Un equipo de investigadores perteneciente a la fintech Coinscrap Finance ha desvelado un sistema que podría transformar la personalización en la banca digital al permitir la detección de periodicidades en las transacciones bancarias. Este avance tecnológicamente prometedor posiciona a las entidades bancarias en una postura ventajosa para anticiparse a las necesidades de sus clientes, mejorando significativamente la calidad del servicio ofrecido.
Históricamente, la clasificación de los clientes por parte de los bancos ha dependido de criterios socioeconómicos tradicionales, como la edad o el nivel de ingresos, un enfoque que rara vez refleja el comportamiento financiero individual de manera precisa. La investigación de Coinscrap Finance, «Applying Machine Learning to Detect Periodicity in Transactional Banking Data», ha recibido reconocimiento en el ámbito internacional, destacándose en los Simposios IEEE sobre Inteligencia Computacional Aplicada, realizados en Trondheim, Noruega, del 17 al 20 de marzo de 2025. Este estudio ha permitido avanzar en un algoritmo innovador de categorización, ofreciendo a las entidades financieras capacidad para realizar un análisis detallado de los datos transaccionales de sus clientes.
Utilizando técnicas avanzadas de inteligencia artificial, incluyendo el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural, el nuevo enfoque permite una microsegmentación eficaz basada en los hábitos financieros de los usuarios, en lugar de depender exclusivamente de datos demográficos tradicionales. La capacidad de realizar un análisis continuo de datos posibilita que las entidades adapten su oferta en tiempo real a las necesidades cambiantes de sus usuarios.
El novedoso sistema proporciona beneficios como la identificación de patrones precisos de gasto y ahorro, predicciones de comportamientos financieros más exactas y un incremento en la conversión, retención y fidelización de clientes mediante recomendaciones personalizadas. Además, introduce una segmentación dinámica y flexible que se ajusta en tiempo real a los cambios en los hábitos de los usuarios.
Óscar Barba, CTO de Coinscrap Finance y coautor del estudio, señaló que el algoritmo desarrollado «lleva la personalización bancaria a un nivel extremo», permitiendo que las entidades ofrezcan recomendaciones financieras alineadas con las necesidades particulares de cada cliente. Este avance posiciona a la inteligencia artificial como un motor clave de la transformación en la industria financiera.
La automatización y el análisis de datos avanzados impulsados por la inteligencia artificial están generando numerosas oportunidades para mejorar tanto la personalización como la eficiencia operativa de las entidades financieras. En un entorno en constante evolución, una experiencia centrada en el usuario se convierte en un objetivo primordial, y detectar patrones en los datos transaccionales resulta crucial para alcanzarlo.
La implementación de Coincrap Finance de este algoritmo revolucionario representa un paso significativo en la dirección de optimizar los productos y servicios financieros, reducir costos operativos y aumentar la satisfacción del cliente. Especializada en la aplicación de inteligencia artificial en los sectores bancario y de seguros, Coinscrap Finance sigue liderando la transformación digital del sector, ofreciendo tecnología que optimiza la experiencia del usuario mediante la automatización del ahorro y la categorización inteligente de gastos. En un contexto cada vez más competitivo, las entidades financieras están llamadas a adaptarse proactivamente, un desafío que este innovador algoritmo les ayuda a enfrentar de manera efectiva.
