Transformación digital en la banca

1. ¿Qué es la transformación digital en la banca?

La transformación digital en la banca se refiere a la integración de soluciones digitales en todas las áreas de las operaciones bancarias, incluyendo productos financieros, servicios bancarios y operaciones administrativas.

La banca ha experimentado una transformación digital constante desde la década de 1990, con la llegada de servicios básicos de banca en línea, como la posibilidad de transferir fondos y consultar saldos. Hoy en día, el panorama es mucho más avanzado. Las tecnologías emergentes, como la IA, la automatización y la computación en la nube, están impulsando saltos imprevistos en eficiencia, precisión y calidad del servicio.

Dado que el ritmo de los avances tecnológicos no muestra signos de ralentización, el éxito de la transformación digital ya no consiste en alcanzar un objetivo específico. Se trata de ser capaz de adaptarse al cambio de forma más rápida, fácil y eficaz. De forma continua.

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2. ¿Qué impulsa la transformación digital en la banca hoy en día?

Hoy en día, la banca tiene que transformarse para sobrevivir. Los bancos y otras organizaciones financieras están en un estado de cambio reactivo, navegando por un mercado volátil y competitivo, así como por formas cada vez más sofisticadas de delitos financieros. Sin embargo, los numerosos factores que impulsan la transformación digital en el sector bancario pueden resumirse en tres puntos clave:

2.1 Satisfacer las expectativas del cliente

Al igual que otros sectores han adoptado los servicios de hipercomodidad y acceso instantáneo, los bancos deben cumplir las crecientes expectativas de velocidad de los clientes, sin comprometer la seguridad ni la experiencia de usuario. Según el informe Digital Banking Performance Metrics de Alkami, la tasa de titulares de cuentas que utilizan los servicios de cuentas corrientes de banca digital alcanzó el 77 % en 2024.

Los «neobancos» challenger han establecido un nuevo estándar para la banca móvil, con una personalización de nivel superior, herramientas de presupuestación atractivas y opciones accesibles para funciones como los pagos entre particulares. Pero, además de mantenerse al día con estos nuevos servicios digitales, los bancos tradicionales deben mantener y optimizar sus otros canales de contacto. Los datos muestran que los consumidores siguen queriendo la seguridad de la presencia humana, y un 29 % afirma que prefiere resolver problemas complejos por teléfono, según el Informe de Tendencias de CX de Zendesk.

Para adaptarse a estas necesidades cambiantes de los clientes, los bancos tradicionales y otras instituciones financieras deben ser totalmente adaptables y trabajar para alcanzar una posición en la que puedan adoptar y capitalizar continuamente el cambio.

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2.2 Modernizarse para facilitar operaciones más inteligentes

No es ningún secreto que al sector bancario le ha costado evolucionar. Con las alternativas nativas digitales que surgen cada mes, las instituciones financieras necesitan modernizarse para sobrevivir, y no digamos prosperar, pero un informe de Revolut revela que dos tercios de las empresas consideran que los «bancos tradicionales» son demasiado lentos para adaptarse a sus necesidades.

No es por falta de esfuerzo. De hecho, una encuesta de Autorek a profesionales de los servicios financieros revela que el 50 % de los encuestados estadounidenses y británicos revisan la eficacia del back office cada año. Lo que frena a los bancos es una dependencia excesiva de los procesos manuales que requieren mucha mano de obra, los sistemas departamentales y las comunicaciones en silos, y las pilas tecnológicas fragmentadas. Esto, a su vez, conduce a ineficiencias, recursos desperdiciados, y crea una barrera para la implementación exitosa de tecnologías emergentes como la IA. Para seguir siendo competitivos, los bancos deben reducir su dependencia de los sistemas heredados, adoptando un enfoque de modernización centrado en los procesos y aprovechando herramientas capaces de manejar de forma segura estos sistemas ricos en datos.

2.3 Avanzar en un panorama de riesgos y normativas en constante evolución

La gestión de riesgos nunca ha sido más crucial para el sector financiero, con flujos financieros ilícitos que se espera alcancen los 6 billones de USD para 2030. Las amenazas no solo se están diversificando, sino que también se están volviendo más sofisticadas. La IA puede estar impulsando la transformación digital, pero también está siendo utilizada por los ciberdelincuentes para aumentar sus capacidades, lo que conduce a formas de fraude más prolíficas y avanzadas como el phishing personalizado y los ataques de ingeniería social.

Para mitigar este riesgo, la reforma normativa es frecuente y continua, pero estas actualizaciones varían enormemente según la región y el mercado. El Reino Unido, por ejemplo, está introduciendo un nuevo delito penal corporativo llamado «incapacidad para la prevención del fraude».

