Inteligencia artificial para banca, fintech y medios de pago
Desarrollamos inteligencia artificial para banca, fintech y medios de pago: modelos de riesgo explicables, detección de fraude en tiempo real, AML/KYC más eficiente y asistentes con IA generativa, integrados con tu core bancario y alineados con DORA y el AI Act.
6 casos de usoGradient boosting (XGBoost)IA explicable (SHAP)
IA en Banca y fintech
Por qué la inteligencia artificial marca la diferencia en banca y fintech
La inteligencia artificial para banca lleva años en producción en scoring y prevención del fraude, pero la IA generativa y la presión regulatoria han abierto un nuevo frente. Las entidades necesitan modelos más precisos y, a la vez, explicables ante supervisores y clientes; fintech y entidades de pago compiten en experiencia digital con márgenes ajustados; y los equipos de cumplimiento se ahogan en alertas AML con una tasa de falsos positivos muy alta. Todo ello con sistemas core heredados difíciles de tocar.
En Proinicia aplicamos machine learning, IA generativa y software a medida a problemas concretos de banca retail y corporativa, fintech y medios de pago. Construimos modelos con gobierno y documentación pensados para la validación interna y las directrices de la EBA, arquitecturas resilientes acordes con DORA y capas de integración que conectan la IA con el core bancario sin reescribirlo. Empezamos con un diagnóstico gratuito, validamos el caso con una prueba de concepto sobre tus datos y te acompañamos hasta producción.
Retos del sector
Los desafíos que resolvemos en banca y fintech
1
Fraude cada vez más sofisticado
Suplantación de identidad, estafas por ingeniería social, robo de cuentas y mulas de dinero evolucionan rápido, y con los pagos instantáneos hay segundos para decidir. Las reglas estáticas frenan al cliente legítimo y dejan pasar patrones nuevos.
2
Cumplimiento AML/KYC costoso e ineficiente
Los sistemas de monitorización transaccional basados en reglas disparan alertas que en su gran mayoría resultan falsos positivos, y cada una exige revisión manual y documentación del analista.
3
Modelos explicables bajo supervisión exigente
La evaluación de solvencia de personas físicas es un sistema de alto riesgo según el AI Act, y la EBA y el supervisor esperan modelos documentados, validados, sin sesgos injustificados y con decisiones explicables.
4
Sistemas core heredados y resiliencia DORA
Integrar IA con cores bancarios de décadas, sin romper nada, exige arquitectura cuidadosa. DORA añade requisitos de resiliencia operativa, gestión del riesgo TIC y control de proveedores tecnológicos.
Casos de uso
Casos de uso de inteligencia artificial en banca y fintech
Aplicaciones concretas de IA, machine learning y software a medida que podemos diseñar e implantar en tu organización.
CASO 01
Scoring de crédito con machine learning explicable
Para decidir mejor en la admisión de préstamos y tarjetas, combinamos datos de la CIRBE, ficheros de solvencia, comportamiento transaccional y, con consentimiento, open banking vía PSD2 en modelos de gradient boosting. Cada decisión incluye explicaciones con SHAP y motivos de denegación comprensibles, y el modelo se entrega con documentación, pruebas de sesgo y plan de monitorización, como piden la validación interna y el AI Act.
Decisiones de riesgo más precisas, coherentes y explicables al cliente y al supervisor
Gradient boosting
SHAP
Riesgo de crédito
CASO 02
Detección de fraude en pagos en tiempo real
Con los pagos instantáneos y el comercio electrónico hay milisegundos para decidir. Modelos de machine learning analizan cada operación con cientos de variables de dispositivo, comportamiento y red de relaciones entre cuentas, y devuelven un score de riesgo que el motor de decisión usa para aprobar, pedir autenticación reforzada (SCA) o bloquear. Los analistas de fraude revisan los casos grises y su feedback reentrena el modelo.
Menos fraude consumado y menos fricción para el cliente legítimo
Machine learning
Análisis de grafos
Streaming
CASO 03
Priorización de alertas AML y monitorización transaccional
Los analistas de prevención del blanqueo dedican la mayor parte del tiempo a descartar falsos positivos. Sin sustituir las reglas exigidas, un modelo aprende del histórico de alertas cerradas y comunicaciones al SEPBLAC para puntuar cada alerta, agrupa operaciones relacionadas con análisis de grafos y señala patrones que las reglas no cubren. El analista trabaja primero lo más relevante y cada decisión queda documentada.
Analistas centrados en los casos de mayor riesgo y expedientes mejor documentados
AML
Grafos
Machine learning
CASO 04
Onboarding digital y KYC con visión artificial y OCR
El alta de clientes se atasca en la revisión manual de DNI, escrituras y justificantes. Combinamos OCR y visión artificial para extraer y validar datos de documentos de identidad, detectar manipulaciones y comprobar la coherencia con el formulario, y un LLM resume la documentación societaria para ayudar a identificar al titular real. Los casos dudosos pasan a un gestor, y el flujo se integra con tu proveedor de verificación biométrica.
