...En Coinscrap Finance nos encargamos de desentrañar el complejo código detrás de los datos, vinculando con precisión las transacciones a sus empresas de origen. Este avance ofrece todo un abanico de posibilidades para la innovación, y ahí es donde los bancos y las fintech pueden generar nuevo negocio e impactar a un público más joven, familiarizado con la tecnología.
¿Para qué dedicar recursos a la ardua tarea de rastrear las transacciones hasta los merchants de origen? Porque nos permite abrir de par en par al aprovechamiento de los productos financieros a través de la IA en la banca. Con los valiosos insights que se obtienen es posible descubrir patrones y establecer probabilidades que permiten a las entidades mejorar sus servicios y aumentar la satisfacción del cliente.
Por ejemplo, los análisis basados en IA pueden predecir tendencias, lo que a su vez conduce al desarrollo de productos y servicios financieros hiper personalizados. La sinergia entre el rastreo de transacciones y las posteriores aplicaciones de IA preparan el terreno para una nueva era de innovación y eficiencia en el sector financiero.
Juan Carlos López
Cofundador y CPO de Coinscrap Finance
El uso imparable de la IA en finanzas: No te quedes atrás
Nuestro motor de IA, COCO recolecta y normaliza los datos de las transacciones bancarias. Utilizando algoritmos avanzados para limpiar los datos, es capaz de eliminar anomalías y asegurar la consistencia de la información. En ese momento, analiza los datos para identificar patrones en el comportamientos de los usuarios, como hábitos de consumo, tendencias de ahorro y capacidad de inversión.
A través de técnicas de aprendizaje automático y modelado predictivo, la IA puede pronosticar el comportamiento financiero futuro y evaluar los riesgos. Esto permite a las entidades bancarias segmentar a los consumidores en diferentes grupos, según sus costumbres. Gracias a esta información, su sistema puede generar recomendaciones personalizadas para cada usuario, lanzando los mensajes adecuados en el momento preciso.
Las recomendaciones pueden incluir productos de ahorro customizados, opciones de inversión adaptadas, y consejos para la gestión de deuda en cada momento de la vida de los clientes de banca. Además, el sistema puede enviar alertas sobre oportunidades de ahorro o gastos inusuales siempre que estos se presenten. Se trata de conocer al consumidor mejor que la competencia y ofrecerle un servicio único.
Aplicaciones de la inteligencia artificial en banca
Obtención de insights financieros
El motor de IA es capaz de lanzar recomendaciones personalizadas en función de los hábitos de consumo de cada cliente. Por ejemplo, sugerir productos y servicios adaptados a sus necesidades individuales tras detectar momentos predictivos (eventos relevantes en su vida, como el nacimiento de un bebé). Por otro lado, resulta muy útil para controlar el fraude gracias a su capacidad para detectar indicadores de riesgo.
Gestión de las finanzas personales
Revoluciona la forma en que los usuarios manejan su economía doméstica a través de módulos de PFM (Personal Finance Manager) y Smart Savings. Los primeros permiten disponer de una visión completa de todas sus cuentas, ofreciendo un mayor control, consejos, avisos y la posibilidad de realizar presupuestos. Los segundos analizan las circunstancias personales de cada usuarios para facilitar el ahorro, aconsejando aportaciones y detectando momentos estratégicos para la inversión.
Mejora de la seguridad en las operaciones
Con el uso de la IA se pueden identificar algunos hábitos de consumo de los usuarios y, ante cualquier anomalía o transacción sospechosa, es posible tomar medidas automáticamente. Por ejemplo, si vives en una ciudad y tu tarjeta bancaria registra actividad en otra, es posible cruzar datos de los sistemas de geolocalización y notificar la operación para solicitar una verificación. Así, se previenen delitos como la suplantación de identidad.
Reducción de la morosidad
A través de avisos en las aplicaciones de banca digital es posible comunicar a los clientes qué transacciones están a punto de realizarse, como el cobro de un recibo en un par de días o del seguro del coche dentro de unas semanas. La IA analiza los patrones de gastos y advierte al usuario de que se podría quedar sin dinero para hacer dichos pagos. De esta forma, se ofrece un tratamiento personalizado, se promueve una mejor gestión financiera y se reduce el riesgo de quedarse sin liquidez para hacer frente a obligaciones futuras.
Gestión de créditos
Con el uso de datos como edad, ingresos, gastos, saldo promedio o nivel de deuda, entre otros, la Inteligencia Artifical sirve para optimizar la toma de decisiones a la hora de otorgar, o no, productos bancarios como créditos o cualquier otra operación de riesgo. Este proceso permite reducir tiempo y recursos, así como ofrecer préstamos más seguros para ambas partes.
Personalización del servicio al cliente
Los datos enriquecidos son un filón con el que los bancos pueden mostrar información valiosa a sus usuarios: desde geolocalizar comercios para rastrear la ubicación de cada transacción hasta identificar a cada merchant con su logo, pasando por el reconocimiento de recibos y pólizas. La IA decodifica información compleja para ofrecer una visión clara de los ingresos y gastos, asegurando la hiperpersonalización de los servicios financieros.
Ya has visto que los productos financieros a través de inteligencia artificial juegan (y seguirán jugando) un papel crucial en la mejora continua de la oferta bancaria. Al permitir una adaptación más ágil a las necesidades cambiantes de los clientes, convierte la complejidad del mercado en oportunidades claras y accesibles para los bancos. La inteligencia artificial es la brújula que señala el camino hacia una nueva era de desarrollos tecnológicos.
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 App. 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.
