No se trata solo de ofrecer servicios digitales, sino de entender realmente a cada persona, anticiparse a sus peticiones y ofrecer herramientas, contenidos y productos en el contexto adecuado. ¿Cómo se está aplicando? Sigue leyendo para conocer las claves.
Juan José Gómez
CMO de Coinscrap Finance
Un nuevo paradigma: más allá de la digitalización
Durante años, la transformación digital en el sector bancario se ha centrado en migrar servicios tradicionales a canales digitales. Hemos visto mejoras en apps, procesos automatizados y atención al cliente más eficiente. Sin embargo, hoy ya no es suficiente con ser digital,el verdadero reto es ser relevante.
Aquí es donde entra en escena el cognitive banking, una nueva filosofía que busca entender al cliente en profundidad, anticiparse a sus necesidades y ofrecerle experiencias personalizadas en tiempo real, basadas en el uso inteligente de los datos y la inteligencia artificial.
¿Qué significa banca cognitiva realmente?
El término cognitivo hace referencia a la capacidad de comprender, razonar y aprender. Aplicado al mundo financiero, implica el uso de herramientas que permiten a las entidades actuar como un asesor personal digital, capaz de interpretar los hábitos financieros de cada usuario y ofrecerle orientación útil y oportuna.
En lugar de limitarse a mostrar saldos o movimientos, el banco analiza patrones, detecta riesgos –o momentos clave– y ofrece recomendaciones. Esto puede ir desde alertas sobre un posible descubierto, hasta sugerencias de ahorro o avisos sobre suscripciones duplicadas. No hablamos solo de automatización, sino de inteligencia aplicada con un propósito: ayudar a las personas a tomar mejores decisiones.
De la reactividad a la proactividad: un salto necesario
Hace años, los bancos simplemente nos respondían cuando les pedíamos algo, ¿verdad?. Pues con esta nueva forma de actuar, las entidades son capaces de adelantarse porque conocen de verdad a sus clientes y saben en qué momento vital se encuentran.
Veamos ahora cuál es el ciclo que se desencadena al usar este enfoque:
- El banco analiza el comportamiento y ofrece una recomendación hiperpersonalizada.
- El cliente responde positivamente, interactúa y muestra interés por los productos que necesita.
- La entidad aprende más sobre el usuario y ajusta mejor sus futuras comunicaciones.
¿El resultado? Un mayor engagement, fidelización más sólida y una relación más rica y duradera.
Tecnología al servicio del cliente: el papel de la IA y los datos
El pilar tecnológico del cognitive banking es la combinación de aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural (PLN) y de las modelos predictivos. Sin embargo, su verdadero valor no reside solo en la tecnología, sino en la calidad del dato y el contexto que la rodea.
Los algoritmos solo son tan buenos como la información con la que se alimentan. Por eso, el éxito de estas soluciones empieza mucho antes de que la IA entre en juego. Se basa en un trabajo previo de extracción, transformación, limpieza y enriquecimiento del dato transaccional.
De esta manera, los sistemas cuentan con una base sólida que permite entender e interpretar con precisión la información para poder actuar de la manera más eficaz posible.
¡No es magia, es innovación!
Un ejemplo real: el impacto del cognitive banking en la relación con el cliente
Imagina que una persona revisa su app bancaria y recibe esta notificación:"Hemos detectado que tus gastos en suscripciones se han duplicado este mes. ¿Quieres revisarlas?"
O bien: "En base a tu saldo actual y tus próximos pagos habituales, podrías entrar en descubierto entre el 18 y el 22 de este mes. Te recomendamos transferir X euros o retrasar algún gasto."
Estas no son notificaciones genéricas. Son interacciones hipercontextualizadas, que demuestran que el banco no solo tiene información, sino que la interpreta para ayudar de verdad a las personas..
Con este tipo de comunicaciones los usuarios actuales son conscientes de que su banco se preocupa por ellos y lo más probable es que no busquen alternativas. Lo mejor de todo: Recomendarán la marca a familiares y amigos.
¿Qué diferencia al cognitive banking de otras soluciones?
La realidad es que tras este término se encuentran los principios de las finanzas conductuales, que buscan ayudar al usuario en la toma de decisiones financieras. Varios investigadores han logrado el Premio Nobel por perfeccionar esta rama de la economía, sentando las bases de una mejor relación entre el banco y sus clientes.
Reciba el nombre que reciba, esta tendencia se aplica en multitud de aspectos de la banca online: herramientas de microahorro y microinversión, coaches financieros potenciados con IA, soluciones de cashback o planes de pensiones inteligentes.
Para explicar las razones de su éxito, cabe mencionar algunas de sus ventajas:
- Aprendizaje continuo: en la banca cognitiva, los sistemas de inteligencia artificial no solo ejecutan tareas, sino que aprenden de cada interacción con el usuario.