Es fundamental que los bancos sean ágiles a la hora de adaptarse a los cambios en las normativas de cumplimiento, pero la modernización de las operaciones y los procesos también reforzará las defensas contra las amenazas de ciberseguridad. Con visibilidad en tiempo real de toda la pila tecnológica, así como mejores funciones de generación de informes y supervisión, las instituciones financieras pueden trabajar para cerrar las brechas que aprovechan los delincuentes.

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3. El papel de la IA en la transformación de la banca digital

Incluso antes del reciente revuelo en torno a la IA generativa, la inteligencia artificial ya había surgido como un componente central en la transformación de la banca digital. Es difícil definir con precisión lo que una tecnología tan versátil y amorfa podría significar para el sector bancario en el futuro, pero probablemente suponga un cambio radical en lo relativo a la automatización y la eficiencia.

Los bancos de hoy en día están comenzando a utilizar la IA para casos de uso relativamente básicos, como los chatbots de atención al cliente. Pero estos solo son un ejemplo de lo que la IA puede hacer. El verdadero valor de la IA llegará cuando los bancos la apliquen para mejorar las experiencias de los clientes, facilitar operaciones más inteligentes y responder a los cambios en los riesgos y las normativas.

Para ello, los bancos y todas las demás instituciones financieras tendrán que mejorar su enfoque de los despliegues de la IA. Solo el 61 % de los profesionales de la banca encuestados para nuestro informe de optimización de procesos de 2025 afirman que actualmente obtienen el ROI esperado de la IA, en comparación con el 73 % de los encuestados de todos los sectores.

5. Desafíos para la transformación digital en la banca

Como hemos mencionado anteriormente, el mayor desafío para la transformación digital en la banca es una arquitectura de sistemas compleja y aislada. Como el sector bancario fue de los primeros en adoptar la tecnología digital, tanto los bancos minoristas como los bancos comerciales tienen ahora sistemas heredados anticuados que no se adaptan al panorama moderno y una cantidad significativa de deuda técnica. Un estudio de McKinsey revela, por ejemplo, que los bancos universales utilizan aplicaciones informáticas con una antigüedad media de 14 años, frente a tan solo tres años en el caso de los bancos digitales.

Si no se aborda esta deuda técnica, los bancos intentarán llevar a cabo cualquier iniciativa de transformación digital con sistemas fragmentados y una dependencia excesiva de procesos manuales poco eficaces. La falta de comunicación y colaboración entre equipos aislados no ayuda en absoluto.

En lo que respecta a la transformación digital impulsada por la IA, esta fragmentación representa un desafío particular. Para ser eficaces, las soluciones de IA deben comprender qué procesos tienen lugar en qué sistemas, dónde se producen los traspasos entre procesos y por qué se producen excepciones. La IA también necesita entender las normas empresariales pertinentes y la forma en que cada banco define sus KPI. En este momento, la mayoría de los bancos no pueden dar a la IA la información que necesita para tener éxito porque no tienen visibilidad de sus procesos empresariales.

6. La inteligencia de procesos ayuda a los bancos con la transformación digital

La plataforma de inteligencia de procesos de Celonis ayuda a los bancos a digitalizarse mediante el uso de los datos de los procesos, el conocimiento estandarizado de los procesos y la IA para crear un proceso gemelo digital de las operaciones bancarias.

Al tener visibilidad sobre cómo se ejecutan e interactúan los procesos en todos los sistemas y departamentos, los bancos pueden encontrar oportunidades de mejora y facilitar el cambio en cualquier proceso, incluidas las solicitudes de crédito, los pagos transfronterizos y la presentación de informes reglamentarios.

Así es como la inteligencia de procesos favorece los tres factores de cambio que hemos comentado anteriormente:

• Cumplir con las expectativas de los clientes: la inteligencia de procesos proporciona una visibilidad integral del recorrido del cliente para que los bancos puedan ver lo que ocurre en cada punto de interacción y optimizar los procesos que mejoran la experiencia del usuario.
• Modernizar para potenciar operaciones más inteligentes: la inteligencia de procesos se integra con una gama ilimitada de sistemas bancarios para facilitar la mejora integral y la automatización de los principales procesos bancarios.
• Avanzar en un panorama de riesgos en constante evolución: la inteligencia de procesos ayuda a los bancos a cumplir con las regulaciones en constante cambio, reducir el riesgo operativo y mejorar los mecanismos de prevención del fraude.

La inteligencia de procesos también permite a los bancos utilizar la IA de forma más eficaz, al proporcionarle la comprensión de los procesos y el contexto empresarial que necesita para tener éxito. Como entiende cómo funcionan las operaciones bancarias, la inteligencia de procesos puede encontrar casos de uso de IA con un valor empresarial real —desde la detección de fraudes y los copilotos de investigación hasta agentes de IA para la incorporación de clientes— y alimentarlos con datos de procesos de alta calidad.

Para ejemplos reales de cómo la inteligencia de procesos favorece la transformación digital continua en el sector bancario, consulta nuestra nueva guía, Inteligencia de procesos para la banca: la guía definitiva.