IA en el sector bancario

Para adelantarse a las tendencias fintech, aumentar su ventaja competitiva y ofrecer servicios valiosos y mejores experiencias a clientes, los bancos y otras empresas de servicios financieros han adoptado iniciativas de transformación digital.

La llegada de las tecnologías de IA ha hecho que la transformación digital sea aún más importante y está rehaciendo el sector. La IA ya no es una opción, sino un imperativo, y las instituciones financieras que invierten en plataformas de IA tienen un mayor potencial para liderar y prosperar.

Históricamente, los proveedores de servicios financieros tradicionales han tenido problemas con la innovación. Un estudio de McKinsey reveló que los grandes bancos eran un 40 % menos productivos que los nativos digitales¹. Muchas startups bancarias emergentes son pioneras en casos de uso de la inteligencia artificial, lo que hace aún más importante que los bancos tradicionales se pongan al día e innoven ellos mismos.

Los banqueros han utilizado durante mucho tiempo el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para analizar las grandes cantidades de datos que tienen internamente o que extraen de fuentes de terceros. Utilizan herramientas de análisis para descubrir perspectivas y tendencias y tomar decisiones más informadas en torno a las principales inversiones y la gestión del patrimonio.

El sector bancario, en particular, confía cada vez más en las ventajas de las tecnologías de IA para seguir siendo competitivo. Los clientes quieren experiencias bancarias digitales sin fisuras: aplicaciones que se anticipen a sus necesidades y la posibilidad de interactuar con personas o asistentes virtuales en función de la complejidad de su asunto. Las empresas necesitan mejorar la experiencia del usuario para mantener contentos a esos clientes. Adoptar e implementar soluciones de IA generativa, junto con una gestión de datos eficaz, es un paso clave hacia ese objetivo.

Aunque la IA es potente por sí sola, su combinación con la automatización desbloquea aún más posibilidades. La automatización con IA combina la inteligencia de la IA con la fiabilidad de la automatización. Las herramientas tradicionales como Robotic Process Automation (RPA) han sido valiosas para agilizar las tareas repetitivas, pero ahora los bancos están empezando a adoptar sistemas de IA agéntica para gestionar flujos de trabajo más complejos.

Un agente de IA es capaz de tomar decisiones autónomas y, por ejemplo, puede guiar una aplicación de principio a fin. Puede interactuar con el cliente, verificar documentos, comprobar la solvencia en bases de datos internas y externas y señalar problemas de cumplimiento. Se adapta a la información cambiante y decide en tiempo real en lugar de limitarse a seguir reglas preestablecidas, todo ello con una intervención humana mínima.

Las organizaciones de servicios bancarios y financieros están adoptando la IA por varias razones, entre ellas la gestión de riesgos, la mejora de la experiencia del cliente y la racionalización de los procesos de front, middle y back-office.

La IA ayuda a los clientes a mejorar su toma de decisiones en materia financiera. Es más probable que se queden en bancos que utilizan tecnología de IA de última generación para ayudarlos a gestionar mejor su dinero.

Pero dadas las amplias regulaciones del sector, los bancos y otras organizaciones de servicios financieros necesitan una estrategia integral para abordar la IA. El uso de la IA requiere una estrategia de IA y un marco de implementación que maximicen el valor empresarial y mitiguen el riesgo.

El IBM Institute for Business Value (IBV) publicó una guía para los bancos que buscan integrar herramientas y prácticas de IA en sus operaciones en su informe Global Outlook for Banking 2025 ². Algunas de las acciones clave son:

Ajustar el modelo de negocio para beneficiarse de la digitalización de los servicios financieros. Revisar sus estrategias empresariales transformando la forma en que atiende a los clientes. Ampliar su capacidad para atender a los clientes con finanzas integradas, permitiéndoles realizar operaciones bancarias en cualquier lugar y en cualquier momento. Mejorar las propuestas de asesoramiento con IA para capturar nuevas tarifas de servicio, tanto para consumidores, empresas y áreas especializadas como la banca de inversión. Reconsiderar las iniciativas de pago como la columna vertebral de los nuevos datos para fortalecer la gestión de riesgos con IA en todos los ecosistemas.

Impulsar la eficiencia operativa mediante el uso de la IA. Céntrese en cargas de trabajo de alto impacto para optimizar y mejorar las ofertas, haciéndolas de manera fluida digitalmente amigables. Adopte la IA para reimaginar los procesos de principio a fin, impulsando la eficiencia y la innovación. Diseñe para la nube híbrida con el fin de optimizar los costes y simplificar operaciones.

Renueve su cultura de gestión de riesgos,una en la que cada banquero se convierta en un gestor de riesgos de IA. Acelere el desarrollo de software con IA, pero no pase por alto el riesgo de una mayor complejidad: invierta en un gobierno claro de la plataforma para gestionar la seguridad, el cumplimiento y la resiliencia a medida que aumenta la innovación. Priorice el gobierno de datos para salvaguardar la confidencialidad, la integridad y la disponibilidad, ayudando a garantizar que los modelos de IA se construyan sobre marcos sólidos para mitigar riesgos como las vulneraciones de datos, las incertidumbres legales y los sesgos de los modelos.

