En América Latina, las pymes representan el 99,5 % del total de empresas, pero el 80 % fracasa en sus primeros cinco años debido a una mala gestión del flujo de caja. ¿Por qué el sector bancario sigue fallándoles? Descubre cómo el Banco de Crédito del Perú (BCP) cambió el paradigma al integrar el motor de inteligencia artificial de Coinscrap Finance para convertir los datos transaccionales sin procesar en un potente «director financiero digital» con capacidad predictiva.
Bienvenidos a la nueva era de la banca personalizada
En América Latina, las micro, pequeñas y medianas empresas (MIPYMES) no son solo un segmento más del mercado; son, literalmente, el motor de la región. Según datos oficiales del Ministerio de la Producción (PRODUCE), solo en Perú representan el 99,5 % del sector empresarial y representan más del 60 % del empleo formal.
Sin embargo, tras estas cifras macroeconómicas se esconde una realidad silenciosa y dolorosa: El 80 % de estas empresas fracasan antes de cumplir cinco años. ¿Cuál es la causa principal? Una mala gestión del flujo de caja y la falta de herramientas sencillas que les permitan conocer su situación financiera diaria.
Aquí es donde surge la gran paradoja del sector financiero: mientras el propietario de una pyme pasa noches en vela cuadrando hojas de cálculo manuales, su banco dispone de millones de datos transaccionales que podrían salvar su negocio. El problema es que esos datos están encerrados en un lenguaje críptico e incomprensible.
«Ruido» transaccional: la barrera invisible entre el banco y las pymes
Para el propietario de una empresa, revisar el extracto bancario de la empresa suele ser una experiencia frustrante. Los códigos de las operaciones bancarias, como “TRF-V-99238-SUN” o “COMPRA-POS-LIM-22” no aportan ningún valor estratégico. No son más que «ruido» en los datos.
Las herramientas tradicionales de banca móvil para empresas se han diseñado como canales puramente transaccionales (para realizar transferencias, pagar nóminas y consultar saldos). Pero las pymes modernas ya no buscan un monedero digital; necesita un asesor de tesorería. Al no encontrarlo en su entidad financiera de confianza, los clientes empresariales se ven obligados a buscar soluciones de software de contabilidad externas o, lo que es peor, a operar a ciegas, lo que aumenta su riesgo de quiebra.
La idea clave para los bancos: Ofrecer crédito ya no basta para mantener la cuota de mercado. El verdadero valor y la ventaja competitiva residen hoy en día en ofrecer inteligencia de gestión.
El caso de BCP: cómo convertir los datos brutos en un «director financiero digital»
Conscientes de esta brecha estructural en el mercado peruano, Banco de Crédito del Perú (BCP) —líder indiscutible con más del 35 % de la cuota de mercado de la banca corporativa— decidió cambiar las reglas del juego. En lugar de desarrollar una solución desde cero, lo que habría llevado años, se asoció con Coinscrap Finance para integrar nuestro motor de inteligencia de datos COCO en su ecosistema corporativo.
¿El resultado? El lanzamiento de un sistema de última generación Business Finance Manager (BFM) que actúa como director financiero (CFO) virtual para miles de empresas.
Mediante el uso de inteligencia artificial vertical y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), adaptados a las condiciones locales (identificando automáticamente impuestos como los de la SUNAT, las cotizaciones a la seguridad social y el ecosistema Yape), el BFM de BCP logra:
- Limpieza y enriquecimiento: Convierte los códigos internos del banco en nombres comerciales claros y sus logotipos oficiales.
- Clasificación operativa: Clasificar automáticamente las transacciones en las cuentas empresariales clave (proveedores, nóminas, impuestos, logística).
- Previsión de flujo de caja: Identificar los gastos recurrentes para avisar al empresario de las obligaciones de pago futuras antes de que afecten a su liquidez.
Resultados que hablan el mismo idioma que los altos directivos
Los resultados de esta colaboración demuestran que velar por el bienestar financiero de los clientes es la mejor estrategia empresarial para el banco. La integración nos ha permitido alcanzar unos indicadores que tienen un impacto directo en el retorno de la inversión:
- Precisión insuperable: Una tasa de clasificación superior al 90 %, entrenada específicamente para la semántica financiera del mercado andino.
- Mayor implicación: Los clientes empresariales acceden ahora a la aplicación una media de 2,5 veces más a menudo, lo que convierte la banca móvil en una herramienta estratégica de referencia diaria.
- Venta cruzada inteligente: El banco conoce ahora la «etapa de desarrollo» de cada pyme de forma individual, lograr un aumento del 15 % en la conversión de la financiación y productos de crédito para capital circulante ofrecidos justo en el momento en que se necesitan.
