La IA en la banca

Para mantenerse a la vanguardia de las tendencias de tecnología financiera, aumentar su ventaja competitiva y brindar servicios valiosos y mejores experiencias del cliente, los bancos y otras empresas de servicios financieros han adoptado iniciativas de transformación digital.

El advenimiento de las tecnologías de IA ha hecho que la transformación digital sea aún más importante y está rehaciendo la industria. 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 tuvieron dificultades para innovar. Un estudio de McKinsey reveló que los grandes bancos eran un 40 % menos productivos que los nativos digitales.¹ Muchas compañías bancarias emergentes son pioneras en casos de uso de inteligencia artificial, lo que hace aún más importante que los bancos tradicionales se pongan al día e innoven.

Los banqueros han utilizado durante mucho tiempo el procesamiento de lenguaje natural (PLN) para analizar las grandes cantidades de datos que tienen internamente o que extraen de fuentes de terceros. Emplean herramientas de analytics para descubrir insights y tendencias, y tomar decisiones más informadas en torno a inversiones clave y gestión de patrimonios.

El sector bancario, en particular, depende cada vez más de los beneficios de las tecnologías de IA para seguir siendo competitivo. Los clientes quieren experiencias bancarias digitales fluidas: 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 y desplegar soluciones de IA generativa, junto con una gestión de datos eficaz, es un paso clave hacia ese objetivo.

Si bien la IA es poderosa por sí sola, combinarla con la automatización desbloquea aún más potencial. La automatización impulsada por IA combina la inteligencia de la IA con la confiabilidad de la automatización. Las herramientas tradicionales, como Robotic Process Automation (RPA), han sido valiosas para agilizar las tareas repetitivas, pero los bancos ahora están comenzando a adoptar sistemas de IA agéntica para manejar flujos de trabajo más complejos.

Un agente de IA es capaz de una toma de decisiones autónomas y puede, por ejemplo, guiar una aplicación de préstamo de principio a fin. Puede interactuar con el cliente, verificar documentos, comprobar la solvencia con 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 simplemente seguir reglas preestablecidas, todo con una mínima intervención humana.

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

La IA ayuda a los clientes a mejorar su toma de decisiones sobre asuntos financieros. Es más probable que permanezcan en bancos que empleen tecnología de IA de vanguardia para ayudarlos a gestionar mejor su dinero.

Pero dadas las amplias regulaciones de la industria, los bancos y otras organizaciones de servicios financieros necesitan una estrategia integral para acercarse a la IA. El uso de la IA requiere una estrategia de IA y una infraestructura/marco de implementación que maximice el valor del negocio y mitigue 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 2025². Algunas de las acciones clave son:

Ajustar el modelo de negocio para aprovechar la digitalización de los servicios financieros. Revise sus estrategias comerciales transformando la forma en que atiende a los clientes. Amplíe su capacidad para brindar servicios a sus clientes con finanzas integradas, permitiéndoles realizar operaciones bancarias en cualquier lugar y en cualquier momento. Mejore las propuestas de asesoramiento con IA para capturar nuevas tarifas de servicio, tanto para consumidores, compañías y áreas especializadas como la banca de inversión. Reconsidere las iniciativas de pago como la columna vertebral de los nuevos datos para fortalecer la gestión de riesgos impulsada por IA en todos los ecosistemas.

Impulsar la eficiencia operacional mediante el uso de IA. Concéntrese en cargas de trabajo de alto impacto para optimizar y mejorar las ofertas, haciéndolas perfectamente compatibles con lo digital. Adopte la IA para reinventar los procesos de principio a fin, impulsando la eficiencia y la innovación. Diseñe para la nube híbrida para optimizar los costos y simplificar las operaciones.

Renovar su cultura de gestión de riesgos,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 una gobernanza clara de la plataforma para gestionar la seguridad, el cumplimiento y la resiliencia a medida que la innovación escala. Priorice la gobernanza de datos para salvaguardar la confidencialidad, la integridad y la disponibilidad, ayudando a garantizar que los modelos de IA se construyan sobre infraestructura sólida para mitigar riesgos como las filtraciones de datos, las incertidumbres legales y los sesgos del modelo.

Implementar programas educativos inteligentes que se mantengan al día con los avances tecnológicos. Nuestra perspectiva es que la IA es una ventaja de automatización, así como una oportunidad de aumento, ya que permite a los banqueros reimaginar sus contribuciones en una industria transformada digitalmente. Este enfoque se aplica por igual tanto a los dominios empresariales como a los departamentos de tecnología. Los bancos pueden tener dificultades para encontrar las habilidades adecuadas y no pueden permitirse retrasar la recapacitación de los trabajadores que a menudo están inmersos en tareas rutinarias y son incapaces de seguir el ritmo de la innovación rápida.

Liderar con IA o quedarse atrás. Los bancos deben articular claramente su estrategia de negocio para distinguirse de la competencia en la era de la IA: la innovación tecnológica por sí sola no es suficiente. Pasar de innovar con IA a innovar basado en IA exige un enfoque de “IA primero”, donde la plataforma de IA se convierte en el centro de todas las estrategias comerciales y operativas 

Existen varios beneficios clave para los bancos que adoptan y despliegan 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 otorgar permiso de API a aplicaciones presupuestarias 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, haciéndolas más poderosas.

