- Un equipo de investigadores de la fintech Coinscrap Finance publica el trabajo que transforma la personalización en la banca digital a partir de la detección de la periodicidad de las transacciones bancarias.
- El desarrollo permitirá a las entidades bancarias anticipar las necesidades de sus clientes con una precisión sin precedentes.
Los bancos han segmentado tradicionalmente a sus clientes en función de criterios socioeconómicos, como edad o ingresos, un enfoque que no siempre refleja su comportamiento financiero real.
La investigación “Applying Machine Learning to Detect Periodicity in Transactional Banking Data”, realizada por un equipo de investigadores de Coinscrap Finance y que ha sido reconocida a nivel internacional en los Simposios IEEE sobre Inteligencia Computacional Aplicada (Trondheim, Noruega, del 17 al 20 de marzo de 2025), ha permitido a la fintech evolucionar su algoritmo de categorización para reducir esta brecha y así facilitar a las entidades financieras el análisis de los datos transaccionales de sus clientes con un nivel de detalle muy preciso.
Esta nueva aproximación al análisis de transacciones con técnicas de inteligencia artificial, como aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural, habilita una microsegmentación más eficaz, agrupando a los clientes según sus hábitos financieros en lugar de características demográficas generales. Además, el análisis continuo de los datos permite a las entidades financieras adaptarse proactivamente a las necesidades cambiantes de sus usuarios.
Del mismo modo, otros de los beneficios que aporta esta nueva evolución son:
- Identificación precisa de patrones de gasto y capacidad de ahorro.
- Predicción de comportamientos financieros con mayor exactitud.
- Incremento de la conversión, retención y fidelización de clientes mediante recomendaciones hiperpersonalizadas.
- Segmentación dinámica y flexible, adaptada en tiempo real a los cambios en los hábitos de los usuarios.
Óscar Barba, CTO de Coinscrap Finance y uno de los coautores del estudio, destaca: “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. Este avance posiciona a la inteligencia artificial como un catalizador del cambio en la industria financiera.”
La inteligencia artificial como motor de transformación bancaria
La automatización y el análisis de datos avanzados gracias a la IA han abierto un sinfín de oportunidades para mejorar la personalización, la eficiencia operativa y la rentabilidad de las entidades financieras. La capacidad de detectar patrones en los datos transaccionales y anticipar necesidades futuras es un factor clave en la evolución del sector bancario hacia una experiencia más centrada en el usuario.
El desarrollo de este algoritmo por parte de Coinscrap Finance es un avance en esta transformación. Al aprovechar el poder de la inteligencia artificial para segmentar clientes con precisión, las entidades financieras podrán mejorar la oferta de productos y servicios, reducir costos operativos y aumentar la satisfacción del cliente.