- Contexto personalizado: gracias al análisis avanzado de datos, es posible ofrecer productos, servicios y consejos adaptados a la realidad de cada persona.
- Acciones proactivas: ser capaces de anticiparse a las necesidades financieras del cliente transforma su percepción del banco, aportando un valor adicional.
- Enfoque centrado en el bienestar: más allá de vender productos, el objetivo es acompañar al cliente en la gestión de su salud financiera con asistentes inteligentes.
¿Amenaza o aliado del factor humano?
Uno de los debates más frecuentes en torno al uso de inteligencia artificial en banca es su impacto en el empleo. ¿El uso de este tipo de innovaciones va a sustituir a los gestores de toda la vida?
La respuesta es no. No se trata de reemplazar, sino de capacitar y potenciar. El objetivo es liberar a los equipos de tareas repetitivas y dotarles de mejores herramientas para ofrecer un servicio más estratégico y más cercano. La empatía sigue siendo esencial en las relaciones bancarias.
¿Qué necesita una entidad para empezar a aplicar esta tecnología?
No es necesario rediseñar todo el core bancario para adoptar esta estrategia. Se puede comenzar por casos de uso muy concretos y expandir gradualmente el enfoque. Algunos puntos clave para comenzar:
- Evaluar la madurez del dato: ¿están tus datos transaccionales preparados para ser interpretados por IA?
- Definir objetivos claros: ¿quieres reducir consultas, aumentar ventas cruzadas, mejorar el NPS?
- Empezar por una integración sencilla: vía APIs o herramientas compatibles con tu infraestructura actual.
Conclusión: nos encontramos ante una banca que piensa, anticipa y acompaña
Ya hemos visto que no se trata solo de una moda, la aplicación de herramientas inteligentes representa la evolución lógica de la banca digital. A medida que los usuarios se acostumbran a experiencias hiperpersonalizadas en otros sectores (como el entretenimiento o el retail), también esperan lo mismo de su banco.
Quienes lideren este cambio no solo destacarán frente a la competencia, también estarán mejor preparados para afrontar desafíos, integrar modelos de open finance o adaptarse a la futura banca impulsada por IA conversacional.
Sobre el autor
Juan José Gómez es CMO en Coinscrap Finance, donde lidera el equipo de marketing y gestiona el plan global de comunicación de la fintech. Con más de 15 años de experiencia en el sector, está especializado en tecnología financiera.
Entre sus responsabilidades se encuentran la definición de objetivos y estrategias, la organización de eventos y webinars, la coordinación con el equipo de ventas y la dirección de The Fintech Podcast.
Licenciado en Publicidad y Relaciones Públicas, posee varios Másters en Marketing Online y de las Redes sociales. Además, cuenta con amplia experiencia en inbound y growth marketing, marketing de contenidos, SEO, PPC, analítica web, automatización y Power BI.
Preguntas Frecuentes (FAQs)
¿Qué significa cognitive banking?
Se trata de un enfoque basado en inteligencia artificial que permite a los bancos entender, anticipar y acompañar a sus clientes de forma personalizada. A través del análisis de datos transaccionales y modelos predictivos, las entidades pueden ofrecer recomendaciones útiles en tiempo real. Es una evolución del modelo digital tradicional hacia una relación más proactiva, inteligente y centrada en el bienestar financiero del usuario.
¿En qué se diferencia el cognitive banking de otras soluciones digitales?
Detrás del concepto de banca cognitiva se encuentran los fundamentos de las finanzas conductuales, una disciplina centrada en mejorar la toma de decisiones financieras de las personas. Múltiples soluciones de banca digital inteligente aplican la misma tecnología: huchas inteligentes, coaches financieros virtuales o sistemas de recompensas por las compras online.
¿Qué beneficios aporta a las entidades financieras?
Los bancos que aplican esta filosofía generan un mayor engagement entre sus usuarios, son capaces de fidelizarlos sin esfuerzo y disparan su eficiencia operativa. Además, pueden identificar oportunidades comerciales basadas en necesidades reales, mejorando sus resultados y reduciendo los costes asociados a los departamentos de atención al cliente.
¿El cognitive banking sustituye a los gestores humanos?
No. Lejos de reemplazar a los profesionales, la banca que se centra en las personas está también diseñada para potenciar sus esfuerzos. Libera a los equipos de tareas repetitivas y les permite centrarse en ofrecer un trato más humano, cercano y estratégico.
¿Es necesario rediseñar toda la infraestructura tecnológica para aplicarlo?
No. Uno de sus puntos fuertes es que puede integrarse de forma sencilla mediante APIs. Las entidades pueden comenzar con casos de uso específicos, como la detección de descubiertos o la categorización de gastos, aplicando soluciones modulares compatibles con su sistema actual.