Altas más rápidas y un expediente KYC completo desde el primer día
OCR
Visión artificial
LLM
KYC
CASO 05
IA generativa con RAG para gestores y atención al cliente
Gestores de oficina y agentes del contact center pierden tiempo buscando en normativa interna, fichas de producto y procedimientos. Un asistente basado en LLM con RAG responde con cita a la fuente, resume la posición del cliente y redacta borradores de respuesta a reclamaciones, que el gestor revisa antes de enviar. Se despliega en tu nube privada o en regiones europeas, con permisos por perfil y registro de cada consulta.
Respuestas más rápidas y homogéneas, con menos escalados internos
IA generativa
RAG
LLM
CASO 06
Alerta temprana de impagos y optimización del recobro
Detectar el deterioro de un cliente cuando ya ha impagado es tarde. Modelos de alerta temprana analizan la evolución de saldos, nóminas domiciliadas, uso de límites y señales externas para anticipar el riesgo de impago en particulares y pymes. Un motor de optimización propone para cada caso la acción de recobro más adecuada, con su canal y su momento, y el equipo de riesgos revisa las refinanciaciones sugeridas.
Menos entradas en mora y una gestión del recobro más eficaz y respetuosa
Desde nuestra consultoría de inteligencia artificial seleccionamos la técnica adecuada para cada problema y la integramos en tus procesos con arquitecturas seguras, escalables y mantenibles.
Un proceso ágil y transparente, pensado para reducir riesgo e invertir solo en lo que demuestra valor.
Diagnóstico inicial
Sin coste: analizamos tu reto, tus datos y tus sistemas, identificamos los casos de uso con mayor retorno y te damos una hoja de ruta clara.
Prueba de concepto
Validamos la solución con tus datos reales en semanas, no meses, con métricas de negocio acordadas desde el principio.
Desarrollo e integración
Llevamos el modelo o la aplicación a producción, integrada con tu ERP, CRM o plataforma, con seguridad y escalabilidad.
Evolución continua
Monitorizamos, reentrenamos y mejoramos. Formamos a tu equipo para que la solución genere valor de forma sostenida.
FAQ
Preguntas frecuentes sobre IA en banca y fintech
¿Cuánto cuesta un proyecto de inteligencia artificial para un banco o una fintech?
El coste depende del caso de uso, de la calidad y el acceso a los datos, de la integración con el core o los sistemas de pagos y del nivel de documentación regulatoria necesario. Un piloto de IA generativa interna no se parece a un modelo de scoring de alto riesgo en producción. Empezamos con un diagnóstico gratuito y una prueba de concepto de alcance y coste cerrados.
¿Cómo afecta el AI Act a los modelos de scoring de crédito?
Los sistemas de IA que evalúan la solvencia o establecen la calificación crediticia de personas físicas se consideran de alto riesgo. Eso implica gestión de riesgos, gobierno y calidad de datos, documentación técnica, registros, supervisión humana y controles de precisión y sesgo. La detección de fraude financiero, en cambio, queda fuera de esa categoría. Diseñamos con esos requisitos desde el inicio; la evaluación jurídica corresponde a tus equipos de riesgos y cumplimiento.
¿Qué implica DORA para un proyecto de IA en una entidad financiera?
DORA exige gestionar el riesgo TIC, probar la resiliencia operativa y controlar a los proveedores tecnológicos, también cuando la IA se apoya en servicios cloud o modelos de terceros. En la práctica diseñamos arquitecturas con monitorización, planes de continuidad y de salida, registro de incidentes y documentación del proveedor, para que la solución encaje en tu marco de gestión de riesgos sin crear dependencias opacas.
¿Podéis integrar la IA con nuestro core bancario sin sustituirlo?
Sí, es lo habitual. Conectamos con el core mediante APIs, mensajería o réplicas de datos, y desplegamos los modelos como servicios independientes que el core, el motor de decisión o los canales consumen en tiempo real o por lotes. Así se modernizan capacidades concretas sin reescribir sistemas críticos ni asumir el riesgo de una migración completa. En el diagnóstico evaluamos qué vía de integración es más segura en tu caso.
¿Cuánto se tarda en tener una prueba de concepto de IA en banca?
Una prueba de concepto suele durar entre cuatro y ocho semanas si el acceso a los datos está resuelto; en entidades grandes, los permisos de seguridad y la anonimización pueden ser la parte más lenta, y lo planificamos desde el primer día. Trabajamos con datos históricos en un entorno controlado, con métricas de negocio y de riesgo acordadas, para que decidas con evidencias si escalar a producción.
Qué son los agentes de IA para empresas, en qué se diferencian de un chatbot, casos de uso por sector y cómo implantarlos con control y resultados medibles.
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Cristóbal Garrido