{"id":29204,"date":"2019-07-11T00:00:00","date_gmt":"2019-07-10T22:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/aeb.workingdemos.es\/actualidad\/te-interesa\/aeb-informa\/como-mejorar-la-experiencia-del-usuario-de-banca-con-la-inteligencia-artificial\/"},"modified":"2026-02-23T11:21:02","modified_gmt":"2026-02-23T10:21:02","slug":"como-mejorar-la-experiencia-del-usuario-de-banca-con-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"blog-aeb","link":"https:\/\/aeb.workingdemos.es\/en\/actualidad\/te-interesa\/aeb-informa\/como-mejorar-la-experiencia-del-usuario-de-banca-con-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo mejorar la experiencia del usuario de banca con la Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"

1.- \u00bfQu\u00e9 es la Inteligencia Artificial?<\/strong><\/p>\n

La Inteligencia Artificial (IA) es una disciplina que permite automatizar la toma de decisiones y ejecuci\u00f3n de acciones mediante el uso de sistemas inform\u00e1ticos y la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas matem\u00e1ticas a grandes vol\u00famenes de datos.<\/p>\n

La IA puede usarse para la realizaci\u00f3n de distintos tipos de an\u00e1lisis: descriptivos: aquellos an\u00e1lisis que tratan de explicar qu\u00e9 ha pasado (los m\u00e1s comunes); predictivos: los que tratan de anticipar qu\u00e9 va a pasar; y prescriptivos: los que recomiendan qu\u00e9 hacer para conseguir una meta determinada.<\/p>\n

La IA es hoy en d\u00eda una herramienta com\u00fan en actividades frecuentes como la b\u00fasqueda en internet, el reconocimiento facial, las recomendaciones de las redes sociales o la determinaci\u00f3n de trayectos en aplicaciones de navegaci\u00f3n.<\/p>\n

Algunas de las tecnolog\u00edas basadas en IA han existido durante d\u00e9cadas, otras son relativamente nuevas y muchas, como el aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning), <\/em>est\u00e1n evolucionando r\u00e1pidamente gracias a la mayor disponibilidad de datos y a la mejora de la tecnolog\u00eda, que permite gestionar grandes vol\u00famenes y fuentes de datos.<\/p>\n

Las tecnolog\u00edas de IA ya han demostrado una gran capacidad para detectar patrones, aunque no son capaces de aprender de manera asociativa como los humanos, que somos capaces de realizar an\u00e1lisis bajo una panor\u00e1mica amplia y asociar todos nuestros conocimientos. El desaf\u00edo futuro de la IA es mejorar la capacidad de entender y reaccionar con el entorno a un nivel m\u00e1s profundo. El objetivo \u00faltimo es que estas tecnolog\u00edas impulsen la capacidad tecnol\u00f3gica e industrial de las econom\u00edas, pero siempre sirviendo a las personas y mejorando su bienestar.<\/p>\n

2.- La Inteligencia Artificial en el sector bancario<\/strong><\/p>\n

Uno de los sectores que m\u00e1s ha recurrido a los avances en la IA es el sector bancario. Gracias a estas tecnolog\u00edas se est\u00e1 mejorando la experiencia del usuario, aumentando la eficiencia en los procesos internos y reforzando la seguridad, entre otros.<\/p>\n

Mejoras en los servicios a los clientes <\/u><\/p>\n

La IA tiene el potencial para cambiar en los pr\u00f3ximos a\u00f1os la forma de interactuar con los usuarios de los servicios financieros, incrementando la conveniencia de estos. Con los avances en el procesamiento del lenguaje natural, el an\u00e1lisis de sentimiento o el aprendizaje autom\u00e1tico ser\u00e1 posible mantener conversaciones avanzadas por chat o voz con clientes y responder a consultas altamente complejas. Y, lo que quiz\u00e1s sea m\u00e1s importante, los sistemas podr\u00e1n aprender de sus propias interacciones o de las de otros agentes que realicen una tarea espec\u00edfica. Ello permitir\u00e1 automatizar parte de los procesos desarrollados en los departamentos de atenci\u00f3n al cliente, proporcionando a este mayor conveniencia y agilidad a la hora de relacionarse con su banco.<\/p>\n

En la actualidad, gran parte de la inversi\u00f3n en modelos de IA se est\u00e1 dirigiendo a los departamentos de marketing y desarrollo de productos. Gracias a la IA, se est\u00e1 consiguiendo analizar el comportamiento del cliente y conocerlo con mayor profundidad, con el objetivo de poder ofrecerle una mejor experiencia de usuario y productos adaptados a sus expectativas y necesidades, en el mismo momento en el que lo necesitan.<\/p>\n

