Los consumidores europeos siguen utilizando las instituciones tradicionales para sus operaciones bancarias, pero la experiencia deja mucho que desear. A inicios de este año, un proveedor líder de plataformas de banca digital publicó los resultados de una encuesta realizada a 6,300 usuarios de banca en línea en Europa.

Aun cuando el 82 por ciento de los encuestados utilizaba un banco tradicional como su proveedor principal, el 26 por ciento había cambiado de entidad en el pasado debido a servicios digitales deficientes y no dudarían en hacerlo de nuevo. Además, el 47 por ciento dijo que se sentiría más satisfecho si su banco mejorara la calidad de los servicios digitales. Los clientes destacaron, en particular, las recomendaciones personalizadas en este contexto.

Qué es lo que quieren los clientes

Con la digitalización de la banca, las experiencias de transacción sin fisuras se han convertido en la norma, estandarizadas entre bancos con pocas diferencias visibles. Los canales digitales son eficientes, pero impersonales. Para la mayoría de los clientes, son una vía para realizar tareas rápidas y funcionales, como revisar el saldo, lo que ha creado una distancia emocional entre los usuarios y sus bancos.

Y aquí reside el dilema: las mismas personas que adoptan la banca digital exigen interacciones más personales. Por ejemplo, el 59 por ciento de los consumidores europeos quiere recomendaciones financieras adaptadas a sus necesidades individuales. Los bancos que no ofrecen esto perderán clientes.

La buena noticia es que las tecnologías de inteligencia artificial ahora permiten a las instituciones bancarias cumplir estas expectativas aparentemente irreconciliables. Mientras las tecnologías digitales anteriores permitían una personalización a nivel de segmento, la IA está llevando la hiperpersonalización de las experiencias bancarias digitales en tiempo real y a gran escala.

Personalizar todo, desde recomendaciones de productos hasta comunicaciones de marketing

Modelos analíticos avanzados examinan datos de clientes y transacciones para identificar insights sobre necesidades, preferencias y comportamientos individuales. Con base en ello, los motores de recomendación inteligentes sugieren los productos y servicios más adecuados. Además de adaptar productos utilizando métricas financieras tradicionales, como préstamos e inversiones, la IA puede personalizar la banca según los datos de un individuo y su actividad fuera del banco.

Un ejemplo destacado es el modelo Buy Now Pay Later, donde comercios permiten a los clientes pagar compras en cuotas según su solvencia, evaluada a partir de historiales de transacciones y otras variables.

Las herramientas impulsadas por IA también pueden detectar patrones de flujo de caja o anomalías de gasto para ofrecer orientación proactiva que ayude a cada cliente a gestionar mejor sus finanzas. Los chatbots y cajeros virtuales impulsados por IA pueden asistir a los clientes en cualquier momento, conversando en lenguaje natural como un gestor de relaciones, para responder preguntas e incluso resolver problemas complejos.

Los clientes pueden hacer preguntas específicas sobre sus carteras o metas financieras, y la IA generativa responderá de forma independiente o junto a un asesor humano, con recomendaciones y orientación dirigidas.

La capacidad de la IA generativa para conversar de forma muy personal y similar a la humana está transformando la recuperación de deudas. Aprovechando el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automático, los sistemas de IA generan mensajes personalizados que mejoran la participación y el reembolso, al tiempo que minimizan la confrontación al mostrar empatía y proponer soluciones más aceptables para los clientes.

Revolucionando la comunicación

En lo que respecta a la comunicación, bombardear a las personas con mensajes genéricos es ineficiente e ineficaz, y revela una falta de comprensión profunda del cliente. También irrita a los consumidores ya saturados de spam y llamadas no deseadas de diversas empresas. La IA está revolucionando la comunicación al permitir que los bancos elaboren mensajes altamente relevantes que resuenen con los clientes.

En primer lugar, las herramientas predictivas identifican qué clientes es más probable que respondan positivamente a diferentes tipos de mensajes; luego la IA generativa interviene, creando contenido y campañas muy personalizados, en el idioma elegido por el cliente. Otras soluciones de IA identifican el canal, el formato y el momento adecuados para enviar la comunicación, haciendo que los clientes se sientan valorados y realmente comprendidos por su banco.

La industria del gaming también presenta una frontera atractiva para que los bancos conecten con audiencias más jóvenes y nativas digitales, aprovechando experiencias financieras hiperpersonalizadas que se alineen con estilos de vida y personalidades de juego. Por ejemplo, los conocimientos impulsados por IA pueden permitir a los bancos ofrecer productos de microinversión basados en el comportamiento de gasto dentro de los juegos, opciones de crédito dinámicas para compras digitales y planes de ahorro que recompensen la disciplina financiera con incentivos virtuales.

Al integrarse con plataformas de juego y analizar datos de comportamiento en tiempo real, los bancos pueden ofrecer empujones financieros contextuales, como sugerir una herramienta de presupuesto o recompensas vinculadas a criptomonedas por logros en el juego. La integración de juego y finanzas, impulsada por IA generativa, no solo mejora la participación del cliente, sino que posiciona a los bancos como socios de estilo de vida en la economía digital.

Además, los modelos de IA aprenden de los éxitos y fracasos de interacciones pasadas para modificar sus propias acciones, reforzando estrategias y recomendaciones que generaron interés y eliminando aquellas que provocaron desenganche. A medida que la IA continúa aprendiendo y adaptándose, mejora la capacidad de hiperpersonalizar las experiencias del cliente a gran escala.

Mirando hacia el futuro en Europa

En Europa, los proveedores de próxima generación son líderes claros en adopción de IA: Bunq, un neobanco holandés, es el primer banco impulsado por IA de Europa; Finn, su asistente personal de finanzas, ofrece soporte contextual y personalizado a través de conversaciones simples, gestionando hasta el 40 por ciento de las consultas de los clientes de forma independiente.

La IA analiza datos de transacciones para ofrecer recomendaciones personalizadas dentro de la aplicación móvil de Starling Bank, aumentando la participación de la app un 25 por ciento. El banco digital alemán N26 personaliza la experiencia del cliente mediante soporte multilingüe impulsado por IA, IA conversacional y recomendaciones de próxima mejor acción generadas por IA.

Sin embargo, en términos generales, las firmas de servicios financieros europeas aún tienen un largo camino por recorrer. En una encuesta de 2024, aunque el 90 por ciento de los encuestados afirmó haber integrado alguna herramienta de IA, solo el 9 por ciento creía estar adelantado a la curva de adopción. Las inversiones se enfocan en mejoras de back-office, mientras que la adopción de IA en aplicaciones orientadas al cliente muestra rezago.

Los encuestados señalaron la falta de comprensión, experiencia y claridad regulatoria como sus mayores desafíos para integrar la IA generativa. Las empresas pueden abordar estas preocupaciones y acelerar las implementaciones mediante la capacitación y el desarrollo, ampliando los casos de uso de IA y estableciendo mecanismos sólidos de gobernanza y cumplimiento.

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