Un reciente avance en la personalización de la banca digital está causando revuelo en el sector financiero, gracias a una innovadora investigación desarrollada por el equipo de la fintech Coinscrap Finance. Este estudio introduce un sistema avanzado que permite detectar la periodicidad en las transacciones bancarias, lo que ofrece a las entidades financieras la capacidad de anticiparse a las necesidades de sus clientes de manera mucho más precisa. El descubrimiento promete elevar sustancialmente la calidad del servicio bancario al ofrecer personalización a niveles sin precedentes.
Tradicionalmente, los bancos han agrupado a sus clientes bajo categorías socioeconómicas convencionales, como edad e ingresos. Sin embargo, esta estrategia no siempre refleja con precisión los comportamientos financieros reales de los usuarios. La investigación de Coinscrap Finance, titulada «Applying Machine Learning to Detect Periodicity in Transactional Banking Data», fue presentada y galardonada en los Simposios IEEE sobre Inteligencia Computacional Aplicada, realizados en Trondheim, Noruega, en marzo de 2025. Gracias a este estudio, el algoritmo de categorización de la fintech ha mejorado significativamente, permitiendo a las entidades financieras aplicar un análisis transaccional altamente detallado.
El éxito de este nuevo enfoque radica en el uso de técnicas avanzadas de inteligencia artificial, incluyendo el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural. Esto posibilita una microsegmentación efectiva que se enfoca en los hábitos financieros individuales de los clientes, más allá de los simples datos demográficos. Además, el análisis continuo de los datos proporciona a las entidades la capacidad de adaptarse rápidamente a las necesidades cambiantes de sus clientes en tiempo real.
Los beneficios de esta tecnología son variados e incluyen una detección más precisa de patrones de gasto y ahorro, una mayor exactitud en la predicción de comportamientos financieros y un incremento en la conversión, retención y fidelización de clientes mediante recomendaciones personalizadas. La segmentación dinámica que ofrece el algoritmo se ajusta en todo momento a los cambios en los hábitos de consumo de los usuarios, aportando un valor agregado a la relación cliente-banco.
Óscar Barba, CTO de Coinscrap Finance y coautor del estudio, destaca que «nuestro algoritmo lleva la personalización bancaria a un nivel extremo, permitiendo a las entidades ofrecer recomendaciones financieras realmente útiles y alineadas con las necesidades individuales de cada cliente». Esto subraya el papel crucial que desempeña la inteligencia artificial como motor de cambio en la industria financiera.
La automatización y el análisis avanzado de datos proporcionados por la inteligencia artificial están generando muchas oportunidades para mejorar la personalización y eficiencia operativa de las instituciones financieras. La experiencia centrada en el usuario es ahora un objetivo primordial en la evolución del sector bancario, y detectar patrones en los datos de transacciones se ha vuelto esencial para alcanzarlo.
Esta innovación de Coinscrap Finance representa un avance significativo hacia una banca más personalizada y eficiente. Al aprovechar el potencial de la inteligencia artificial para una segmentación precisa, las entidades financieras pueden optimizar sus productos y servicios, reducir costos operativos y mejorar la satisfacción del cliente.
Especializada en la aplicación de la inteligencia artificial en los sectores bancario y de seguros, Coinscrap Finance continúa liderando la transformación digital del sector financiero. Ofrece soluciones tecnológicas que automatizan el ahorro y categorizan inteligentemente los gastos, permitiendo a las entidades optimizar su funcionamiento y adaptarse a un entorno financiero en constante evolución.
