¿Qué es la automatización bancaria?

Las iniciativas modernas de automatización bancaria se basan en tecnologías como la automatización de procesos robóticos (RPA) y la inteligencia artificial (IA), incluidas la IA generativa y la IA agéntica. Estas herramientas automatizan tareas como la entrada de datos, la revisión de documentos, la incorporación de clientes y el procesamiento de transacciones. Ayudan a los bancos a completar el trabajo más rápido, reducir los errores y permitir que el personal se centre en actividades más complejas o de alto valor.

Aunque el aumento de la complejidad conlleva riesgos, los beneficios de la automatización son significativos. Los bancos deben invertir en un gobierno claro de la plataforma para gestionar la seguridad, el cumplimiento y la resiliencia a medida que aumenta la automatización. Un estudio de IBM IBV de 2025 reveló que más del 60 % de los CEO bancarios afirman que deben aceptar un riesgo significativo para aprovechar las ventajas de la automatización y mejorar la competitividad¹.

La automatización desempeña un papel clave en la ciberseguridad, como la detección del fraude y la gestión de riesgos. Los sistemas de IA analizan los patrones de transacción en tiempo real para identificar actividades sospechosas. Los equipos de cumplimiento utilizan flujos de trabajo automatizados que se adaptan rápidamente a los cambios normativos, a veces en horas en lugar de semanas.

Las plataformas de automatización ofrecen interfaces low-code o no-code que permiten a los bancos crear y ampliar la automatización en todos los departamentos sin depender demasiado de TI. Este enfoque permite una implementación más rápida de soluciones en áreas como el servicio de atención al cliente, la elaboración de informes, el marketing y la contabilidad.

En la banca minorista, la automatización apoya procesos como la emisión de tarjetas de crédito, la configuración de cuentas, las solicitudes de préstamos y las comprobaciones de cumplimiento. Los sistemas basados en IA y RPA extraen y verifican los datos de los clientes, procesan formularios y alimentan los sistemas de concesión de préstamos. Esta eficiencia reduce significativamente los tiempos de entrega y garantiza la coherencia a escala.

Muchos bancos utilizan la automatización y la tecnología financiera entre bastidores. Por ejemplo, en el pasado, cuando los clientes depositaban un cheque, se requería que un empleado del banco verificara la imagen, ingresara los datos correctos y moviera el dinero. Ahora un sistema hace la mayor parte de ese trabajo automáticamente. Cuando los clientes usan la aplicación móvil de un banco, el software lee el cheque, lo verifica y actualiza su saldo, a menudo en segundos.

En todo el sector, la automatización inteligente puede generar importantes ahorros de costes. La automatización mejora la eficiencia y ha demostrado evitar errores por completo en procesos como las operaciones hipotecarias. Y el procesamiento de documentos a gran escala que llevaría años realizar manualmente puede completarse en días con la ayuda de la IA agéntica y el software inteligente.

A corto plazo, se espera que la IA generativa y el machine learning (ML) desempeñen un papel más importante en la toma de decisiones, la comunicación con los clientes y los servicios financieros personalizados. Estas tecnologías permiten operaciones bancarias más adaptables y con mayor capacidad de respuesta, a la vez que mantienen una seguridad y un cumplimiento sólidos.

La automatización bancaria es importante porque permite a las instituciones financieras operar de forma más rápida, precisa y eficiente. Muchos procesos bancarios tradicionales se basan en tareas manuales que consumen mucho tiempo y son propensas a errores, como la incorporación de clientes, el procesamiento de préstamos y la gestión de pagos. La automatización agiliza estas tareas, reduce los errores y mejora la coherencia.

Esta necesidad es importante en el sector bancario, muy regulado, donde los sistemas heredados suelen ralentizar la transformación digital y hacen que la modernización sea esencial para beneficiarse plenamente de las nuevas tecnologías.

La automatización respalda un cumplimiento más estricto y una gestión de riesgos. Los sistemas automatizados pueden monitorizar las transacciones en tiempo real, señalar actividades sospechosas y mantenerse al día con los cambios normativos de forma mucho más eficiente que los equipos humanos. Esto significa que los bancos pueden responder rápidamente a las normas de cumplimiento y reducir el riesgo de multas o daños a su marca. La automatización también mejora la preparación para las auditorías al proporcionar registros detallados de cada acción del sistema, lo que hace que la supervisión y la revisión sean más accesibles y fiables.

