En la actualidad es común que los grandes bancos a nivel mundial se anticipen con mucha precisión a las necesidades financiera de sus usuarios. El tiempo para tomar las decisiones sobre créditos solo es de segundos, además de la posibilidad de detectar fraudes antes de que pasen.
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Todo esto esa gracias a algunos programas que han venido usando los bancos y que ahora en el 2025 nuevas actualizaciones marcarán tendencia, incluyendo a las empresas colombianas.
Según Pablo Pereyra Portugal, chief revenue officer de 2Innovate, empresa pionera en banca y transacciones digitales, algunos de los avances tienen que ver con la inteligencia artificial generativa (Generative AI) y el aprendizaje automático (Machine Learning), que están transformando la eficiencia operativa de las instituciones financieras, creando ecosistemas más ágiles, personalizados e inclusivos.
“De hecho, casi un tercio de los presupuestos destinados a la transformación de la experiencia del cliente en los bancos se invierte actualmente en inteligencia artificial, aprendizaje automático e inteligencia artificial generativa. A medida que avanzamos en esta nueva era, la banca no será simplemente un servicio, sino una experiencia fluida e interconectada, potenciada por la innovación tecnológica”, señala Pereyra.
De las aplicaciones que se evidencian, con respecto al uso de la inteligencia artificial en los bancos, están los chatbots y asistentes virtuales avanzados, que no solo permiten gestionar consultas de clientes en tiempo real, sino que también son capaces de anticiparse a sus necesidades. Hoy en día, un asistente digital puede analizar patrones de gasto y ofrecer recomendaciones sobre finanzas personales.
En este 2025, uno de los usos de la IA que marcará tendencia en los bancos tiene que ver con el área crítica de detección de fraudes. Existen algoritmos de machine learning que pueden analizar grandes volúmenes de datos en segundos, identificando anomalías que podrían pasar inadvertidas en procesos tradicionales. Eso genera mucho más confianza porque no solo protege a los consumidores, sino al sistema financiero.
También se proyecta que el machine learning sea mucho más utilizado este año para lograr niveles más altos de personalización en los servicios financieros. Este sistema ayuda a analizar el comportamiento de los clientes, lo que permitiría a los bancos crear ofertas diseñadas para cada segmento, de acuerdo al riesgo, edad, estilo de vida o metas financieras individuales.
De igual forma, el machine learning también está cambiando los modelos de evaluación de riesgos para créditos. El algoritmo puede considerar, además de datos históricos, como ha venido siendo, otras variables a tiempo real. Esto impacta de manera importante el sistema, debido a que miles de personas son rechazadas por prácticas tradicionales.
La IA, según los expertos, ha facilitado el sistema porque evalúa la posibilidad de brindar múltiples alternativas de pagos o recaudo a sus clientes a través de convenios con distintos rieles de pagos, de forma integrada, definiendo cuál es la mejor alternativa dependiente si lo que importa es el costo, el tiempo, los niveles de servicio, entre otros factores.
Inclusión financiera en zonas rurales
Con los avances y el uso de las inteligencias artificiales una de las áreas donde se tiene mayor potencial en América Latina, especialmente en Colombia, es en la inclusión de comunidades rurales y marginadas.
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Como se mencionó, la machine learning puede identificar patrones de comportamiento financiero en poblaciones que no tiene un historial crediticio, lo que contribuye a diseñar productos diseñados para esta población.
En Colombia, así como en México, las fintechs están utilizando Generative AI para desarrollar modelos de microfinanciamiento que consideran factores culturales y económicos locales. Esto ayuda a reducir la dependencia de prácticas informales de crédito.
Por supuesto que el uso de Generative AI y machine learning en los bancos tiene desafíos. Existen dudas y críticas sobre la privacidad de los datos, la transparencia de los algoritmos y la necesidad de regulaciones con respecto a la seguridad de los usuarios.
Todo esto ya se está empezando a hacer, desde gobiernos y reguladores. En Brasil, por ejemplo, se trabaja en la Ley General de Protección de Datos (LGPD), que establece estrictos estándares para el manejo de datos personales y promueve la transparencia en el uso de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial.
En Colombia también se está trabajando tratando de adoptar estándares internacionales en lo que refiere a la regulación de tecnologías emergentes.
El impacto es innegable. Las nuevas tecnologías están cambiando la forma en que las instituciones financieras operan, pero además la interacción con los clientes. El éxito dependerá de si se podrá lograr cerrar brechas, empoderar a las comunidades desatendidas y transformar la relación entre las personas y sus finanzas.
