En el sector financiero, detenerse no es una opción. Ya hemos hablado de qué es la Banca 4.0 como la evolución que convierte al banco en una entidad omnipresente en la vida del cliente. Pero esto ya no es una teoría; es una "reimaginación profunda de la banca" que está sucediendo ahora. Y en México, los datos lo confirman.
La transformación digital de la banca en México no está siendo impulsada por los bancos, sino por los usuarios. La inclusión financiera y tecnológica en México son una realidad tangible:
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De acuerdo con el reporte de 2024 de la Encuesta Nacional de Inclusión Financiera de México, el 76.5% de las personas entre 18 y 70 años en México ya tiene al menos un producto financiero.
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Según la Consultora Praxis, el 69.1% de los mexicanos con una cuenta formal ya usa aplicaciones móviles para sus movimientos.
El cliente ya evolucionó. El reto ahora es para instituciones como la tuya: ¿cómo pasar de ser un lugar al que se va, a un servicio que vive con el cliente? La respuesta está en dejar de hacer mejoras incrementales y abrazar los aceleradores tecnológicos que lo cambian todo.
¿Por qué la banca tradicional enfrenta un riesgo de obsolescencia en México?
El desafío es claro. Los retos de la banca tradicional en México ya no vienen solo de otros bancos. La competencia es un ecosistema digital más amplio (retailers, big techs, fintechs) que desdibuja las fronteras.
Como se ha visto, esto genera tres presiones inminentes:
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Obsolescencia y presión sobre los márgenes: Mientras la competencia opera con agilidad, los procesos manuales y los sistemas legados se vuelven un lastre.
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Pérdida de confianza y nuevos actores: Los clientes ahora valoran la experiencia y la inmediatez por encima de la lealtad histórica.
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Necesidad imperativa de un enfoque Customer-Centric: El cliente ya no se adapta al banco; el banco debe anticiparse al cliente.
Para sobrevivir y liderar, la banca debe evolucionar de un modelo cerrado a uno radicalmente abierto.
¿Qué sigue después del Open Banking? La ruta hacia el Open X
La evolución del sistema financiero avanza sin pausa. De los modelos Banking 1.0, centrados en productos y canales tradicionales, hemos transitado hacia el Banking 3.0, donde la digitalización, las APIs y la apertura regulada dieron origen al Open Banking. Este modelo permitió a los bancos y fintechs empezar a colaborar bajo marcos de intercambio seguro de información.
Hoy, México se encuentra en la transición natural hacia un modelo más amplio y colaborativo, donde la apertura de datos no se limita a cuentas o pagos, sino que busca incorporar todo el espectro de servicios financieros. Este proceso (aún en consolidación) representa la antesala de un nuevo paradigma: el Open X.
El Open X o Banking 4.0 es la evolución definitiva del ecosistema financiero. Aquí, la banca deja de ser un destino y se convierte en un habilitador de experiencias invisibles, ubicuas y predictivas, integradas en la vida del usuario. Las instituciones ya no compiten solo por ofrecer productos, sino por participar en los momentos cotidianos donde se generan las decisiones financieras.
Los tres aceleradores tecnológicos para construir la Banca 4.0 hoy
Adoptar la Banca 4.0 no es un solo proyecto, sino la orquestación de múltiples tecnologías avanzadas. Estos son los tres pilares que lo hacen posible:
1. ¿Es la hiperautomatización financiera solo un RPA avanzado?
No. Es un error común. La hiperautomatización en el sector financiero no se trata solo de automatizar tareas repetitivas (como el RPA tradicional). Es un enfoque estratégico para repensar y rediseñar procesos completos de forma integral, inteligente y escalable.
La verdadera hiperautomatización integra un conjunto de tecnologías para crear una automatización inteligente, end-to-end y adaptable:
- RPA (Robotic Process Automation).
- IA/ML (Inteligencia Artificial y Machine Learning).
- Process Mining y Task Mining para descubrir qué automatizar.
- BPM (Business Process Management).
- Low-Code/No-Code para acelerar el desarrollo.
- iPaaS/API management para conectar todo.
- Chatbots y asistentes digitales.
- Document Intelligence (OCR + NLP) para entender documentos.
La automatización de procesos bancarios con IA permite, por ejemplo, procesar un embargo o un crédito no en horas, sino en minutos.
2. ¿Cómo se transforma la experiencia del cliente y la operación con la Inteligencia Artificial?