La automatización también mejora la experiencia del cliente. Los clientes esperan respuestas rápidas, servicios digitales fluidos e interacciones personalizadas. La automatización ayuda a los bancos a cumplir esas expectativas procesando solicitudes todo el día y habilitando características como aprobaciones instantáneas de cuentas y alertas de fraude en tiempo real. También libera al personal para que pueda gestionar interacciones más complejas y de mayor valor, lo que mejora la calidad general del servicio.

Por último, la automatización permite que los bancos escalen. Los sistemas automatizados pueden abrir miles de cuentas y procesar millones de transacciones sin requerir aumentos equivalentes de personal. Esta capacidad ayuda a los bancos a reducir costes sin dejar de ser competitivos en un mercado que cambia rápidamente.

La automatización en el sector bancario utiliza herramientas de software como la IA, RPA y plataformas de automatización de flujos de trabajo para gestionar tareas que siguen reglas o patrones establecidos. Estos sistemas pueden interactuar con bases de datos, documentos, plataformas de cara al cliente y sistemas internos de forma muy parecida a como lo haría un empleado humano, pero más rápido y sin fatiga. La RPA se encarga de tareas estructuradas y repetitivas, como la introducción de datos, mientras que la IA apoya la interpretación de datos, la estrategia y la toma de decisiones, como la detección de fraudes o el análisis del comportamiento de los clientes.

La IA agéntica amplía estas funciones al permitir que los sistemas planifiquen y ejecuten procesos de varios pasos de forma independiente, adaptándose en tiempo real a medida que hay nueva información disponible.

El proceso de automatización suele comenzar con la identificación de una tarea rutinaria que necesita mucho tiempo y que no requiere mucho juicio humano. A continuación, los desarrolladores o analistas empresariales diseñan un flujo de trabajo de automatización con herramientas low-code o scripts, indicando al sistema qué hacer paso a paso. Este flujo de trabajo puede incluir la copia de datos de un sistema a otro, la verificación de los detalles del cliente o la generación de informes.

Una vez implementados, estos programas se ejecutan en segundo plano o bajo demanda, a menudo completando tareas que antes llevaban horas en solo segundos.

La automatización bancaria funciona tanto en operaciones de front-office como de back-office. En la oficina principal, podría tratarse de chatbots o asistentes virtuales que respondan a las preguntas básicas de los clientes, o formularios digitales que se rellenen automáticamente basándose en los datos anteriores de los clientes. En el back office, puede agilizar la conciliación de cuentas, el procesamiento de documentos y los informes de cumplimiento.

Los bancos a menudo comienzan a pequeña escala y automatizan algunas tareas, para luego expandirse a sistemas más amplios a medida que ven resultados. La automatización puede funcionar día y noche, mejorando tanto la velocidad del servicio como la eficiencia interna y al mismo tiempo reduciendo los errores y los costos operativos.

Cada una de estas tecnologías desempeña un papel a la hora de agilizar las operaciones, reducir el trabajo manual, mejorar la precisión y permitir una toma de decisiones más inteligente y rápida. Juntos, forman la base de la automatización bancaria moderna.

La IA es la tecnología que permite a los ordenadores y a las máquinas simular el aprendizaje, la comprensión, la resolución de problemas, la toma de decisiones, la creatividad y la autonomía humanas. Se utiliza para tareas que van más allá de las reglas fijas, como la prevención y detección del fraude, la evaluación del riesgo crediticio y el análisis del sentimiento de los clientes. La IA puede analizar grandes conjuntos de datos, reconocer patrones y decidir basándose en comportamientos anteriores. En el sector bancario, la IA impulsa chatbots y asistentes, predice las necesidades de los clientes y ayuda a detectar anomalías en la actividad financiera.

La IA generativa amplía estas capacidades mediante la creación de contenidos personalizados, como asesoramiento financiero personalizado, mensajes de marketing dirigidos y comunicaciones personalizadas con los clientes. También puede ayudar a producir y adaptar informes normativos o artículos de la base de conocimientos.

La IA agéntica añade otra capa al permitir que los sistemas de automatización operen de forma más autónoma. En lugar de seguir instrucciones predefinidas, la IA agéntica puede establecer objetivos intermedios, adaptarse a nueva información y ajustar los flujos de trabajo en tiempo real. Por ejemplo, si falta documentación en la aplicación de un cliente, un sistema de IA agéntica puede detectar el problema y solicitar los documentos necesarios directamente al cliente. A continuación, verificaría los documentos y continuaría la tramitación del préstamo automáticamente.

En 2024, solo el 8 % de los bancos desarrollaban sistemáticamente IA generativa, mientras que el 78 % lo hacía a través de iniciativas tácticas. Sin embargo, se espera que la adopción aumente drásticamente en los próximos años¹. Las investigaciones muestran que las organizaciones con la IA totalmente integrada en los procesos de TI invierten la misma cantidad en tecnología en general que otras organizaciones. Sin embargo, invierten una mayor parte de su presupuesto en IA generativa.

