Banca y seguros en la era de la IA

La banca española se está consolidando como líder en innovación tecnológica en Europa, impulsada por la necesidad de afrontar un entorno económico marcado por la inflación, la subida de los tipos de interés y las tensiones geopolíticas. Un estudio reciente de FT Longitude y SAS revela que el 75% de los bancos a nivel internacional planea aumentar la inversión en tecnología de riesgos, lo que supone un incremento del 24% respecto a 2021.

En España, la inversión agregada de los diez principales bancos en tecnología se ha más que duplicado en los últimos años, pasando de 2.313 millones de euros a 5.125 millones, y se proyecta que para 2028 podría superar los 7.000 millones. Estas cifras sitúan a la banca española como referente en Europa y reflejan un esfuerzo por modernizar infraestructuras, optimizar procesos y reforzar la resiliencia frente a riesgos externos.

Carles Cerdá, Risk Business Solutions Manager en SAS, explica: “Estas empresas emergentes han introducido innovaciones disruptivas que transforman la interacción de los usuarios con los servicios financieros, obligando a los bancos convencionales a invertir en tecnología para mantenerse competitivos. Además, las directivas europeas como NIS2 y DORA exigen sistemas robustos capaces de afrontar riesgos tecnológicos y cibernéticos”.

La pandemia también marcó un punto de inflexión, acelerando la demanda de servicios financieros más rápidos, accesibles y personalizados. Paralelamente, la irrupción de neobancos y fintechs ha intensificado la competencia, obligando a las entidades tradicionales a redefinir sus modelos operativos.

La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta esencial para transformar la gestión de riesgos y la toma de decisiones estratégicas. Según el estudio Transforming Risk Management de SAS, aunque la adopción es desigual, la IA permite integrar grandes volúmenes de información para obtener una visión completa de los riesgos, algo crucial para decisiones sobre liquidez, capital y riesgo crediticio.

Carlos Díaz Álvarez, Chief Risk Officer en Santander Portugal, comenta: “Para tomar decisiones acertadas, los bancos no deberían trabajar con información aislada. Tenemos que integrar todos los datos disponibles para tener una visión completa, pero necesitamos que esos datos sean más precisos y estén mejor conectados entre sí”.

El informe destaca que los bancos estadounidenses lideran el uso de IA y IA generativa, mientras que los europeos, incluyendo los españoles, avanzan bajo marcos regulatorios más estrictos que protegen la privacidad y seguridad de los datos de los clientes.

Entre los planes de los bancos destacan:

• Aumento de la inversión tecnológica: el 65% planea contratar servicios de consultoría tecnológica, un 15% más que en 2021.
• Mejora de modelos de riesgo: el 67% planea actualizar sus modelos en los próximos dos años, considerándolos una ventaja competitiva clave.
• Uso estratégico de la IA: aunque su adopción sigue siendo limitada, permite mejorar la gestión de riesgos (40%), el modelado de riesgos (30%) y la detección de fraudes (36%).
• Gestión eficaz de datos: solo el 14% de los bancos planea unificar completamente sus datos.
• Modernización de sistemas ALM: el 77% invertirá en sistemas integrados de gestión de activos y pasivos.

Cerdá subraya: “Las entidades financieras ya no pueden permitirse abordar los riesgos por separado. Necesitan un sistema unificado, impulsado por IA, que les permita ver todos los riesgos en conjunto y actuar rápidamente. Aquellas empresas que reemplacen sus sistemas antiguos por un enfoque más integrado verán mejoras en todas las áreas de la organización”.

Un estudio de SAS y Economist Impact analiza la adopción de IA generativa en la banca global. Más del 90% de los bancos ya utiliza esta tecnología, aunque la mitad de los ejecutivos afirma que los proyectos no han generado beneficios significativos.

El informe Intelligent Banking: The Future Ahead identifica cinco claves para liderar en la era de la banca inteligente:

1. Establecer alianzas estratégicas con fintechs y grandes tecnológicas.
2. Fortalecer la gobernanza de datos e IA para fomentar la innovación ética.
3. Construir confianza con los clientes mediante prácticas transparentes y protección de datos.
4. Simplificar el cumplimiento normativo con automatización y colaboración entre equipos.
5. Modernizar infraestructuras y formar talento para acelerar la innovación.

Mónica Gutiérrez, Private Sector Sales Manager en SAS para España, apunta: “Aquellos que integren la IA de manera estratégica y apuesten por la innovación responsable no solo superarán los desafíos actuales, sino que también liderarán la redefinición de una industria en plena evolución. La clave está en equilibrar el avance tecnológico con la ética, la transparencia y la resiliencia operativa”.

La colaboración entre UniCredit y Google Cloud es un ejemplo de cómo los bancos europeos implementan soluciones tecnológicas avanzadas. El acuerdo de 10 años busca migrar gradualmente las aplicaciones clave del banco a la nube, modernizar sistemas heredados y desplegar IA avanzada con Vertex AI y modelos Gemini.