Implemente programas de formación inteligentes que estén al día con los avances tecnológicos. Nuestra perspectiva es que la IA es una ventaja de automatización y también una oportunidad de aumento, que permite a los banqueros reinventar sus contribuciones en un sector transformado digitalmente. Este enfoque se aplica tanto a los dominios empresariales como a los departamentos de tecnología. A los bancos les puede costar encontrar las habilidades adecuadas y no pueden permitirse retrasar la recualificación de los trabajadores, que a menudo están atrapados en tareas rutinarias e incapaces de seguir el ritmo de la rápida innovación.

Lidere con IA o se quedará atrás. Los bancos deben articular claramente su estrategia empresarial para distinguirse de sus competidores en la era de la IA: la innovación tecnológica por sí sola no es suficiente. Pasar de innovar con IA a innovar basada en IA exige un enfoque de "IA primero", en el que la plataforma de IA se convierta en el centro de todas las estrategias y operativas 

Hay varios beneficios clave para los bancos que adoptan e implementan la IA.

API mejoradas: las operaciones bancarias dependen cada vez más del uso de interfaces de programación de aplicaciones (API) para permitir a los clientes realizar un seguimiento de su dinero en diversas aplicaciones. Por ejemplo, los bancos deben dar permiso de API a las aplicaciones de presupuestos de terceros para que los clientes puedan supervisar varias cuentas bancarias. La IA mejora el uso de las API al permitir más medidas de seguridad y automatizar las tareas repetitivas, lo que las hace más potentes.

Herramientas de cliente más inteligentes: el auge de la IA generativa y la IA agéntica impulsadas por el deep learning supone que los sectores de inversión y bancario pueden implementar herramientas más sofisticadas para agilizar el servicio de atención al cliente. Los chatbots con IA y los asistentes virtuales pueden mejorar la atención al cliente, ayudándolos a resolver pequeños problemas por sí solos. La IA también puede impulsar aplicaciones de elaboración de presupuestos que ayuden a los clientes a gestionar mejor sus finanzas y a ahorrar más dinero.

Calificación crediticia más inteligente: determinar la solvencia es una actividad crítica de los servicios bancarios. Los bancos necesitan procesar grandes cantidades de datos de sus clientes para tomar decisiones crediticias importantes, como si aceptan una solicitud de tarjeta de crédito o aprueban un aumento del crédito. Los algoritmos de IA y las técnicas de machine learning pueden ayudar a las instituciones financieras a aprobar o rechazar tarjetas de crédito, aumentos de crédito y otras solicitudes de clientes a gran velocidad.

Mejora de la ciberseguridad y detección del fraude: los ciberatacantes utilizan cada vez más la IA para crear formas más sofisticadas de defraudar a las instituciones financieras. Pueden usar audio generado por IA³ para imitar a los clientes, confundiendo a los agentes del servicio de atención al cliente. Pueden utilizar la IA para hacer que los correos electrónicos de phishing parezcan cada vez más legítimos. Como resultado, esas instituciones financieras pueden utilizar algoritmos de IA para proteger a sus empleados de las amenazas de ciberseguridad en tiempo real, al tiempo que crean herramientas para ayudar a los clientes a evitar los mismos trucos. Las instituciones financieras y las agencias gubernamentales también pueden utilizar sistemas de IA para frustrar otros delitos financieros como el blanqueo de capitales o la suplantación de identidad.

Banca integrada: se trata de incorporar servicios bancarios a experiencias no tradicionales, como cuando Starbucks lanzó su propia aplicación de pagos.⁴ Se prevé que la banca integrada se consolide como servicio. La IA desempeña un papel importante en este crecimiento, ya que ayuda a los minoristas y a otras empresas a recopilar y analizar datos sobre posibles oportunidades de mercado, predecir la solvencia crediticia y personalizar mejor los servicios a los clientes.

Nuevos mercados y oportunidades: las herramientas de análisis predictivo y de previsión impulsadas por IA permiten identificar nuevas áreas de crecimiento, mejorar los procesos de suscripción y determinar con mayor precisión qué clientes presentan un riesgo de baja. Por ejemplo, los bancos pueden analizar los hábitos de sus clientes y compararlos con otros datos para determinar si algún cliente está a punto de cancelar su cuenta.

La introducción de la IA en la banca no está exenta de riesgos y complicaciones. Un estudio de IBM IBV de 2025 encontró que el 55 % de los CEO de empresas y mercados financieros dicen que las ganancias potenciales de productividad de la automatización son tan grandes que deben aceptar riesgos significativos para seguir siendo competitivos⁵.  Algunos de estos riesgos incluyen:

Ciberseguridad: la tecnología de IA generativa puede utilizarse para la prevención del fraude y la gestión del cumplimiento, pero también genera riesgos. La incorporación de herramientas y tecnologías de IA abiertas en los sistemas informáticos bancarios plantea algunos retos de seguridad, ya que los modelos de IA son objetivos especialmente valiosos para los actores maliciosos. Es por eso que los bancos necesitan un enfoque holístico de gobierno de la IA que equilibre eficazmente la innovación y la gestión de riesgos.