Estas organizaciones superan a sus homólogas en múltiples métricas de rendimiento, con un 50 % menos de interrupciones del servicio y un aumento del 24 % en la satisfacción del servicio de atención al cliente⁴.

Las API son conjuntos de reglas o protocolos que permiten a las aplicaciones de software comunicarse entre sí y compartir datos de forma segura. En la automatización bancaria, las API conectan los sistemas bancarios centrales, los CRM, las pasarelas de pago y las herramientas de cumplimiento normativo. Son esenciales para crear flujos de trabajo integrados y servicios en tiempo real en todas las plataformas.

Las plataformas BPM emplean métodos para descubrir, modelar, analizar, medir, mejorar y optimizar la estrategia empresarial, los procesos y los flujos de trabajo. Ayudan a los bancos a trazar procesos completos, identificar áreas de mejora y orquestar cómo funcionan juntos los diferentes sistemas y componentes de automatización. BPM es especialmente útil para gestionar procesos complejos de varios pasos en todos los departamentos.

El cloud computing es el acceso bajo demanda a recursos informáticos (servidores físicos o virtuales, almacenamiento de datos, capacidades de red, herramientas de desarrollo de aplicaciones, software, plataformas analíticas con tecnología de IA y más) a través de Internet con precios de pago por uso. Las plataformas en la nube proporcionan la infraestructura necesaria para ejecutar herramientas de automatización a escala. Admiten una implementación rápida, un almacenamiento flexible y un acceso seguro a los sistemas desde cualquier lugar. Los bancos utilizan servicios en la nube para alojar bots RPA, modelos de IA y plataformas de análisis de datos con una inversión mínima en hardware.

IDP combina OCR con IA y procesamiento del lenguaje natural (PLN) para leer, comprender y clasificar documentos, incluso formatos que tienen diseños diferentes o lenguaje no estructurado. Los bancos utilizan IDP para procesar de forma automática y precisa documentos complejos como aplicaciones, estados financieros o formularios normativos.

Estas plataformas permiten a los usuarios empresariales o analistas diseñar e implementar flujos de trabajo de automatización con una codificación mínima. Los bancos las utilizan para crear rápidamente herramientas internas o automatizar procesos más pequeños sin depender en gran medida de los equipos de TI. Este enfoque hace que la automatización sea más escalable y accesible en todos los departamentos.

El machine learning es una rama de la IA centrada en permitir que los ordenadores y las máquinas imiten la forma en que aprenden los humanos. Les permite realizar tareas de forma autónoma y mejorar su rendimiento con el tiempo a través de la experiencia y la exposición a más datos. Los modelos de ML están entrenados para predecir resultados, clasificar riesgos o recomendar acciones.

En la banca, el ML ayuda a perfeccionar los sistemas de detección del fraude, automatizar la suscripción de préstamos y personalizar las ofertas de los clientes aprendiendo de los patrones de los datos históricos. La IA agéntica puede utilizar los resultados de ML para tomar decisiones autónomas, solicitar información faltante o escalar casos complejos sin intervención humana.

El PNL es un subcampo de la informática y la IA que utiliza el machine learning para permitir que los ordenadores comprendan, interpreten y respondan al lenguaje humano. Es esencial para los chatbots, los asistentes de voz y el manejo automatizado del correo electrónico. En el sector bancario, el PNL ayuda a automatizar la atención al cliente, analizar su feedback y extraer conocimiento de textos no estructurados, como quejas de clientes o transcripciones de call centers.

El OCR se utiliza para convertir documentos o imágenes escaneados en texto legible por máquina. Los bancos utilizan OCR para extraer datos de formularios, cheques, facturas y documentos de identidad durante la incorporación o el procesamiento de préstamos. Cuando se combina con IA o RPA, el OCR permite automatizar flujos de trabajo con muchos documentos que antes requerían reseñas humanas.

La RPA utiliza tecnologías de autómatas inteligentes para realizar tareas repetitivas basadas en reglas que los humanos normalmente harían en un ordenador, como extraer datos, completar formularios y mover archivos. En el sector bancario, la RPA se utiliza ampliamente para tareas como la incorporación de clientes, el mantenimiento de cuentas y el procesamiento de transacciones. Requiere pocos o ningún cambio en los sistemas existentes y puede funcionar en múltiples aplicaciones.

