TicTalk: Innovación tecnológica en la Banca Española y Aseguradoras: IA Generativa y su impacto en la Experiencia de Cliente

Inauguramos en MCPRO un nuevo formato, las TicTalk en las que buscamos crear un espacio en el que dar voz a grandes empresas que innovan en nuestro país. Con un enfoque práctico y nos enfocamos en casos reales y concretos.

Para arrancar hemos optado por la Inteligencia Artificial que ahora mismo copa la actualidad informativa tecnológica actual. En concreto queremos saber cómo está afectando y cambiando el sector bancario. Sin embargo, la banca es un sector donde la confianza y la cercanía son clave, lo que plantea importantes desafíos sobre cómo equilibrar la automatización con la interacción humana, garantizar la protección de datos y cumplir con regulaciones cada vez más estrictas.

Para nuestro primer TicTalk hemos contado con la participación de Beatriz Tapias, Líder técnica en IA Generativa del Banco Sabadell; Jose Antonio Herrero, Head of Platform Engineering de ING y Rubén del Campo, Head of Advanced Analytics, AI and Data Monetization en Nationale-Nederlanden que nos han compartido sus experiencias y visiones sobre cómo la IA generativa está transformando sus operaciones y la relación con los clientes.

Personalización y humanización del servicio: ¿Cuánto automatizar?

La IA generativa ha permitido desarrollar chatbots más avanzados, asistentes virtuales y herramientas de automatización capaces de gestionar consultas complejas. Sin embargo, en banca, el trato con el cliente es un punto crítico en el que hay que considerar la idiosincrasia de cada tipo de cliente, alcanzando el equilibrio óptimo entre digitalización y trato humano. 

En este sentido, José Antonio Herrero (ING), destacaba como en casos concretos es muy difícil que la IA, por el momento, cuente con la empatía necesaria para saber en qué casos es importante que se ofrezca una solución. Enfatizó que, en ciertos escenarios específicos, resulta sumamente complicado que la Inteligencia Artificial, en su estado actual, posea la empatía necesaria para discernir cuándo es crucial proporcionar una solución al cliente.

Esta carencia de empatía puede ser un obstáculo significativo en la implementación de soluciones basadas en IA, especialmente en áreas donde la interacción humana y la comprensión emocional son fundamentales para una experiencia satisfactoria. Contaba un caso concreto en el que una clienta entró solicitando un crédito para un tratamiento de fecundación invitro, en otros bancos se lo habían rechazado, pero esa oficina de ING se comprometió a buscar una solución, elevó el caso y consignó un crédito. Al tiempo la clienta llegó a la oficina con su bebé, agradecida por haber conseguido el préstamo. Este es un tipo de caso concreto que, por ahora, una Inteligencia Artificial no puede llegar a comprender. 

Desde Banco Sabadell, Beatriz Tapias destacó la importancia de no hacer depender el servicio de los «árboles de decisión» que resultan frustrantes para los usuarios. En su lugar, la entidad ha implementado voicebots para clasificar consultas y derivarlas a los asesores adecuados. «Cuando un cliente llama, es porque realmente necesita hablar con una persona«, señaló Tapias, enfatizando que el Banco Sabadell  apuesta por una combinación de asistentes virtuales para respuestas rápidas y agentes humanos para necesidades complejas.

Rubén del Campo (Nationale-Nederlanden) subrayó que la personalización es clave en la experiencia bancaria y aseguradora ya que no todos los clientes quieren digitalizar su relación con la entidad. «No queremos dejar a nadie atrás. Por eso, adaptamos la comunicación según las necesidades del usuario y nos aseguramos de que el canal sea el adecuado para cada perfil», explicó.

Casos de uso transformadores: IA aplicada a la eficiencia y experiencia del cliente

En términos de implementación, las entidades han avanzado en la integración de la IA generativa en múltiples frentes. Desde  ING, Jose Antonio Herrero comentó que están explorando la hiperpersonalización de servicios mediante IA y desarrollando proyectos de análisis de sentimiento en la comunicación con clientes. «No siempre podemos agrupar todas las consultas en categorías predefinidas, por lo que estamos trabajando en modelos de IA generativa que analicen los mensajes y adapten el tono de respuesta a la identidad de la marca«, explicó.

En Banco Sabadell, los agentes del contact center ya cuentan con herramientas de IA generativa que les permiten consultar documentación en tiempo real para responder con mayor precisión y rapidez. «Estamos recopilando información de todas las interacciones previas y extrayendo información para generar respuestas cualitativas y mejorar la atención«, indicó Beatriz Tapias.

Nationale-Nederlanden, por su parte, ha desplegado modelos de IA en call centers para resumir interacciones y generar historiales detallados de clientes, optimizando la continuidad del servicio. Además, trabajan en validación documental para autónomos y en la detección avanzada de fraudes mediante IA predictiva.

