera detectando hábitos de gasto o ahorro.
- Impulsa el marketing personalizado gracias a un conocimiento más profundo del cliente.
- Permite una mejor toma de decisiones por parte de las entidades, con base en datos segmentados
Con la llegada masiva de la inteligencia artificial y la cantidad de herramientas disponibles que existen en el mercado, la pregunta que nos planteamos es: ¿pueden los modelos generalistas de IA igualar las capacidades de las soluciones fintech especializadas?
Metodología de la comparativa entre la IA generalista y COCO {Categorization}
Para responder a esta pregunta, desde Coinscrap Finance llevamos a cabo un estudio exhaustivo comparando nuestro motor especializado, COCO {Categorization}, con una selección de 20 modelos LLM líderes del mercado. Entre ellos se encuentran:
- OpenAI: GPT-4.5 Preview, GPT-4o Mini, GPT-4o.
- Anthropic: Claude Sonnet 3.7, Claude Sonnet 3.5.
- DeepSeek: DeepSeek R1 Fast, DeepSeek R1, DeepSeek V3.1.
- Google: Gemini 2.0 Pro, Gemini 2.0 Flash, Gemini 2.0 Flash (Image Gen), Gemini 2.5 Pro.
- xAI: Grok.
- Meta: Llama-3.1 405B.
- Mistral/Qwen: QwQ 32B.
- Abacus.AI: Smaug.
Evaluamos cada modelo sobre un conjunto representativo de 50.000 transacciones bancarias reales, agrupadas en 30 categorías específicas del sector financiero. Medimos precisión (accuracy), velocidad de procesamiento (transacciones por segundo), y analizamos aspectos como la privacidad de los datos, el cumplimiento normativo y el precio.
Resultados: Rendimiento comparado entre COCO y los LLMs
Eficiencia operativa: COCO lidera el ranking con un 96% de exactitud en categorización del dato transaccional
Uno de los resultados más destacados del estudio fue la precisión demostrada por nuestro motor de IA propio. COCO alcanzó un 96% de acierto, sobresaliendo especialmente en aquellos casos que incluyen transacciones complejas:
- Pagos recurrentes irregulares.
- Transferencias internacionales.
- Ingresos puntuales o atípicos.
En cambio, los LLMs, aunque potentes, mostraron un promedio de acierto del 48%. Los modelos generalistas tuvieron dificultades en contextos financieros específicos, donde el matiz del lenguaje y la estructura de la transacción requieren un conocimiento profundo.
Estos modelos generalistas a menudo se quedan en blanco, se inventan respuestas (alucinaciones) o dan información confusa; algo que puede parecer inofensivo en otros ámbitos, pero que en banca es un problema muy serio. Cuando hablamos de dinero, la precisión no es opcional.
🔎 Déjame mostrarte…
… cómo el análisis de datos proporciona una mejor comprensión de los hábitos de gasto, las prioridades económicas y las necesidades financieras de tus clientes.
Velocidad y reducción de costes: La capacidad de respuesta de COCO se traduce en ahorro para las entidades
COCO ha sido diseñado específicamente para trabajar en entornos exigentes. Su arquitectura ligera permite procesar miles de transacciones en segundos. Esto lo convierte en una solución ideal para situaciones de alta demanda, donde la agilidad no solo mejora la experiencia del usuario, sino que también reduce los costes de infraestructura.
El tiempo de procesamiento de la información es un aspecto crítico para los bancos, neobancos y fintechs. Sus apps, asistentes financieros y herramientas de prevención de fraude exigen respuestas inmediatas debido al enorme volumen de peticiones que reciben. Más tiempo de procesado se traduce en un coste operativo mayor.
Que los LLMs generalistas no estén entrenados específicamente para banca también les juega en contra aquí: son pesados, consumen muchos recursos y tardan en responder. Al final, eso los hace caros y poco prácticos para contextos que necesitan rapidez y eficiencia constante.
Privacidad y cumplimiento normativo: Ventaja de las soluciones locales respecto a la soberanía de los datos
COCO {Categorization} puede operar localmente, si el cliente lo requiere. Nuestra herramienta garantiza el cumplimiento de normativas como GDPR y PSD2, algo esencial para proteger datos financieros sensibles. La seguridad y la privacidad son aspectos que cuidamos al máximo, por eso contamos también con la certificación ISO 27001.
La experiencia con bancos líderes en la industria requiere el cumplimiento de los más altos estándares de seguridad y encriptación de datos. La información sensible jamás se expone a terceros, algo que sí ocurre con los modelos de lenguaje de gran tamaño.
