Principales casos de uso de la IA en los servicios financieros

Los bancos y las instituciones financieras están adoptando rápidamente la IA y transformando su forma de operar: toman decisiones con mayor rapidez, personalizan sus servicios a gran escala y reducen costes en toda la organización. Estos cambios no son menores; tienen el potencial de transformar por completo el sector.

¿A qué se debe esta sensación de urgencia? Los datos revelan lo siguiente:

  • El 81 % de los consejeros delegados de entidades bancarias de todo el mundo considera que la inteligencia artificial generativa (IA generativa) es una inversión crucial para la transformación empresarial (KPMG).
  • Más de la mitad de los directivos del sector bancario prevé utilizar la IA generativa para aumentar la productividad; el 38 % espera que esas mejoras permitan reducir costes (Deloitte).
  • Más del 80 % de las organizaciones de servicios financieros han adoptado la IA (Informe sobre el estado de la estrategia de aplicaciones: edición de servicios financieros).
  • La IA generativa podría permitir al sector ahorrar hasta 340.000 millones de dólares al año (MIT Technology Review).

A continuación, se presentan cuatro casos de uso prioritarios de la IA que actualmente están generando el mayor impacto en los servicios financieros: mejora de la experiencia del titular de la cuenta, detección del fraude, gestión de riesgos y cumplimiento normativo, y eficiencia operativa. Haz clic en cada pestaña para consultar rápidamente qué puede aportar cada caso de uso, un ejemplo concreto y su valor empresarial.

Experiencia del titular de la cuenta

Experiencia mejorada para el titular de la cuenta


Ofrezca interacciones contextuales y altamente personalizadas para que cada titular de cuenta se sienta reconocido y reciba una atención más rápida.

Principales formas en que lo consigue:

  • Integre en los flujos de trabajo de los agentes el historial en tiempo real de los titulares de cuentas, su cuota de cartera y sus interacciones anteriores.
  • Impulse chatbots y asistentes virtuales que ofrezcan respuestas relevantes según el contexto y ofertas personalizadas a los titulares de cuentas.
  • Utilice la generación aumentada por recuperación (RAG) para combinar los datos de la entidad con modelos y ofrecer recomendaciones personalizadas que respeten la privacidad. (Descubra cómo proteger la RAG con las soluciones adecuadas.)

Ejemplo: En cuestión de segundos, un agente del centro de atención telefónica recibe un resumen del cliente que incluye el uso del crédito por parte del titular de la cuenta, el historial de asistencia y la siguiente acción recomendada.

Valor: Resolución más rápida, mayor NPS y un aumento de la conversión de venta cruzada y venta adicional

Obtén más información sobre cómo mejorar la experiencia de los titulares de cuentas con la IA y sobre los retos tecnológicos asociados en este nuevo eBook.

Fuente: KPMG

Detección de fraude

Detecte actividades anómalas con mayor rapidez y precisión.


Principales formas en que lo consigue:

  • Supervise las transacciones y las señales de los dispositivos en tiempo real para detectar actividades anómalas que afecten a los titulares de las cuentas.
  • Aplique análisis del comportamiento para reducir los falsos positivos y detectar al mismo tiempo ataques sofisticados.
  • Utilice RAG para incorporar perfiles de fraude propios e historiales de transacciones de los titulares de cuentas a los procesos de detección.

Ejemplo: Los detectores de patrones globales identifican campañas sospechosas, mientras que los modelos privados confirman el riesgo específico de la entidad a partir del contexto de las transacciones del titular de la cuenta.

Valor: Detección más rápida y precisa, y menores pérdidas por fraude

Obtenga más información sobre cómo mejorar la detección del fraude con IA y los retos tecnológicos asociados en este nuevo eBook.

Fuente: estudio de Experian realizado por Forrester Consulting

Gestión de riesgos y cumplimiento normativo

Anticípese y gestione de forma proactiva los riesgos y el cumplimiento normativo.


Principales formas en que lo consigue:

  • Prediga los riesgos crediticios y de mercado mediante modelos adaptados a la entidad que tienen en cuenta el comportamiento de los titulares de las cuentas.
  • Resuma los cambios normativos y relaciónelos con las políticas y los controles internos.
  • Registre logs detallados de la actividad de la IA para proporcionar pistas de auditoría que garanticen el cumplimiento normativo y la gobernanza.

Ejemplo: Los informes de riesgos automatizados señalan las carteras de préstamos o los segmentos de titulares de cuentas que requieren revisión y generan resúmenes listos para su uso en auditorías.

Valor: Decisiones de concesión de préstamos y gestión de riesgos mejor fundamentadas, elaboración de informes más rápida y menor exposición a riesgos regulatorios

Obtenga más información sobre cómo mejorar la gestión de riesgos y del cumplimiento normativo con IA, así como sobre los retos tecnológicos asociados, en este nuevo eBook.

Fuente: EY

Eficiencia operativa

Automatice las operaciones principales para reducir costes y mejorar la coherencia.


Principales formas en que lo consigue:

  • Automatice la gestión documental, las fases de evaluación de préstamos, la conciliación y el enrutamiento de incidencias mediante flujos de trabajo de IA trazables.
  • Utilice RAG para garantizar que las decisiones automatizadas incluyan datos internos actualizados, asegurando así su precisión y auditabilidad.
  • Aproveche las fábricas de IA privadas para escalar de forma segura las automatizaciones operativas sensibles, mientras utiliza modelos de terceros para tareas menos sofisticadas. (Descubra cómo minimizar los costes y maximizar el uso de las GPU mediante la optimización de las fábricas de IA.)

Ejemplo: Las aprobaciones automatizadas de préstamos combinan las puntuaciones crediticias, el historial de ingresos y las normas de suscripción en un único flujo de trabajo auditable.

Valor: Ciclos más rápidos, menor coste de prestación del servicio, ejecución uniforme y mejoras cuantificables de la productividad

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Fuente: MIT Technology Review