Ciertos procesos bancarios son objetivos principales para las soluciones de automatización porque son tareas repetitivas basadas en reglas que son críticas tanto para la eficiencia operativa como para la satisfacción del cliente. Con los recientes avances tecnológicos, los bancos ahora pueden automatizar funciones complejas en todos los sistemas con mayor velocidad y precisión. Los casos de uso de la automatización bancaria incluyen:

Las actualizaciones rutinarias, como los cambios de dirección, la edición de la información de contacto o el restablecimiento de contraseñas, implican flujos de trabajo sencillos que siguen una lógica estricta, lo que facilita su automatización. Un chatbot o un formulario de autoservicio recopilan información actualizada del usuario y un bot de RPA actualiza automáticamente los sistemas internos pertinentes, como el CRM, el sistema bancario principal y el registro de cumplimiento. Este proceso integral elimina la necesidad de participar en el call center, reduce los tiempos de espera y garantiza la coherencia en todas las plataformas.

La incorporación suele ser un proceso lento y manual que implica la verificación de identidad, la recopilación de documentos y la introducción de datos. Es un objetivo ideal para la automatización porque los pasos están muy estructurados y basados en reglas. Las herramientas de automatización pueden utilizar el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para extraer datos de documentos escaneados, como pasaportes o facturas de servicios públicos.

Luego, los bots verifican esta información con bases de datos internas o proveedores externos, como registros de identificación de gobierno. El perfil del cliente se crea automáticamente y los formularios se rellenan previamente. Las comprobaciones de cumplimiento, como "conozca a su cliente" (KYC), se activan en tiempo real. Estas automatizaciones reducen el tiempo de incorporación de días a minutos, lo que mejora la satisfacción del cliente y reduce el abandono.

Aproximadamente el 65  % de los líderes del servicio de atención al cliente esperan integrar la IA generativa con la IA conversacional para aumentar la satisfacción del cliente.² Los chatbots con IA pueden gestionar consultas de servicio de atención al cliente básicas, como consultar un saldo, localizar un cajero automático cercano o restablecer un PIN, sin necesidad de juicio humano. Estos bots entienden las consultas en lenguaje natural y proporcionan respuestas inmediatas accediendo a los datos extraídos de los sistemas back-end.

Si el bot no puede resolver el problema, escala el caso a un agente humano con el historial de conversaciones adjunto, para que no se pierda información. Este modelo híbrido mejora la eficiencia y permite al personal centrarse en necesidades de soporte más complejas.

Los bancos gestionan un enorme volumen de documentos, desde aplicaciones hipotecarias hasta trámites de cumplimiento. La automatización utiliza el OCR y el procesamiento inteligente de documentos (IDP) para extraer datos de archivos no estructurados, como PDF o imágenes escaneadas. Los programas de software clasifican, almacenan e indexan estos documentos en los sistemas de gestión de contenido, lo que facilita su recuperación y auditoría. La automatización de este proceso reduce las necesidades de almacenamiento físico y elimina la indexación manual que lleva mucho tiempo.

La detección del fraude requiere una vigilancia continua de grandes volúmenes de transacciones para identificar anomalías que sugieran actividad maliciosa. La monitorización manual no es escalable, pero la automatización con IA sobresale aquí. Los modelos de machine learning pueden analizar patrones en el comportamiento de los clientes y señalar desviaciones, como un inicio de sesión desde una ubicación desconocida o un retiro repentino de grandes cantidades.

Cuando se superan los umbrales, el sistema puede desencadenar respuestas automatizadas como congelar la cuenta, alertar al cliente o derivar a un analista de fraudes humano. Estas intervenciones en tiempo real reducen significativamente las pérdidas financieras y generan confianza con los clientes.

Por ejemplo, el banco Aksari de Pakistán trabajó con IBM para ayudar a cumplir las nuevas normas de ciberseguridad de su gobierno. La nueva política exigía que los bancos mantuvieran sus capacidades de seguridad básicas, incluidos los centros de operaciones de seguridad (SOC) y las herramientas de respuesta automática que funcionan las 24 horas del día.

El nuevo SOC resultante redujo el número de incidentes de seguridad de aproximadamente 700 por día a menos de 20. También redujo el tiempo promedio de corrección de 30 minutos a solo cinco minutos mediante la implementación de una respuesta automatizada³.

Los procesos de cumplimiento de KYC y AML implican recopilar información personal y financiera detallada, cotejarla con listas de vigilancia normativas y realizar un seguimiento continuo de las transacciones. Estos procesos son funciones repetitivas y gobernadas por reglas que requieren alta precisión y trazabilidad. La automatización ayuda a recopilar y validar documentos de identidad, realizar comprobaciones de listas de vigilancia en tiempo real y actualizar los registros KYC basados en nueva información.

