Cómo transformamos los datos bancarios en decisiones rentables con inteligencia artificial
Ayudamos a entidades bancarias españolas a extraer valor real de sus datos transaccionales, crediticios y de comportamiento de cliente. Desarrollamos modelos analíticos que no se quedan en dashboards bonitos: generan alertas accionables, predicciones de morosidad fiables y segmentaciones que el equipo comercial puede usar desde el primer día.
Beneficios
Scoring crediticio más preciso
Nuestros modelos de riesgo incorporan variables no tradicionales —como patrones de gasto y estacionalidad de ingresos— para afinar la concesión de préstamos. Entidades que usaban scorecards estáticos han reducido la tasa de impagos entre un 15% y un 22% tras la implantación.
Detección de fraude en tiempo real
Analizamos cada transacción con tarjeta y transferencia SEPA contra modelos de anomalías entrenados con millones de operaciones reales. Esto permite bloquear operaciones sospechosas en milisegundos, sin disparar falsos positivos que frustren al cliente legítimo.
Segmentación dinámica de clientes
Sustituimos la segmentación por tramos de renta y edad por clusters basados en comportamiento real: frecuencia de uso de canales, propensión a contratar seguros vinculados o sensibilidad a comisiones. El resultado es que las campañas comerciales de banca personal multiplican su conversión.
Predicción de fuga de clientes
Detectamos señales tempranas de abandono —reducción de domiciliaciones, aumento de consultas al servicio de atención, movimientos hacia cuentas de competidores neobancos— con semanas de antelación. Esto da margen al gestor para activar retención antes de que el cliente cancele.
Optimización de provisiones y capital
Modelamos escenarios IFRS 9 con mayor granularidad, calculando la pérdida esperada por segmento y tipo de producto. Equipos de control financiero han logrado ajustar provisiones sin sorpresas en auditoría, liberando capital que estaba sobredotado.
Cumplimiento normativo automatizado
Automatizamos los controles de PBC/FT cruzando datos de operativa con listas de sanciones, PEPs y patrones de blanqueo tipificados por SEPBLAC. Las alertas llegan priorizadas al equipo de compliance, reduciendo drásticamente el tiempo de revisión manual.
Casos de uso
Reducción de morosidad en préstamos al consumo
Para una entidad con una cartera de crédito al consumo de más de 2.000 millones de euros, construimos un modelo de propensión al impago que combinaba datos del bureau con variables transaccionales internas. En seis meses, la morosidad temprana (30-60 días) se redujo un 18%, y el equipo de recobros pudo priorizar gestiones con criterios objetivos en lugar de listados ordenados por importe.
Motor de recomendación de productos para banca digital
Integramos un sistema de next-best-offer en la app móvil de una caja de ahorros. El motor analiza el ciclo de vida financiero del cliente —nómina reciente, hipoteca próxima a renovar, ahorro creciente— y sugiere el producto adecuado en el momento justo. La tasa de contratación digital subió del 3,1% al 7,8% en los tres primeros meses.
Monitorización anti-fraude en operaciones con tarjeta
Desplegamos un modelo de detección de anomalías sobre el flujo de autorizaciones de tarjeta de una red con más de 500.000 plásticos activos. El sistema aprendió los patrones habituales de cada titular y empezó a señalar desviaciones significativas. El fraude neto se redujo un 34% el primer año, y los falsos positivos bajaron un 40%, mejorando la experiencia del cliente.