Superar las barreras y lograr una adopción efectiva de la inteligencia artificial, en especial la conversacional, implica cambiar nuestra percepción de los datos. Como profesional que lleva más de 10 años con el foco puesto en las transacciones bancarias, quizá mis consejos puedan ayudarte a incorporar la IA a tu organización.
Óscar Barba
Cofundador y CTO de Coinscrap Finance
Optimización de procesos bancarios: oportunidades, retos y ejemplos reales
La banca digital se transforma gracias al machine learning
El machine learning, o aprendizaje automático, es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender y mejorar automáticamente a partir de datos, sin necesidad de ser programadas de forma explícita para cada tarea.
Las capacidades de los algoritmos siguen aumentando, pero en el sector financiero es importante incluir supervisión (o semi supervisión) por parte de expertos a lo largo del proceso de entrenamiento. Solo así es posible restringir los errores al máximo.
En lugar de seguir instrucciones rígidas, estos sistemas analizan grandes volúmenes de información, identifican patrones y generan predicciones o toman decisiones basadas en la experiencia acumulada.
A medida que se procesan más datos, la capacidad de detección se vuelve más precisa y eficiente. El uso de esta tecnología en la banca digital ya está revolucionando la industria desde hace años por no decir que es el pilar fundamental en la evolución del sector.
En el caso de COCO, nuestro motor de IA propio, la eficiencia y el rendimiento de su algoritmo permiten a Coinscrap Finance procesar y clasificar datos bancarios en menos de 10 milisegundos, optimizando así la toma de decisiones en tiempo real.
💡 Sabías que...
“Nuestro algoritmo puede ayudarte a averiguar qué cliente está listo para contratar un producto financiero”.
El dato perfecto: un mito que te impide avanzar en tu estrategia digital
Según va creciendo el volumen de datos de un negocio, se vuelve imprescindible contar con sistemas capaces de analizarlos en tiempo real para generar valor tangible. Curiosamente, todas las entidades creen que sus datos están peor que los del resto. Esta mentalidad conduce a una parálisis crónica.
La clave no está en esperar a tener un ecosistema de datos perfecto, sino en empezar a actuar con las soluciones disponibles y obtener un primer quick win construyendo así una base sólida sobre la que mejorar progresivamente la calidad y la usabilidad del dato.
Las organizaciones que adoptan este enfoque son las que consiguen avanzar con mayor rapidez y eficacia. Un buen consejo es apoyarse en expertos en tecnología financiera con experiencia probada y la capacidad para realizar integraciones fiables y 100% seguras.
El dato transaccional es información sensible y deben existir múltiples capas de cifrado y ofuscación, garantías de seguridad y cumplimiento normativo en todos las etapas del proceso.
No basta con una solución puntual: se necesita una comprensión profunda de la infraestructura con la que trabaja la entidad. Un proveedor que no se alinea con esta visión se convierte en una carga más que en un aliado.
Cómo alinear tecnología, cultura y negocio para tener impacto real
Una metodología poderosa es invertir el proceso de implementación de la IA: comenzar definiendo qué percepción queremos generar en los clientes en los próximos años, y trabajar hacia atrás. Este enfoque permite tomar decisiones que conectan los tres aspectos de manera natural.
No es solo implantar herramientas de inteligencia artificial porque sí, sino preguntarse qué tipo de relación queremos construir con el usuario y qué valor tangible queremos aportar.
De esta manera será más fácil priorizar inversiones, seleccionar partners adecuados y generar una voluntad común. Las entidades que consiguen avanzar en este camino no son las que tienen más presupuesto o datos perfectos, sino las que se atreven a actuar con una mentalidad orientada hacia el cambio continuo.
Ejemplos de herramientas innovadoras en la banca digital
Hace tiempo que la industria dejó de lado la segmentación tradicional. Ahora los productos, servicios y comunicaciones se adaptan al comportamiento y las necesidades específicas de cada usuario, en tiempo real y de forma automatizada.