A modo de ejemplo, los robo-asesores (robo-advisors<\/em>), sistemas frecuentemente basados en IA dise\u00f1ados espec\u00edficamente para ofrecer asesoramiento financiero automatizado, ofrecen usos diversos. A trav\u00e9s de webs o aplicaciones m\u00f3viles pueden, por ejemplo, ofrecernos los productos de inversi\u00f3n m\u00e1s adecuados a nuestras necesidades en funci\u00f3n de nuestro perfil, avisarnos de los pr\u00f3ximos pagos pendientes o analizar nuestros patrones de gasto para indicarnos c\u00f3mo podemos aumentar nuestro ahorro.<\/p>\n

Probablemente uno de los usos m\u00e1s prometedores de la inteligencia artificial y el an\u00e1lisis de datos es su aplicaci\u00f3n a los modelos de valoraci\u00f3n del riesgo. La posibilidad de acceder a m\u00e1s informaci\u00f3n del solicitante de un cr\u00e9dito y de procesar datos que antes la tecnolog\u00eda no permit\u00eda tratar, puede mejorar el proceso de elaboraci\u00f3n del perfil de cr\u00e9dito del solicitante y generar informaci\u00f3n m\u00e1s precisa sobre los riesgos de una operaci\u00f3n. Ello permite, por un lado, reducir el n\u00famero de falsos positivos,<\/em> mejorando la sostenibilidad del sistema financiero y evitando situaciones en las que el cliente no pueda hacer frente a sus obligaciones financieras. Y por otro, favorecer que m\u00e1s personas puedan acceder a financiaci\u00f3n, reduciendo el n\u00famero de falsos negativos <\/em>en los que, por ejemplo, el sistema pudiese denegar el cr\u00e9dito por un an\u00e1lisis impreciso de la informaci\u00f3n disponible o por no tener en cuenta variables que los nuevos sistemas de IA tienen capacidad para analizar. En definitiva, la IA puede ayudar a perfilar mejor a los clientes, facilitando un endeudamiento responsable y evitando situaciones de sobreendeudamiento.<\/p>\n

Mejoras en procesos internos y la seguridad<\/u><\/p>\n

Las entidades financieras est\u00e1n empezando a implantar la IA con el fin de mejorar la seguridad, reducir los costes e incrementar la eficiencia operativa.<\/p>\n

As\u00ed, muchos bancos y compa\u00f1\u00edas aseguradoras est\u00e1n utilizando aplicaciones inform\u00e1ticas de automatizaci\u00f3n de procesos basadas en IA para, por ejemplo, la digitalizaci\u00f3n y auditor\u00eda de documentaci\u00f3n, la autenticaci\u00f3n biom\u00e9trica, gesti\u00f3n de riesgo de liquidez y prepagos o la mejora de los procesos de proyecci\u00f3n y planificaci\u00f3n operativa.<\/p>\n

Indudablemente, el control del fraude ha sido una de las primeras actividades del sector bancario que se han beneficiado de la aplicaci\u00f3n de la inteligencia artificial. En este campo se han desarrollado programas que identifican patrones de comportamiento que permiten la detecci\u00f3n de conductas anormales. Por ejemplo, un sistema de detecci\u00f3n del fraude externo puede aprender a identificar patrones fraudulentos en base al comportamiento de los clientes del banco. Es decir, cuando el usuario se sale de unos patrones habituales, el sistema da una alerta. A continuaci\u00f3n, pueden darse varios escenarios seg\u00fan su gravedad: desde una revisi\u00f3n de la transacci\u00f3n por parte del banco y una llamada al cliente, hasta el bloqueo de la tarjeta, si fuese necesario.<\/p>\n

Otro campo en el que ha avanzado la IA en los \u00faltimos a\u00f1os es en el de la valoraci\u00f3n autom\u00e1tica de inmuebles. La apuesta por la tecnolog\u00eda y, especialmente, por el aprendizaje autom\u00e1tico permite calcular el precio de mercado de todos los inmuebles teniendo en cuenta factores como sus caracter\u00edsticas, su localizaci\u00f3n, los inmuebles similares vendidos en la misma zona, etc.<\/p>\n

