{"id":18696,"date":"2025-08-22T09:12:54","date_gmt":"2025-08-22T07:12:54","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/?p=18696"},"modified":"2025-08-14T12:42:37","modified_gmt":"2025-08-14T10:42:37","slug":"como-el-machine-learning-mejora-el-sistema-bancario","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/como-el-machine-learning-mejora-el-sistema-bancario\/","title":{"rendered":"Machine learning en el sector banca"},"content":{"rendered":"

El machine learning o aprendizaje autom\u00e1tico ha ido cogiendo cada vez m\u00e1s protagonismo cuando hablamos de innovaci\u00f3n y tecnolog\u00eda.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00bfSabes <\/span>qu\u00e9 es el machine learning<\/span><\/a>? Se trata de una rama de la\u202f<\/span>inteligencia artificial<\/span><\/b>\u202f<\/span><\/a>que tiene como objetivo desarrollar t\u00e9cnicas que permitan a las m\u00e1quinas aprender por s\u00ed mismas. Utiliza algoritmos programados que\u202f<\/span>procesan cantidades enormes de datos para extraer patrones complejos de ellos y as\u00ed poder realizar predicciones<\/span><\/b>.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Este tipo de tecnolog\u00eda est\u00e1 presente en toda clase aplicaciones como los asistentes virtuales, el reconocimiento facial y hasta en los coches autom\u00e1ticos. Algunas empresas como\u202fNetflix\u202fo\u202fAmazon\u202fya usan esta tecnolog\u00eda en sus plataformas.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00bfPara qu\u00e9 sirve el machine learning en banca?<\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

Pero, \u00bf<\/span>c\u00f3mo puede el\u202fmachine learning\u202fmejorar el desempe\u00f1o de los bancos<\/span><\/b> y nuestra relaci\u00f3n con ellos?<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Por poner un ejemplo,\u202f<\/span>CaixaBank<\/span><\/b>\u202fdesarroll\u00f3 el <\/span>primer algoritmo de\u00a0 clasificaci\u00f3n de riesgos<\/span><\/b> de la banca espa\u00f1ola que est\u00e1\u00a0 basado en \u2018machine learning\u2019 y en la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Por lo tanto, est\u00e1 claro que esta tecnolog\u00eda puede tener un ampl\u00edsimo impacto en el sector. \u00bfC\u00f3mo? Vamos a analizarlo a continuaci\u00f3n:<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Machine learning para detecci\u00f3n de fraudes<\/span>\u00a0<\/span><\/h3>\n

Las acciones fraudulentas afectan al \u00edndice de escalabilidad y reputaci\u00f3n de las instituciones financieras<\/span><\/b>. Los esquemas tradicionales para detectar el fraude responden a normas preestablecidas, las cuales no son eficientes en el momento que vivimos. El aumento de los pagos y\u202foperaciones autom\u00e1ticas\u202fha crecido de manera considerable los \u00faltimos a\u00f1os, incrementado a su vez el fraude.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

A trav\u00e9s del machine learning se pueden\u202f<\/span>detectar posibles fraudes en tiempo real<\/span><\/b>. Se extraen datos y patrones de comportamiento que permiten\u202f<\/span>identificar comportamientos an\u00f3malos o acciones sospechosas<\/span><\/b>, en cuyo caso existe la posibilidad de solicitar una identificaci\u00f3n del usuario extra como medida de seguridad.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

En este caso, el mayor valor de estas t\u00e9cnicas reside en que se realizan a tiempo real, de modo que\u202f<\/span>se pueden evitar los fraudes y no solo descubrirlos a posteriori<\/span><\/b>.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Predicci\u00f3n del riesgo crediticio<\/span>\u00a0<\/span><\/h3>\n

Cada vez que se genera una solicitud de cr\u00e9dito, el banco procede a evaluar si el cliente est\u00e1 en condiciones de abonar ese pr\u00e9stamo con sus correspondientes intereses en un periodo de tiempo determinado en base a m\u00faltiples variables como la rentabilidad, el apalancamiento o la liquidez para calcular el riesgo.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

El machine learning facilita esta compleja tarea.\u202f<\/span>Calculando estas variables de forma r\u00e1pida y con gran precisi\u00f3n <\/span><\/b>a trav\u00e9s de la inteligencia artificial genera modelos de riesgo de cr\u00e9ditos basados en datos financieros<\/span>,<\/span><\/b>\u202fcomportamiento crediticio y consumo de los clientes. De esta forma se puede identificar cu\u00e1ndo incrementar o reducir la l\u00ednea de cr\u00e9dito de un cliente en base a la aversi\u00f3n del banco al riesgo.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

An\u00e1lisis y segmentaci\u00f3n de clientes<\/span>\u00a0<\/span><\/h3>\n

El estudio y an\u00e1lisis de los datos es la mejor forma de conocer el comportamiento de los clientes, su nivel de afinidad, relaci\u00f3n y cu\u00e1les son sus\u202f<\/span>patrones de conducta<\/span><\/b>\u202fen determinados segmentos, lo que permite dise\u00f1ar estrategias o recomendar productos espec\u00edficos a trav\u00e9s de\u202f<\/span>campa\u00f1as de publicidad personalizadas<\/span><\/b>. Es una herramienta muy \u00fatil para detectar si un cliente se plantea cambiar de entidad, analizando como ha dejado de utilizar los servicios financieros en el \u00faltimo periodo, para tomar acci\u00f3n e inclinar la balanza de nuevo a favor.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Cada vez que un cliente adopte un comportamiento que encaje con un patr\u00f3n, ingresar\u00e1 dentro de la segmentaci\u00f3n, para as\u00ed poder generar una\u202fmejor <\/span>experiencia de usuario<\/span><\/a>.<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/p>\n

Aumento de la productividad<\/span>\u00a0<\/span><\/h3>\n

La mayor\u00eda de las innovaciones tecnol\u00f3gicas van encaminadas a\u202f<\/span>reducir la fricci\u00f3n que puede existir en algunos procesos<\/span><\/b>\u202ftanto con el cliente como de manera interna.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

La automatizaci\u00f3n de procesos recurrentes permite que los empleados que antes realizaban esas tareas puedan focalizarse en otras tareas o funciones de mayor valor o urgencia.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Esto a su vez implica un\u202f<\/span>ahorro en los costes y mejora de la productividad<\/span><\/b>.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Motor de recomendaciones<\/span>\u00a0<\/span><\/h3>\n

Es muy habitual ver en la industria del comercio electr\u00f3nico como constantemente se generan recomendaciones basadas en el comportamiento e interacci\u00f3n previa del cliente a trav\u00e9s del\u202fmachine learning.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Esto mismo sucede en el\u202f<\/span>sector financiero<\/span><\/b>: a trav\u00e9s de los canales digitales como las aplicaciones de banca m\u00f3vil o la p\u00e1gina de banca online se establecen interacciones con el cliente en las que se puede recomendar productos o servicios financieros en base a su perfil, necesidades, comportamiento y preferencias.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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En definitiva, el machine learning en banca tiene muchas utilidades<\/strong> que sin duda iremos viendo aplicar cada vez m\u00e1s. Si quieres saber c\u00f3mo aplicar el machine learning a tu banco, no dudes en contactar con nuestros expertos en IA y Machine Learning<\/a>.<\/span><\/p>\n