El desarrollo permitirá a las entidades bancarias anticipar las necesidades de sus clientes con una precisión sin precedentes

Por Deyanira Vázquez | Reportera

"Los bancos han segmentado tradicionalmente a sus clientes en función de criterios socioeconómicos, como edad o ingresos, un enfoque que no siempre refleja su comportamiento financiero real.

La investigación ‘Applying Machine Learning to Detect Periodicity in Transactional Banking Data’, realizada por un equipo de investigadores de Coinscrap Finance y que ha sido reconocida a nivel internacional en los Simposios IEEE sobre Inteligencia Computacional Aplicada (Trondheim, Noruega, del 17 al 20 de marzo de 2025), ha permitido a la fintech evolucionar su algoritmo de categorización para reducir esta brecha y así facilitar a las entidades financieras el análisis de los datos transaccionales de sus clientes con un nivel de detalle muy preciso .

Esta nueva aproximación al análisis de transacciones con técnicas de inteligencia artificial, como aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural, habilita una microsegmentación más eficaz, agrupando a los clientes según sus hábitos financieros en lugar de características demográficas generales. Además, el análisis continuo de los datos permite a las entidades financieras adaptarse proactivamente a las necesidades cambiantes de sus usuarios.

Del mismo modo, otros de los beneficios que aporta esta nueva evolución son:

• Identificación precisa de patrones de gasto y capacidad de ahorro.
• Predicción de comportamientos financieros con mayor exactitud.
• Incremento de la conversión, retención y fidelización de recomendaciones de clientes mediante hiperpersonalizadas.
• Segmentación dinámica y flexible, adaptada en tiempo real a los cambios en los hábitos de los usuarios.

Óscar Barba, CTO de Coinscrap Finance y uno de los coautores del estudio, destaca: "Nuestro algoritmo lleva la personalización bancaria a un nivel extremo, permitiendo a las entidades ofrecer recomendaciones financieras realmente útiles y alineadas con las necesidades individuales de cada cliente. Este avance posiciona a la inteligencia artificial como un catalizador del cambio en la industria financiera."

La inteligencia artificial como motor de transformación bancaria
La automatización y el análisis de datos avanzados gracias a la IA han abierto un sinfín de oportunidades para mejorar la personalización, la eficiencia operativa y la rentabilidad de las entidades financieras. La capacidad de detectar patrones en los datos transaccionales y anticipar necesidades futuras es un factor clave en la evolución del sector bancario hacia una experiencia más centrada en el usuario. –sn–