Los algoritmos de IA pueden analizar los historiales de transacciones para señalar comportamientos sospechosos, reduciendo el riesgo de delitos financieros y sanciones regulatorias. El software también genera registros de auditoría automáticamente, lo que respalda la transparencia regulatoria.

El procesamiento de préstamos generalmente implica recopilar datos financieros, evaluar la solvencia y validar documentos. Este flujo de trabajo también es repetitivo, con muchos documentos y propenso a cuellos de botella, lo que lo hace muy adecuado para la automatización. Los bots de RPA pueden recopilar datos de los solicitantes de varios canales (por ejemplo, formularios web, correos electrónicos y CRM), comprobar la solvencia crediticia, verificar los registros de ingresos y cotejarlos con los criterios internos de concesión de préstamos.

La IA incluso puede ayudar a evaluar el riesgo basándose en patrones históricos. Esto agiliza todo el ciclo de vida desde la aplicación hasta la decisión, reduciendo el esfuerzo manual y el tiempo de respuesta y manteniendo la precisión y el cumplimiento.

Los bancos recopilan grandes cantidades de datos de los clientes, pero a menudo los infrautilizan. La automatización permite una segmentación dinámica de los clientes basada en el comportamiento, las preferencias o el historial de transacciones. Las herramientas de IA, incluida la IA generativa, pueden crear y ofrecer ofertas oportunas y personalizadas a través del canal preferido del cliente, como el correo electrónico o la aplicación móvil.

La automatización también ayuda a monitorizar el rendimiento de la campaña en tiempo real y ajustar los mensajes en función de la respuesta de la audiencia. Esto aumenta el compromiso y ayuda a los bancos a mejorar los servicios de venta cruzada o venta adicional sin esfuerzo manual.

Los bancos procesan miles, a veces millones, de pagos diarios y conciliar estas transacciones en todos los sistemas puede resultar tedioso. Los bots RPA pueden cotejar los registros de pagos entrantes y salientes, identificar las discrepancias y marcar las excepciones para su revisión humana. También pueden generar informes de conciliación automáticamente. Por ejemplo, si un cliente liquida una tarjeta de crédito, el pago debe cotejarse con el extracto y contabilizarse en la cuenta. La automatización garantiza que se apliquen las cantidades correctas sin errores.

Los organismos reguladores exigen a los bancos que envíen informes periódicos con datos detallados y estructurados. Recopilar estos datos de diferentes sistemas, formatearlos correctamente y cumplir plazos ajustados son tareas difíciles para el personal. Las plataformas de automatización extraen datos en tiempo real de múltiples sistemas, aplican lógica para ordenar y validar los datos y generan informes estandarizados listos para su envío. Este proceso reduce el riesgo de presentaciones tardías, errores o incumplimiento, que son problemas que pueden dar lugar a multas.

Los beneficios clave de la automatización bancaria incluyen:

Mejor cumplimiento y gestión de riesgos: los sistemas automatizados siguen reglas establecidas y dejan un rastro de auditoría, lo que facilita que los bancos cumplan con las regulaciones. Las herramientas de IA pueden monitorizar la actividad y marcar instantáneamente las transacciones sospechosas.

Coherencia entre procesos: los flujos de trabajo automatizados realizan las tareas de la misma manera cada vez, lo que ayuda a garantizar la coherencia en la forma en que se prestan los servicios.

Experiencia del cliente mejorada: las interacciones con los clientes se vuelven más fáciles y satisfactorias con un servicio más rápido, menos errores y soporte durante todo el día proporcionado por chatbots y herramientas de autoservicio.

Toma de decisiones más rápida: las herramientas impulsadas por IA pueden analizar rápidamente grandes conjuntos de datos para respaldar la puntuación crediticia, el análisis de riesgos y la orientación de clientes, y acelerar las decisiones.

Precisión mejorada: la automatización minimiza el error humano en la entrada de datos, el manejo de documentos y el procesamiento de transacciones. Una mayor precisión conduce a datos más limpios y resultados más fiables.

Mayor eficiencia: la automatización completa las tareas más rápido que los humanos y puede operar a tiempo completo sin interrupciones. Esto significa que procesos como la apertura de cuentas o la aprobación de préstamos se realizan en minutos en lugar de días.

Costes operativos reducidos: al reemplazar el trabajo manual con sistemas automatizados, los bancos pueden reducir los costes laborales y reducir los gastos relacionados con errores o demoras.

Escalabilidad: la automatización permite a los bancos gestionar volúmenes crecientes de trabajo, como mayores consultas de clientes o cargas de transacciones.