Con la llegada de la inteligencia artificial y, en especial, la IA generativa, podemos transformar datos brutos en conversaciones inteligentes y decisiones rápidas. Esa es la especialidad de los insights financieros: pasar de millones de datos a valor real en segundos.
Juan Carlos López
Cofundador y CPO de Coinscrap Finance
Cómo funcionan las herramientas de insights financieros en banca digital
Los bancos manejan millones de transacciones al día. Pagos con tarjeta, transferencias, préstamos que se amortizan, inversiones que suben y bajan, ingresos recurrentes y más. El volumen de datos es enorme pero, sin procesar, no vale para el usuario ni para la entidad.
Lo que da sentido al Big Data es la posibilidad de “leer entre líneas”.
Ahí es donde demuestra todo su poder un generador de insights: encuentra patrones de consumo, hábitos financieros, conductas de riesgo u oportunidades de venta y los traduce en datos comprensibles y accionables. Por ejemplo, puede detectar que un cliente gasta cada mes en el mismo comercio y ofrecer –de forma automática– un programa de cashback con el que conseguir descuentos.
La magia está en combinar técnicas de machine learning y procesamiento de lenguaje natural para prever necesidades futuras. Las herramientas de generación de insights crean informes dinámicos y recomendaciones claras que los bancos pueden transformar en productos más personalizados, campañas de marketing más efectivas y una gestión de riesgos mucho más eficaz.
Integración de inteligencia artificial y generadores de insights para bancos
La inteligencia artificial es el motor detrás de estos sistemas. Durante años, la banca se apoyó en modelos estadísticos tradicionales que ofrecían información útil, pero limitada. Hoy, con la IA generativa, se pueden construir agentes que no solo analizan datos, sino que también conversan con los clientes y les ayudan a tomar mejores decisiones.
Un agente potenciado por estos insights ya no se limita a mostrar que “los gastos aumentaron un 15% respecto al mes pasado”. Puede explicar en lenguaje natural por qué ocurrió, mostrar las transacciones concretas y sugerir un plan de acción, todo en un abrir y cerrar de ojos.
Esto supone un ahorro de tiempo enorme para los equipos internos del banco. Veamos cuáles son los requisitos para lograr que una entidad pueda entrenar, ajustar y lanzar modelos a producción sin pasar meses en desarrollo:
Contar con una infraestructura en la nube
La infraestructura cloud permite desplegar soluciones de forma escalable y segura. Esto significa también una mayor facilidad para el cumplimiento normativo, ya que integra trazabilidad, auditoría y controles de seguridad de forma nativa. El resultado es una combinación poderosa: IA que entiende el contexto y entorno cloud que garantiza el rendimiento y la confianza.
Software como servicio
Las fintech conseguimos lanzar en semanas integraciones que se mimetizan a la perfección con las plataformas digitales de los bancos. Gracias a COCO, es posible personalizar la experiencia digital de los clientes y descubrir nuevas oportunidades de upselling y cross-selling.
Aplicaciones prácticas de los insights en la toma de decisiones bancarias
Lo más interesante de los generadores de insights es cómo se aplican en la vida real. No se trata solo de atractivos dashboards, sino de decisiones concretas que mejoran la operativa bancaria y la experiencia del usuario (interno y externo).
- Gestión de riesgos: los insights permiten anticiparse a impagos o fraudes al detectar patrones anómalos en el comportamiento financiero.
- Personalización de productos: ayudan a crear ofertas adaptadas a cada segmento. Un banco puede saber qué clientes están listos para un microcrédito y cuáles prefieren un plan de ahorro a largo plazo.
- Marketing: transforma campanhas massivas em comunicações hipersegmentadas. Em vez de enviar o mesmo email a um milhão de clientes, o banco pode enviar recomendações únicas baseadas no histórico de cada utilizador.
Generador de insights: la clave para mejorar la experiencia del cliente en banca
Hoy, el gran diferenciador es la experiencia del cliente. Y un generador de insights se convierte en la piedra angular para lograrla. ¿Por qué? Porque permite que el banco deje de ser percibido como un “intermediario sin alma” y se convierta en un asesor financiero cercano. En lugar de limitarse a ejecutar órdenes, la entidad puede anticiparse, acompañar y motivar.
El valor de una solución de insights para tu banco, neobanco o fintech
Adoptar una solución de insights no es simplemente sumar una herramienta más al ecosistema tecnológico: es abrir la puerta a una nueva forma de gestionar datos y transformarlos en decisiones estratégicas.
Estas son las 5 claves de un buen generador de insights:
- Fácil integración con la infraestructura bancaria existente.
- Recogida e interpretación de datos en tiempo real.
- Categorización del dato bancario con más de un 90% de precisión.
- Escalabilidad y personalización total de la interfaz.
- Cumplimiento normativo y garantías respecto a la seguridad de los datos.
La revolución está ocurriendo ahora mismo: La IA generativa y la nube están multiplicando las posibilidades de innovación.
Los bancos que sepan aprovechar estas herramientas no solo optimizarán su eficiencia interna, sino que también redefinirán la relación con sus clientes a largo plazo.
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.