Seguridad y gestión del dato: riesgos y oportunidades

La integración de la IA generativa en el sector bancario plantea importantes desafíos en materia de ciberseguridad y protección de datos. Para mitigar estos riesgos, Banco Sabadell ha implementado protocolos de seguridad rigurosos y mantiene reuniones periódicas con sus equipos de ciberseguridad para evaluar y abordar posibles vulnerabilidades. Beatriz Tapias señaló que precisamente el sector bancario lleva muchos años trabajando con datos sensibles de clientes, y que ya existen protocolos muy exhaustivos de ciberseguridad que se han adaptado al uso de la IA. “Tenemos un control muy minucioso de quien va a utilizar los datos. Todo con lo que trabajamos son anónimos y están encriptados”

Jose Antonio Herrero de ING destacó la necesidad de que la banca se enfrente a ciberdelincuentes que operan fuera de las restricciones normativas. «Estamos en desventaja porque ellos pueden usar cualquier tecnología sin limitaciones«, explicó. «Nuestra respuesta es ser rigurosos y apostar por la formación interna en ciberseguridad, incluyendo charlas con empleados y clientes para concienciar sobre los riesgos«.

Nationale-Nederlanden también ha adoptado un enfoque proactivo para abordar los riesgos de ciberseguridad. Han implementado un modelo de seguridad descentralizado que involucra a equipos de negocio en la gestión de riesgos tecnológicos. Rubén Del Campo subrayó la importancia de este enfoque, afirmando que «No puede ser solo responsabilidad de un departamento. Tenemos que formar a perfiles de negocio en seguridad para que tomen decisiones informadas«.

En general, las instituciones financieras están adoptando un enfoque multifacético para mitigar los riesgos de ciberseguridad asociados con la IA generativa. Esto incluye la implementación de protocolos de seguridad estrictos, la realización de evaluaciones periódicas de vulnerabilidades, la formación interna en ciberseguridad y la concienciación de empleados y clientes sobre los riesgos potenciales. Además, algunas organizaciones están adoptando un enfoque descentralizado para la gestión de riesgos, involucrando a equipos de negocio en el proceso de toma de decisiones en materia de seguridad.

Gobernanza y ética: regulación vs. innovación

El Reglamento Europeo de IA está a punto de cambiar el panorama de la industria bancaria. Con su implementación, la banca se verá obligada a cumplir con estrictos estándares para garantizar que sus modelos de IA sean transparentes, justos y responsables. Esto significa que los bancos deben ser capaces de explicar cómo funcionan sus modelos de IA, rastrear el origen y el procesamiento de los datos y eliminar cualquier tipo de sesgo que pueda discriminar a ciertos clientes.

ING y Banco Sabadell han declarado que están preparados para afrontar este desafío. Gracias a su amplia experiencia en el manejo de datos sensibles y a la implementación de estructuras sólidas para garantizar el cumplimiento normativo, confían en que podrán adaptarse sin problemas a los nuevos requisitos. Ambas entidades llevan años trabajando en el desarrollo de modelos de IA éticos y responsables, y consideran que el Reglamento Europeo de IA es un paso importante para garantizar la confianza y la transparencia en el uso de esta tecnología en el sector financiero.

Desde Nationale Nederlanden, Rubén Del Campo explicó que trabajan con sandbox regulatorios, donde solo perfiles especializados pueden operar con modelos de IA en entornos controlados. «Si un proveedor no garantiza que los datos se quedan en la UE, directamente no trabajamos con él«, aseguró.

En ING, además de la supervisión interna, han implementado comités de ética y transparencia que evalúan la viabilidad de los modelos antes de lanzarlos al mercado. «Los modelos deben ser controlables y comprensibles. No podemos arriesgarnos a utilizar herramientas que no podamos explicar«, enfatizó Jose Antonio Herrero.

Futuro y métricas de éxito: preparando la banca para la próxima generación de IA

La evolución de la IA generativa traerá consigo nuevos desafíos, como la integración de modelos multimodales que combinen voz, imagen y texto para mejorar la experiencia del cliente. Sin embargo, las entidades reconocen que aún queda camino por recorrer.

Desde Nationale Nederlanden, Rubén del Campo mencionó que los avances deben darse de manera controlada. «La presión por innovar existe, pero no podemos sacrificar seguridad por velocidad. Estamos en un punto de ‘innovación controlada’ donde cada implementación debe cumplir criterios estrictos antes de llegar a producción«, señaló.

En Banco Sabadell, Beatriz Tapias destacó que la IA generativa ya está ayudando a mejorar la accesibilidad de la información bancaria para clientes con dificultades cognitivas o barreras idiomáticas. Sin embargo, reconoció que ciertas aplicaciones, como los copilotos de asistencia en llamadas en tiempo real, aún no pueden implementarse por restricciones normativas.

Finalmente, Jose Antonio Herrero de ING subrayó también la importancia de encontrar un equilibrio entre digitalización y sostenibilidad. «Reducir costes operativos con IA es clave, pero también debemos ser responsables con el consumo energético y el impacto ambiental de estos modelos«, concluyó Herrero.

Conclusión: un futuro híbrido entre IA y factor humano

El debate TicTalk Banca e IA dejó claro que la inteligencia artificial generativa ha llegado para quedarse en el sector bancario, pero su implementación debe ser cuidadosa. Si bien las entidades han avanzado en automatización y eficiencia, el trato humano sigue siendo un pilar fundamental para mantener la confianza del cliente.

La regulación, la seguridad y la ética seguirán marcando el ritmo de adopción de la IA en la banca. En este escenario, las entidades financieras deberán apostar por un enfoque híbrido en el que la IA actúe como facilitadora del servicio, pero sin reemplazar el valor insustituible del factor humano.

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