Por \u00faltimo, cabe resaltar que adem\u00e1s de los bancos y aseguradoras, los propios organismos reguladores y supervisores incorporar\u00e1n paulatinamente sistemas de IA para mejorar la supervisi\u00f3n financiera y asegurar el cumplimiento de la regulaci\u00f3n. Asimismo, los bancos centrales conf\u00edan en que la IA les ayudar\u00e1 a elaborar predicciones en tiempo real, utilizando tecnolog\u00edas de “big data<\/em>” para definir y hacer m\u00e1s efectivas sus pol\u00edticas monetarias.<\/p>\n

<\/a>3.- Desaf\u00edos en el uso de la IA<\/strong><\/p>\n

La implantaci\u00f3n de la IA genera ciertos desaf\u00edos que actualmente est\u00e1n siendo analizados por la Comisi\u00f3n Europea[1]<\/a> y los diferentes EEMM, pues afectan a todas las empresas e instituciones que apuesten por la implantaci\u00f3n de estos sistemas. Algunos tienen que ver con la capacidad de explicaci\u00f3n de los modelos, la generaci\u00f3n de sesgos o la asignaci\u00f3n de la responsabilidad de las consecuencias del uso de estos sistemas. Otros con la necesaria reorientaci\u00f3n corporativa y definici\u00f3n de pol\u00edticas de captaci\u00f3n, desarrollo y retenci\u00f3n de “talento digital” o “talento IA”.<\/p>\n

Igualmente cabe mencionar la importancia de la educaci\u00f3n digital de los ciudadanos, que deben ser conscientes de las decisiones que les afecten sustancialmente en base al tratamiento de sus datos y del valor de sus datos. Algunos de los servicios m\u00e1s populares de internet – redes sociales, buscadores y aplicaciones \u2013 parecen ser totalmente gratuitos, cuando en realidad los consumidores est\u00e1n entregando sus datos como forma de pago, aun sin saberlo.<\/p>\n

Por \u00faltimo, cabe destacar los desaf\u00edos que surgen de la aplicaci\u00f3n del Reglamento General de protecci\u00f3n de datos (RGPD). La nueva norma ha establecido un alto nivel de protecci\u00f3n de la privacidad de los datos personales en la UE que ayudar\u00e1 a crear confianza en el uso de la tecnolog\u00eda. No obstante, las empresas se enfrentan ahora al reto de aplicar este nuevo marco y necesitan contar con el apoyo de las autoridades para entender las interacciones entre los algunos de los principios establecidos por el RPGD – como el principio de minimizaci\u00f3n de datos o de especificidad del consentimiento – y las aplicaciones de IA, desarrollando interpretaciones compatibles con el necesario despliegue de esta.<\/p>\n

Desde el punto de vista \u00fanicamente del sistema financiero, la IA tambi\u00e9n crea nuevos desaf\u00edos:<\/p>\n

Impacto sobre la estabilidad financiera.<\/strong> Una de las principales preocupaciones de las autoridades son los impactos que el uso generalizado de estas tecnolog\u00edas podr\u00eda tener sobre la estabilidad financiera, debido a una mayor interdependencia entre las entidades que hagan uso de esta tecnolog\u00eda y las grandes empresas tecnol\u00f3gicas que proporcionan soluciones y modelos de IA, pero que escapan al control de los reguladores y supervisores.<\/p>\n

Aprendizaje de las autoridades financieras.<\/strong> Las autoridades financieras deben profundizar en el conocimiento de la inteligencia artificial para poder aprobar y supervisar los modelos de riesgo basados en esta. Las preocupaciones que existen sobre el uso de algoritmos, especialmente en cuestiones como su auditabilidad, la capacidad para explicar sus resultados o su evoluci\u00f3n en el tiempo deben resolverse mediante el aprendizaje y el di\u00e1logo continuo para vencer la sensaci\u00f3n de que estos modelos son “cajas negras” de funcionamiento desconocido. El uso de entornos controlados de pruebas, como los sandboxes regulatorios, facilitar\u00edan la adquisici\u00f3n de este conocimiento, as\u00ed como una mejor comprensi\u00f3n de los beneficios y de los riesgos de estas tecnolog\u00edas.<\/p>\n