Andrea Orcel, CEO de UniCredit, afirma: “La nube de Google Cloud, la IA y las capacidades de análisis de datos potenciarán nuestra transformación digital, mejorando nuestra oferta al cliente y agilizando nuestras operaciones”.

Ali Khan, director digital del grupo, añade: “La colaboración asegura resiliencia, seguridad y eficiencia tecnológica en 13 mercados europeos”. Tara Brady, presidenta de EMEA en Google Cloud, destaca: “Nuestra plataforma permitirá a UniCredit acelerar la innovación y crear experiencias de cliente líderes en el sector”.

Ruth Porat, presidenta de Alphabet y Google, resalta que la IA ofrece oportunidades para transformación y crecimiento sostenible: “Estamos orgullosos de asociarnos con UniCredit para modernizar operaciones y desarrollar nuevos productos impulsados por IA”.

El acuerdo incluye también formación integral en competencias digitales para los empleados, fomentando un enfoque estratégico y sostenible de la transformación digital.

En el sector asegurador, la digitalización también se percibe como esencial. Un estudio de Concentrix revela que 8 de cada 10 aseguradoras consideran la transformación digital crucial para la supervivencia de la industria.

Casi el 79% ya invierte en mejorar la experiencia de cliente y un 41% explora o implementa IA generativa para optimizar la gestión de pólizas y ofrecer servicios personalizados. Sin embargo, la falta de personal cualificado (44%) limita el pleno aprovechamiento de estas tecnologías.

John Mejía, vicepresidente global de Gestión de Cuentas en Concentrix, subraya: “Integrar IA, automatización y análisis predictivo permite optimizar eficiencia operativa y mejorar la experiencia de cliente. Las aseguradoras pueden convertir los desafíos en oportunidades y asegurar un crecimiento sostenible”.

El informe también destaca:

• El 60% de los encuestados percibe que las formas tradicionales de hacer negocios se transforman.
• Las aseguradoras tradicionales compiten con insurtechs que ofrecen servicios más rápidos, personalizados y de menor coste.
• Solo el 31% percibe que está obteniendo el máximo beneficio de la infraestructura de datos.

Concentrix recomienda:

• Priorizar la IA generativa para el cliente, no solo para procesos internos.
• Reducir carencias de talento mediante partners estratégicos y formación.
• Apostar por tecnologías centradas en el cliente: chatbots, análisis de comentarios y productos hiperpersonalizados.

RACC y Logicalis Spain ilustran cómo la nube puede mejorar eficiencia y adaptabilidad. La migración de Talend MDM OnPremise a una solución cloud sobre AWS ha permitido reorganizar flujos de datos, optimizar ERP, CRM y CORE de seguros, implementar colas de transacciones y garantizar continuidad operativa sin sobrecostes.

Desde Logicalis explican: “Garantizamos continuidad operativa y optimizamos costes con una infraestructura escalable y segura”.

El sector asegurador europeo destina entre 10% y 15% del presupuesto anual a tecnología, y España se sitúa en 12%, superando a Italia (10%). El caso de RACC demuestra que la digitalización y la adopción de IA no solo generan eficiencia, sino que también mejoran la experiencia del cliente, agilizando procesos y aumentando la resiliencia del negocio.

Como hemos visto, banca y seguros europeos están inmersos en una transformación tecnológica profunda. La IA, la nube y la modernización de sistemas permiten mejorar la gestión de riesgos, optimizar procesos y ofrecer experiencias de cliente personalizadas y seguras.

Los retos son evidentes: escasez de talento, gobernanza de datos, ética y cumplimiento normativo. Sin embargo, la integración de IA avanzada, gobernanza responsable y colaboración con fintechs y grandes tecnológicas marca la hoja de ruta para liderar la industria en la próxima década.

Los casos de UniCredit, Santander, RACC y las inversiones de los principales bancos españoles demuestran que la innovación tecnológica es ahora un factor decisivo de competitividad y resiliencia. La clave está en combinar eficiencia operativa, seguridad, sostenibilidad y experiencia de cliente, estableciendo un modelo de transformación digital integral y estratégico.

Inversión tecnológica en banca

• 75% de bancos aumentará inversión en tecnología de riesgos (FT Longitude y SAS)
• España: inversión de 2.313 M€ → 5.125 M€, proyectando 7.000 M€ en 2028
• 77% planea modernizar sistemas integrados de activos y pasivos (ALM)

Inteligencia Artificial en banca

• 90% de bancos ya usa IA generativa
• Uso por función: o Gestión de riesgos: 40% o Modelado de riesgos: 30% o Detección de fraudes: 36%
• Barrera principal: 50% citan falta de talento

Transformación digital en seguros

• 80% considera la digitalización esencial
• 79% mejora experiencia de cliente
• 41% explora IA generativa
• Obstáculo: 44% falta de personal cualificado

Según el estudio Transforming Risk Management de SAS, aunque la adopción es desigual, la IA permite integrar grandes volúmenes de información para obtener una visión completa de los riesgos, algo crucial para decisiones sobre liquidez, capital y riesgo crediticio