Incertidumbre legal relacionada con las operaciones: los modelos de IA generativa necesitan entrenamiento con conjuntos de datos existentes para ser eficaces. Todavía hay algunas cuestiones sin resolver sobre si el análisis de datos disponibles públicamente, como noticias y vídeos explicativos, constituye una infracción de derechos de autor⁶. El 77 % de los CEO de BFM afirman que las normas y regulaciones incoherentes están inhibiendo su capacidad para hacer crecer su negocio² .Una forma de evitar este problema es utilizar modelos de IA que se hayan entrenado con datos que posea el banco, como las interacciones del servicio de atención al cliente o su propia investigación patentada.

Dificultades para controlar la precisión de los resultados: actualmente, los modelos de IA no razonan ni "entienden" sus outputs. En cambio, los modelos de IA detectan patrones en los datos que reciben y generan resultados. Por lo tanto, el modelo no puede decirle al empleado humano si los datos son incorrectos o inexactos. Estas circunstancias hacen que la explicabilidad sea crítica, especialmente en un sector regulado como el bancario, donde es esencial comprender cómo se ha llegado a una decisión concreta.

Prejuicio por sesgo del modelo: los bancos invierten cada vez más en iniciativas medioambientales, sociales y de gobierno (ESG) como forma de demostrar transparencia y responsabilidad por sus acciones. Dado que los modelos de IA se entrenan con datos creados por humanos, pueden heredar algunos de los sesgos que influyen en los humanos. Los bancos tienen que eliminar los sesgos en la forma de comercializar los productos y determinar factores como la solvencia, que históricamente ha afectado negativamente a determinados grupos demográficos.

Las instituciones bancarias están sometidas a una presión cada vez mayor para lograr la transformación digital. Los clientes exigen experiencias automatizadas con capacidades de autoservicio, pero también quieren que las interacciones sean personalizadas y exclusivamente humanas.

Los bancos continúan priorizando la inversión en IA para mantenerse por delante de la competencia y ofrecer a los clientes herramientas cada vez más sofisticadas para administrar su dinero e inversiones. Los clientes siguen dando prioridad a los bancos que pueden ofrecer aplicaciones de IA personalizadas que les ayuden a obtener visibilidad de sus oportunidades financieras.

El futuro de la IA en la banca probablemente incluirá a las instituciones que anuncien su uso de la IA y cómo pueden implementar avances más rápido que sus competidores. La IA ayudará a los bancos a realizar la transición a nuevos modelos operativos, optimizar los flujos de trabajo, adoptar la digitalización y la automatización inteligente y lograr una rentabilidad continua en una nueva era de la banca comercial y minorista.

Utilice conjuntos de datos diversos y representativos y realice pruebas continuas de sesgo algorítmico para detectar impactos dispares entre las clases protegidas. Incorpore controles dentro de un marco formal de gestión de riesgos de modelos (MRM) para validar, monitorizar y documentar los modelos. Garantizar el cumplimiento de las leyes de préstamos justos y de la Ley de Igualdad de Oportunidades de Crédito (ECOA), que en conjunto prohíben decisiones discriminatorias sobre crédito y requieren explicabilidad.

Adopte un enfoque centrado en las API que incorpore los servicios de IA a los principales sistemas bancarios existentes en lugar de sustituirlos directamente. Utilice el middleware y los microservicios para desacoplar las nuevas capacidades de IA de la arquitectura heredada, modernizar los conductos de datos para el acceso en tiempo real e implementar por fases para gestionar el riesgo operativo y normativo.

Para apoyar la hiperpersonalización, la IA utiliza modelos de machine learning entrenados en el historial de transacciones, señales de comportamiento y datos de eventos vitales para ofrecer ofertas, precios y asesoramiento financiero individualizados. Los agentes de IA pueden entonces actuar en función de estas perspectivas en tiempo real interactuando de forma proactiva con los clientes o ajustando las recomendaciones. El análisis predictivo permite anticiparse a las necesidades de los clientes (por ejemplo, a las oportunidades de refinanciación) y garantiza una protección de datos sólida.

Defina KPI claros de casos de uso relacionados con el valor empresarial, como el crecimiento de los ingresos, el ahorro de costes, la reducción del fraude, la mejora de las pérdidas crediticias o la fidelización de clientes, y compare el rendimiento de referencia con el de la IA. El ROI también debería tener en cuenta los rendimientos ajustados al riesgo, incluyendo las mejoras en la eficiencia del capital y la reducción de las pérdidas operativas gracias a una mejor toma de decisiones.

Las organizaciones pueden mantener la confianza de los clientes tratando la IA como una capacidad estratégica y un riesgo gestionado, con el apoyo de estructuras de gobierno de la IA claras que definan la responsabilidad, la supervisión y las normas éticas. La integración de la gestión del riesgo de modelos, los controles de ciberseguridad y el gobierno de datos en los procesos de gestión de riesgos de la empresa, junto con la presentación de informes transparentes y la monitorización del rendimiento, contribuye a garantizar que los sistemas de IA sean seguros y se ajusten a las expectativas de los clientes.