Ajuste normativo y de supervisi\u00f3n.<\/strong> Igualmente, es importante que las autoridades reguladoras y supervisoras trabajen para asegurar la adecuaci\u00f3n de los actuales requerimientos de gobernanza y gesti\u00f3n de riesgos, con el fin de mitigar los nuevos riesgos tecnol\u00f3gicos emergentes, en lugar de emitir nuevos requerimientos. El objetivo deber\u00eda ser evitar la imposici\u00f3n de cargas excesivas al sector bancario, como la limitaci\u00f3n del uso de la computaci\u00f3n en la nube, que puedan ralentizar la adopci\u00f3n de modelos de IA y el aprovechamiento de sus beneficios, con respecto a otros competidores no bancarios.<\/p>\n

Del mismo modo, existen regulaciones y directrices sectoriales que pueden establecer l\u00edmites o barreras al uso de la IA en la provisi\u00f3n de servicios financieros como, por ejemplo, aquellas que establecen reglas prescriptivas sobre c\u00f3mo realizar los an\u00e1lisis de solvencia y que pueden acabar reduciendo la capacidad de innovar y mejorar estos an\u00e1lisis por parte de las entidades de cr\u00e9dito mediante el uso de otros datos y sistemas de IA. Esto, inevitablemente, pone en situaci\u00f3n de desventaja competitiva a la banca frente a otros competidores no regulados.<\/p>\n

Respetar los principios de neutralidad tecnol\u00f3gica y asegurar un mismo terreno de juego para empresas que realizan la misma actividad debe ser una prioridad para reguladores y supervisores. El foco de las autoridades en el desarrollo y adopci\u00f3n de la IA a futuro deber\u00eda, por tanto, centrarse en los resultados de la aplicaci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda y los impactos en la actividad espec\u00edfica, en lugar de la entidad que la utiliza.<\/p>\n

La prioridad de los bancos es proteger los datos personales y la privacidad de sus clientes. No obstante, esto tiene que ser perfectamente compatible con la posibilidad de que las entidades, y en general, todas las empresas que cuenten con el consentimiento de los clientes puedan aprovechar al m\u00e1ximo los datos de que disponen para prestar mejores servicios y realizar una mejor gesti\u00f3n de sus riesgos, en beneficio de los clientes y el mercado en general.<\/p>\n

Los datos son el elemento fundamental para conseguir aprovechar los beneficios de la IA. El acceso a fuentes de datos externos que puedan complementar la informaci\u00f3n interna que las empresas puedan tener de sus clientes permitir\u00eda obtener un mejor conocimiento y proporcionar un mejor servicio.<\/p>\n

<\/a>4.- Conclusi\u00f3n<\/strong><\/p>\n

En el contexto actual de enormes cambios derivados de la innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica es necesario garantizar que los bancos puedan aplicar tecnolog\u00edas como la IA, salvaguardando la protecci\u00f3n de los clientes y en beneficio de los servicios que prestan.<\/p>\n

El desarrollo y aplicaci\u00f3n de los modelos basados en la gesti\u00f3n de los datos y la IA se convierten en elementos fundamentales a futuro para mejorar los servicios financieros, haci\u00e9ndolos m\u00e1s eficientes y adaptados a las necesidades de los clientes y reforzando igualmente aspectos como la seguridad y la confianza.<\/p>\n

Frente a algunos de los desaf\u00edos que se debaten en la actualidad \u2013 sesgos, explicaci\u00f3n de resultados o responsabilidad del uso los modelos – es importante avanzar en el debate \u00e9tico que genera el uso de la IA, pero siempre desde una perspectiva de sociedad y con el objetivo de dise\u00f1ar un marco general aplicable a todos los sectores. Cualquier norma o r\u00e9gimen de supervisi\u00f3n deber\u00e1 estar basado en el principio de misma actividad-mismo riesgo y no en base al tipo de entidad.<\/p>\n

Igualmente, es necesario trabajar en el conocimiento y comprensi\u00f3n interna de los modelos de IA, para evitar una visi\u00f3n simplista que considere que estas tecnolog\u00edas reemplazan al ser humano o se constituyen como cajas negras, totalmente opacas, sin posibilidad de explicaci\u00f3n o control alguno.<\/p>\n

El ritmo de avance tecnol\u00f3gico hace necesario que las autoridades tambi\u00e9n deban acelerar el paso para poder entender y encajar el uso y aplicaci\u00f3n de la IA dentro las actividades reguladas. Una mayor profundizaci\u00f3n en el conocimiento de esta tecnolog\u00eda permitir\u00e1 alcanzar el equilibrio adecuado entre su aplicaci\u00f3n en la prestaci\u00f3n de servicios y la adopci\u00f3n de medidas de mitigaci\u00f3n de los riesgos que puedan emerger de su uso en la actividad financiera.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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