Los LLMs suelen estar alojados en la nube y necesitan medidas adicionales de seguridad y un análisis legal en profundidad para poder cumplir con la regulación vigente en Europa y otras regiones. Concretamente, DeepSeek sufrió un “error de seguridad dramático”, hace unos meses, como explican varios medios.
Cualquier filtración, acceso no autorizado o uso indebido de información sensible puede derivar en sanciones regulatorias, comprometer auditorías o incluso desencadenar litigios. COCO garantiza un control estricto sobre la trazabilidad y el uso de la información, evitando riesgos.
Más allá de los números: beneficios adicionales de COCO {Categorization}
Nuestro motor de categorización no solo destaca en los cuatro aspectos señalados arriba. Está hecho a medida del sector financiero, lo que nos permite ofrecer funcionalidades que simplemente se le escapan a los modelos generalistas.
Enriquecimiento de datos
Además de categorizar, COCO permite enriquecer los datos transaccionales con información como: geolocalización de comercios, identificación de gastos duplicados o reconocimiento de patrones estacionales de consumo.
Integración sencilla vía API
COCO se integra a través de una única API, facilitando su implementación sin necesidad de licencias adicionales ni largos y costosos procesos de integración. Esto significa que no es necesario disponer de una licencia PSD2.
Certificación ISO 27001
Nuestra herramienta está certificada bajo la norma ISO 27001, lo que garantiza los más altos estándares de seguridad de la información. Los datos de tus clientes están seguros y protegidos por varias capas de encriptación.
¿Por qué los modelos generalistas no están listos para reemplazar a los especializados?
Aunque los modelos como GPT-4, Claude o Gemini tienen capacidades impresionantes, su enfoque generalista juega en su contra en escenarios que requieren un conocimiento específico.
Los errores que cometen no son triviales: clasificar un ingreso como un gasto, o confundir una transferencia entre cuentas con una compra, puede tener consecuencias graves para la experiencia del cliente y la toma de decisiones del banco.
Además, presentan una alta variabilidad en sus respuestas y poca consistencia en contextos ambiguos, mientras que los modelos especializados, como COCO demuestran una gran estabilidad y fiabilidad.
La especialización es el factor decisivo para convertir la inteligencia artificial en una ventaja competitiva
Los modelos generalistas de IA son un avance espectacular, pero cuando hablamos de entornos tan fuertemente regulados y específicos como la banca, la especialización sigue siendo la mejor opción. COCO {Categorization} está demostrado que combinar inteligencia artificial y conocimiento profundo del sector es el secreto para ofrecer:
- Mayor precisión en sus outputs
- Procesamiento más rápido de los datos bancarios.
- Cumplimiento normativo y seguridad extremos.
- Valor estratégico, que se traduce en upselling y cross-selling
Estas son las razones que han llevado a los principales bancos a confiar en nosotros a la hora de implementar módulos de categorización, enriquecimiento y generación de insights financieros. Si quieres saber más acerca de nuestros desarrollos, solicita un estudio personalizado de tu caso.
Próximos pasos: Fintech y grandes tecnológicas crean modelos híbridos
En Coinscrap Finance, ya exploramos los modelos híbridos, donde LLMs generalistas complementan nuestras soluciones especializadas. El objetivo es aprovechar lo mejor de ambos mundos: la versatilidad de los LLMs con la eficiencia de los motores entrenados para banca.
En pocas palabras, dejamos que los LLMs hagan lo que mejor saben hacer para seguir mejorando nuestro motor de IA propio. COCO se encarga del núcleo duro: La categorización, enriquecimiento y análisis de las transacciones bancarias con una fiabilidad que solo se consigue tras años de especialización.
Nuestras integraciones son capaces de mejorar el engagement con las plataformas digitales a la vez que garantizan la mejor experiencia posible para los usuarios. Sin duda, la receta definitiva para retener clientes y captar nuevo negocio.
¿Estás preparado para aprovechar todo lo que la IA puede ofrecerte?
Sobre el Autor
Juan Carlos López Díaz es Chief Product Officer y cofundador de Coinscrap Finance. En 2016, junto a David Conde y Óscar Barba, creó Txstockdata y después, Coinscrap Finance. Tras el enorme éxito obtenido, el negocio pivota hacia el B2B de la mano de EVO Banco y su “Hucha Inteligente”. Como desarrollador, posee más de 8 años de experiencia liderando grandes proyectos.
Junto con su equipo, es capaz de crear las mejores herramientas para el mundo de las finanzas. Desde el departamento de producto, Juan Carlos ha realizado proyectos para grandes compañías del sector: Evo Banco, Santander, Caser, Mapfre o Bankia. Es Ingeniero Eléctrico por la Universidad Central de Venezuela e iOS App Development por la U.N.E.D y la U.C.A.M.