Tal y como indicaba Lorena Cépeda Aliaga, del equipo de Gestión de Productos de BCP, señala acertadamente: «Coinscrap nos ha permitido ofrecer a nuestros clientes de pymes una herramienta para gestionar las finanzas de sus empresas, lo que nos ha ayudado a establecer una relación más estrecha con ellos y a comprender mejor sus necesidades».
El futuro de la banca corporativa: de la venta de productos al asesoramiento 24 horas al día, 7 días a la semana
La historia de éxito de BCP sirve de ejemplo para toda la región. Demuestra que el paso hacia Finanzas empresariales abiertas no se trata de introducir funciones complejas para cumplir con los requisitos normativos, sino de facilitar la vida a los empresarios.
Cuando un banco ayuda a una pyme a comprender sus gastos y a proteger su flujo de caja, deja de ser un simple proveedor de servicios para convertirse en un socio indispensable. La inteligencia de datos permite al banco asesorar a miles de empresas en tiempo real, las 24 horas del día, los 7 días de la semana y a gran escala, sin sobrecargar a su equipo especializado de ejecutivos.
El mercado hispanohablante tiene una necesidad urgente de sanear su situación financiera, y las instituciones que sean las primeras en convertir sus datos transaccionales en información útil para la gestión de tesorería serán las que lideren la próxima década.
¿Le gustaría saber más sobre los detalles técnicos y metodológicos de este proyecto?
Hemos elaborado un informe técnico exhaustivo de seis páginas en el que detallamos la arquitectura, las fases del proyecto y las principales lecciones aprendidas de la implantación del BFM en el principal banco de Perú.
👉 Descargar el informe técnico: Caso de éxito de BCP y Coinscrap Finance
Preguntas Frecuentes (FAQs)
¿Cuál es la diferencia real entre un PFM tradicional y un BFM para las empresas?
Mientras que un PFM (gestor de finanzas personales) se centra en la gestión de los presupuestos familiares y los ahorros personales (por ejemplo, ocio, compra y facturas del hogar), un BFM (gestor de finanzas empresariales) está diseñado para garantizar la supervivencia operativa de una empresa.
El BFM analiza y clasifica los datos según una estricta taxonomía corporativa: impuestos y aranceles nacionales, pagos de nóminas, pagos a proveedores estratégicos y costes logísticos (OPEX). Además, un BFM no solo tiene como objetivo «ahorrar dinero», sino también proporcionar herramientas de gestión de tesorería y previsión de flujo de caja para evitar la falta de existencias o el impago de deudas.
¿Cómo consigue el motor de Coinscrap Finance una tasa de precisión superior al 90 % en mercados locales de América Latina, como Perú?
Los sistemas de inteligencia artificial de uso general suelen fracasar en los mercados locales porque no comprenden las siglas normativas ni los nombres de marcas locales. El motor de Coinscrap Finance utiliza inteligencia artificial vertical y procesamiento del lenguaje natural (PLN) entrenados específicamente para el sector financiero hispanohablante.
En el caso de BCP, el motor se calibró para identificar e interpretar de forma nativa transacciones críticas, como los pagos de impuestos a la SUNAT, las cotizaciones sanitarias a EsSalud y el procesamiento masivo de microtransferencias dentro del ecosistema de Yape, logrando filtrar con éxito el «ruido» de los registros de transacciones y clasificándolos con una precisión del 92 %.
En el caso de un banco de gran tamaño, ¿cuánto tiempo se tarda en integrar esta tecnología y cuál es el plazo de comercialización del producto?
Una preocupación recurrente para las entidades de primer y segundo nivel es la lentitud del desarrollo interno, que suele llevar entre 12 y 18 meses. La arquitectura modular de Coinscrap Finance, basada en API robustas y seguras, permite desvincular la inteligencia de datos del rígido sistema bancario central del banco.
Gracias a la aplicación de la metodología ágil al proyecto BCP (fases de incorporación, formación local y control de calidad), el banco líder de Perú logró lanzar su solución en un tiempo récord —aproximadamente 12 semanas—, lo que le permitió reducir los costes de desarrollo y obtener una ventaja competitiva inmediata.
¿Cómo afecta el BFM a la cuenta de pérdidas y ganancias (ROI) del banco emisor?
El retorno de la inversión se refleja en tres áreas empresariales cuantificables:
- Eficiencia operativa: Al completar y depurar las descripciones de los comercios (añadiendo logotipos y nombres reales), se reducen drásticamente las llamadas al centro de atención al cliente relacionadas con «cargos no identificados».
- Mayor implicación: Tal y como se ha demostrado en BCP, la frecuencia de uso de la aplicación empresarial se multiplicó por 2,5, lo que potenció el valor del canal digital.
- Intelligent credit cross-selling: Al realizar un seguimiento en tiempo real del flujo de caja real de las pymes, el banco puede predecir cuándo una empresa necesitará financiación (capital circulante) y lanzar ofertas preaprobadas y hiperpersonalizadas, lo que permite aumentar hasta un 15 % las tasas de conversión de préstamos.