Como te comentaba hace unos meses, nuestro paper "Aplicación del aprendizaje automático para detectar la periodicidad en los datos bancarios transaccionales" fue presentado durante los Simposios IEEE sobre Inteligencia Computacional Aplicada y supone una mejora sustancial en este aspecto.
En lugar de ofrecer recomendaciones genéricas, la banca actual diseña experiencias financieras únicas para cada cliente. Estoy hablando de analizar los hábitos de consumo, la localización, los patrones de ahorro y hasta la huella de carbono para adaptar completamente la oferta.
El caso de B100 y su nueva categoría bancaria: The Healthy Banking
Las cifras hablan por sí solas:
- 2 toneladas de plástico recogido gracias al uso de la tarjeta Pay to Save.
- 230 millones de euros de negocio en 2024 para un neobanco de nueva creación.
- 500.000 clientes proyectados para 2026.
Un banco que te premia por moverte y apuesta por un futuro sostenible. Así piensa una compañía que no teme cambiar las reglas del juego.
Pensumo: ahorro para la pensión con cada compra online
¿Y si ahorrar para la jubilación fuera tan fácil como hacer una compra online? Pues ya es posible. Una propuesta de valor que hace más atractiva la creación de un colchón financiero con recompensas automáticas en su banca electrónica.
Se trata de un cashback 2.0, con el que las personas acumulan aportaciones en su plan de pensiones a medida que compran en establecimientos adheridos. Ventajas para el cliente, el banco y los comercios.
Caso de éxito de Unicaja: el microahorro automático
La meta de muchas personas es automatizar el ahorro y mejorar su salud financiera sin esfuerzo, por eso la entidad malagueña, al igual que las anteriores, confió en nosotros para crear una herramienta inteligente para su plataforma digital.
Con ella, los usuarios pueden:
- Programar aportaciones periódicas y traspasos puntuales.
- Compartir objetivos de ahorro con amigos y familiares.
- Redondear sus compras con tarjeta.
- Apartar un porcentaje de su nómina o pensión.
- Ahorrar con los goles de su equipo favorito.
Todo ello, adaptándose a sus necesidades y objetivos financieros.
¿Qué nos depara la banca del futuro? Conversaciones que convierten
Hablar con el banco será el centro de la experiencia financiera. Los consumidores actuales quieren que su banco les escuche, entienda y responda inmediatamente, teniendo en cuenta su situación personal y el momento vital en el que se encuentran.
Muy pronto, los asesores financieros virtuales ofrecerán una experiencia excepcional, entendiendo en profundidad los términos financieros y el lenguaje natural del usuario, para dar la mejor (y más contextualizada) respuesta posible.
¿Cómo puede conseguir algo así la banca? La IA conversacional está alcanzando unas capacidades nunca vistas y supone para el sector la ayuda definitiva para el área de negocio, customer experience (CX) y compliance.
Coinscrap Finance tendrá un papel muy relevante en su adopción masiva, de modo que te invito a seguir mi perfil de LinkedIn para estar al tanto de las novedades que lanzaremos en los próximos días.
¡Gracias por leerme!
Sobre el autor
Óscar Barba es cofundador y CTO de Coinscrap Finance. Es un experto Scrum Manager con más de 6 años de experiencia en la recolección y análisis semántico de datos en el sector financiero, clasificación de transacciones bancarias, deep learning aplicado a los sistemas de análisis del sentimiento bursátil y a la medición de la huella de carbono asociada a datos transaccionales.
Doctor en Tecnologías de la Información por la Universidad de Vigo, cuenta con un Máster en Ingeniería Informática, Máster en Comercio Electrónico por la Universidad de Salamanca, Certificado Scrum Manager y Project Management por el CNTG, Certificado en Arquitectura SOA y Servicios Web por la Universidad de Salamanca. Recientemente ha obtenido la certificación ITIL Fundamentals, un reconocimiento a las buenas prácticas en la gestión de servicios TI.