La Inteligencia Artificial es el cerebro de la Banca 4.0. Sus aplicaciones van desde la detección de fraude, la gestión de riesgos y el análisis predictivo, hasta la creación de experiencias únicas.
Aquí es donde entra la hiperpersonalización financiera ofreciendo productos en tiempo real basados en el contexto del usuario, no en segmentos estáticos.
Pero la evolución de la IA no se detiene. Ahora, estamos pasando del uso de modelos de lenguaje (LLMs)a la era de los agentes de IA.
- ¿Por qué son tendencia? Porque la automatización tradicional falla en escenarios de alta variabilidad y decisiones complejas.
- ¿Qué son los agentes de IA en finanzas? Son entidades digitales autónomas o semiautónomas que utilizan modelos de inteligencia artificial (en especial modelos de lenguaje (LLMs), aprendizaje automático y razonamiento contextual), para ejecutar tareas financieras complejas sin intervención humana directa.
Dicho en términos de negocio: son la evolución del “bot transaccional” hacia un asistente financiero inteligente con capacidad de razonar, aprender y actuar dentro de un ecosistema bancario o de inversión.
Estos agentes pueden orquestar procesos complejos, como una reclamación de seguros de punta a punta, interactuando con humanos y sistemas por igual.
3. IA con alta adopción, ¿pero a qué costo? La importancia de la seguridad y la ética
Un gran poder conlleva una gran responsabilidad. No podemos construir la banca del futuro sobre cimientos débiles. La gobernanza de IA en finanzas y la ciberseguridad no son opcionales; son la base de la confianza digital.
La adopción de la IA debe gestionarse activamente para proteger al cliente y a la institución. En Pragma creemos que la seguridad en la IA se sostiene sobre cuatro pilares clave:
- Confianza del cliente y reputación: Proteger los datos sensibles y evitar sesgos.
- Cumplimiento normativo y regulatorio local: Esencial para operar con el cumplimiento normativo de la IA en México y las regulaciones de la CNBV.
- Continuidad del negocio y resiliencia: Asegurar que los modelos de IA sean robustos y confiables (AI Safety en banca).
- Protección de activos críticos: Implementar nuevas arquitecturas de seguridad (como Safety Layers y Prompt Filters) para los riesgos emergentes de los LLMs.
La seguridad debe ser un habilitador, no un freno.
¿Cómo se ve esta tecnología en la práctica? Un caso de uso de automatización
Todo esto puede sonar complejo, pero los resultados son tangibles. Analicemos un caso de uso aplicado en uno de los bancos más importantes de Centro América que enfrentaba un reto común: tiempos prolongados en la verificación de clientes clasificados como de alto riesgo.
- El reto: La entidad financiera gestiona aproximadamente 14,000 clientes clasificados como de alto riesgo, lo que exige una verificación rigurosa de la vigencia, completitud y pertinencia de sus documentos. Este proceso se llevaba a cabo de forma manual, lo que representaba un alto consumo de tiempo y recursos.
- La solución: Automatizar por medio de IA generativa, la verificación de la vigencia y pertinencia de los documentos de los clientes catalogados con perfil de alto riesgo.
- La tecnología: Para lograr esto, se orquestaron múltiples servicios de AWS para la banca, incluyendo IaC (Infrastructure as Code), Textract (para la extracción de datos de documentos), Bedrock (Análisis avanzado de IA) y DynamoDB (para la base de datos).
- El resultado: Reducción de la carga operativa en un 95% en la fase de revisión preliminar del expediente del cliente y aumento de la productividad en un 70%, liberando horas de trabajo traducidas en costos por encima de los USD$180k/año.
Este es un ejemplo claro de cómo la automatización de la verificación de documentos y estrategias de modernización en la nube se convierten en la plataforma sobre la cual la hiperautomatización y la IA pueden generar un valor de negocio medible.
El momento de la reinvención es ahora
En México, la Banca 4.0 ya no se cuestiona en términos de cuándo llegará, sino de cómo se implementará. Los avances en adopción digital y el potencial global de ahorro estimado en más de 1 billón de dólares para el 2030 gracias al uso de inteligencia artificial y automatización (según un análisis de Autonomous Research), convierten esta transformación en una prioridad estratégica impostergable para el sistema financiero.
Como líderes del sector financiero, el reto es evolucionar. Dejar de pensar en productos aislados y empezar a construir ecosistemas abiertos. Pasar de la planificación a largo plazo a la experimentación ágil.
La pregunta ya no es si tu banco sobrevivirá. La pregunta es: ¿estás construyendo un banco que lidera esta transformación digital para la banca en México?