Herramientas más inteligentes para los clientes: el auge de la IA generativa y la IA agéntica impulsada por el aprendizaje profundo significa que las industrias de inversión y bancarias pueden desplegar herramientas más sofisticadas para optimizar la atención al cliente. Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA pueden mejorar la atención al cliente, ayudando a los clientes a resolver pequeños problemas por su cuenta. La IA también puede impulsar aplicaciones presupuestarias que ayuden a los clientes a gestionar mejor sus finanzas y ahorrar más dinero.

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

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

Banca integrable: se trata de la introducción de la banca en experiencias no tradicionales, como cuando Starbucks lanzó su propia aplicación de pagos.⁴ Se espera que la banca integrable crezca 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 que ofrecen a los clientes.

Nuevos mercados y oportunidades: las herramientas de análisis predictivos y pronósticos impulsadas por IA pueden identificar nuevas áreas de crecimiento, mejorar los procesos de suscripción y estimar mejor qué clientes son un riesgo de abandono. Por ejemplo, los bancos pueden analizar los hábitos de sus clientes y compararlos con otros puntos de datos para determinar si los clientes individuales pueden estar a punto de cancelar sus cuentas.

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 directores ejecutivos (CEO) dicen que las ganancias potenciales de productividad de la automatización son tan grandes que deben aceptar un riesgo significativo para seguir siendo competitivos.⁵  Algunos de estos riesgos incluyen:

Ciberseguridad: La tecnología de IA generativa puede emplearse para la prevención del fraude y la gestión del cumplimiento, pero también genera riesgos. La integración de herramientas y tecnologías abiertas de IA en los sistemas informáticos bancarios plantea algunos problemas de seguridad, ya que los modelos de IA son objetivos especialmente valiosos para los agentes maliciosos. Por eso los bancos necesitan un enfoque holístico de gobernanza 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 en conjuntos de datos existentes para ser eficaces. Todavía quedan algunas cuestiones sin resolver sobre si el análisis de datos disponibles públicamente, como noticias y documentos explicativos, constituye una infracción de los derechos de autor.⁶ 77 % de los directores ejecutivos (CEO) de BFM afirman que la incoherencia de las normas y reglamentos inhibe su capacidad para hacer crecer su negocio.² Una forma de evitar este problema es emplear modelos de IA que se hayan entrenado con datos que posee el banco, como las interacciones de atención al cliente o su propia investigación.

Dificultades para controlar la precisión de los resultados: actualmente, los modelos de IA no razonan ni “entienden” sus resultados. 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 una industria regulada como la banca, donde es esencial comprender cómo llegó un modelo a su decisión.

Prejuicio por sesgo de modelo: los bancos están invirtiendo cada vez más en iniciativas ambientales, sociales y de gobernanza (ESG) como una forma de demostrar transparencia y responsabilidad por sus acciones. Debido a que los modelos de IA se capacitan con datos creados por humanos, pueden heredar algunos de los sesgos que influyen en los humanos. Los bancos necesitan eliminar los sesgos en la forma en que comercializan sus productos y determinan factores como la solvencia crediticia, que históricamente ha afectado de manera negativa a ciertos grupos demográficos.

Las instituciones bancarias están bajo una mayor presión para la transformación digital. Los clientes desean tener experiencias automatizadas con capacidades de autoservicio, pero también quieren que las interacciones sean personalizadas y particularmente 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 gestionar su dinero e inversiones. Los clientes continúan priorizando a los bancos que pueden ofrecer aplicaciones de inteligencia artificial personalizadas que los ayuden a ganar 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 un impacto dispar entre los grupos protegidos. Integre controles dentro de un marco formal de gestión de riesgos de modelos (MRM) para validar, monitorear y documentar modelos. Garantice el cumplimiento de las leyes de préstamos justos y la Ley de Igualdad de Oportunidades Crediticias (ECOA), que en conjunto prohíben las decisiones crediticias discriminatorias y requieren explicabilidad.

Adopte un enfoque que priorice la API y que superpone servicios de IA a los sistemas bancarios centrales existentes en lugar de reemplazarlos por completo. Utilice middleware y microservicios para desacoplar las nuevas capacidades de IA de la arquitectura heredada, modernizar los flujos de datos para el acceso en tiempo real y desplegar en fases para gestionar los riesgos operativos y normativos.

Para apoyar la hiperpersonalización, la IA utiliza modelos de machine learning entrenados con historial de transacciones, señales de comportamiento y datos de eventos vitales para ofrecer ofertas, precios y asesoramiento financiero individualizados. Los agentes de IA pueden actuar sobre estos insights en tiempo real interactuando de forma proactiva con los clientes o ajustando las recomendaciones. Los análisis predictivos anticipan las necesidades del cliente (como oportunidades de refinanciamiento) y una fuerte privacidad de los datos.

Defina KPI claros de caso de uso vinculados al valor del negocio, como crecimiento de ingresos, ahorro de costos, reducción de fraudes, mejora de la pérdida de crédito o retención del cliente y compare la línea de base con el rendimiento habilitado por IA. El ROI también debe tener en cuenta los rendimientos ajustados al riesgo, incluyendo las ganancias de eficiencia de capital y la reducción de pérdidas operativas impulsadas por una mejor toma de decisiones.

Las organizaciones pueden mantener la confianza de los clientes si consideran la IA tanto como una capacidad estratégica como un riesgo gestionado, con el respaldo de estructuras claras de gobernanza de la IA que definan las responsabilidades, la supervisión y las normas éticas. La integración de la gestión de riesgos de modelos, los controles de ciberseguridad y la gobernanza de datos en los procesos de riesgo empresarial, junto con informes transparentes y monitoreo del rendimiento, ayuda a garantizar que los sistemas de IA sean seguros y estén alineados con las expectativas de los clientes.