La Inteligencia Artificial se ha convertido en un motor de transformación para bancos y fintech en Latinoamérica. Desde la atención al cliente hasta la detección de fraudes y la asesoría financiera automatizada, la IA está redefiniendo cómo las instituciones financieras operan y sirven a sus clientes. La adopción de estas tecnologías en la región se ha acelerado notablemente – en 2024 creció un 18%, alcanzando a 40% de las empresas. De hecho, algunos análisis destacan que Latinoamérica encabeza el ritmo de adopción global, con 56% de las compañías reportando impactos positivos tras integrar chatbots de IA. Se proyecta que en los próximos años hasta 60% de las interacciones de servicio al cliente serán automatizadas mediante IA, reflejando la magnitud del cambio en curso.
Uno de los primeros ámbitos donde la IA ha demostrado su valor es en la atención al cliente. Los asistentes virtuales impulsados por IA están ayudando a los bancos a brindar servicio 24/7, resolver consultas al instante y personalizar la experiencia del usuario. Casi 94% de las instituciones financieras latinoamericanas buscan aplicar IA para mejorar el servicio al cliente, y 51% ve particularmente atractivos a los chatbots inteligentes. A diferencia de los chatbots rudimentarios del pasado (que frustraban al 80% de usuarios por sus respuestas limitadas), las nuevas generaciones de asistentes digitales entienden lenguaje natural y pueden extraer información relevante de múltiples sistemas en tiempo real. Esto les permite mantener conversaciones más útiles y resolver eficazmente las preguntas frecuentes.
Beneficios tangibles: Los bancos que han adoptado chatbots avanzados reportan mejoras significativas. Por ejemplo, una institución financiera latinoamericana implementó un asistente virtual inteligente y logró resolver más del 80% de las consultas rutinarias automáticamente, reduciendo en 70% las llamadas canalizadas al back-office. Esto no solo disminuye costos operativos, sino que libera a los agentes humanos para atender casos complejos y de mayor valor. Además, la IA puede ofrecer soporte multilingüe con traducción en tiempo real – crucial en una región culturalmente diversa – y proporcionar recomendaciones personalizadas analizando el historial del cliente. Todo ello se traduce en experiencias más ágiles y satisfactorias, que fortalecen la lealtad en un mercado donde la calidad del servicio es un diferenciador competitivo.
Los c-level del sector financiero deben notar que esta mejora no es solo interna, sino también estratégica. Se espera que la gran mayoría de interacciones básicas con clientes sean gestionadas por IA en el corto plazo, por lo que incorporar estas herramientas se vuelve esencial para escalar la atención sin sacrificar la calidad. Empresas de la región ya constatan que usar chatbots con IA impulsa la eficiencia y personalización, otorgándoles una ventaja sostenible en satisfacción y retención de clientes.
El fraude financiero es un desafío crítico que la IA está ayudando a combatir de forma más eficaz. La rápida expansión de pagos digitales en Latinoamérica ha venido acompañada de un aumento en intentos de fraude – se estima que las transacciones fraudulentas con tarjetas a nivel mundial superaron los $36 mil millones en 2024, y la región se ubica entre las de mayores tasas de fraude en operaciones sin tarjeta presente. Frente a este panorama, no sorprende que 51% de las instituciones financieras locales identifiquen la detección de fraude mediante IA como un caso de uso prioritario. La IA puede analizar millones de transacciones y datos en tiempo real, detectando patrones anómalos o señales sutiles de comportamiento fraudulento mucho más rápido que los sistemas tradicionales. Por ejemplo, algoritmos inteligentes son capaces de identificar ubicaciones de inicio de sesión inusuales o compras atípicas en milisegundos, bloqueando actividades sospechosas al instante.
El impacto de estas capacidades es significativo en términos de ahorro y experiencia. Un estudio reveló que por cada $1 defraudado, las instituciones incurren en $4.41 adicionales en costos (investigaciones, legales, recuperaciones). Al prevenir fraudes con IA, los bancos no solo evitan pérdidas directas sino también estos costos ocultos, protegiendo su rentabilidad. Además, la IA ayuda a reducir los falsos positivos – transacciones legítimas erróneamente marcadas como fraude – que generan fricción con el cliente. Un banco líder en Brasil modernizó su plataforma antifraude con IA y ahora analiza cerca de 1.000 millones de transacciones mensuales, logrando reducir en 89% las alertas fraudulentas que incomodaban al usuario (es decir, disminución drástica de “falsos positivos”). Esto le permitió agilizar pagos (25% menos rechazos indebidos) y hasta acelerar la apertura de nuevas cuentas en 11% gracias a la confianza en la verificación instantánea. Este caso demuestra que la IA puede blindar la seguridad sin sacrificar la experiencia del cliente, e incluso facilitar el crecimiento mediante procesos más fluidos.
Otro ámbito de riesgo donde la IA aporta valor es la gestión crediticia. Tradicionalmente, evaluar el riesgo de préstamos a personas no bancarizadas o a pequeñas empresas era complicado por falta de historial crediticio. Ahora, con machine learning y análisis de datos alternativos, se están llenando esos vacíos. Fintech y bancos utilizan IA para elaborar scoring crediticio basado en patrones transaccionales, facturas, e incluso datos móviles o de redes sociales. Esto ha permitido extender financiamiento a segmentos antes ignorados, cerrando la brecha para el ~70% de latinoamericanos sub-bancarizados. Por ejemplo, mediante modelos de IA, nuevas plataformas están otorgando créditos ágiles a pequeñas y medianas empresas (PyMEs) – vitales pues generan 50–60% del PIB regional pero antes recibían solo ~15% del financiamiento formal. Así, la IA no solo mejora la gestión de riesgos al prever mejor la probabilidad de incumplimiento, sino que impulsa la inclusión financiera al incorporar a más usuarios de forma responsable. La IA está convirtiendo la detección de fraude y la evaluación de riesgo en procesos más precisos, proactivos y escalables, fortaleciendo tanto la seguridad como la confianza en el sistema financiero latinoamericano.
Otro campo transformado por la IA es la asesoría financiera automatizada y la personalización de productos bancarios. Históricamente, la planificación financiera personalizada – como recomendaciones de inversión o consejos de ahorro a la medida – era un servicio reservado a clientes de altos ingresos con acceso a asesores humanos. Hoy, los robo-advisors y asistentes financieros virtuales están democratizando ese asesoramiento gracias a la IA. Estos sistemas analizan el perfil del cliente (ingresos, objetivos, tolerancia al riesgo) y pueden sugerir estrategias de inversión o planes financieros ajustados a sus necesidades, todo mediante algoritmos. En Latinoamérica, más de la mitad de las instituciones (aprox. 54%) valoran aplicar IA para personalizar productos – por ejemplo, generar reportes y portafolios de inversión adaptados a cada cliente. Esto indica un fuerte interés en utilizar la IA para ofrecer experiencias financieras a la medida.
Los robo-advisors están ganando terreno al proveer estrategias de inversión automatizadas de bajo costo, accesibles vía aplicaciones móviles. Statista proyecta que el número de usuarios de robo-advisors en Sudamérica superará los 800 mil hacia 2029, un salto considerable que refleja cómo más personas adoptarán estas plataformas. Por ejemplo, un usuario puede indicar sus metas (como “comprar una casa en 5 años” o “ahorrar para retiro”) y el asesor digital le propondrá un plan de aportaciones e inversiones óptimo para lograrlas, reajustando recomendaciones en el tiempo conforme cambia el mercado o el perfil del cliente. Algunos bancos ya incorporan chatbots financieros en sus apps que analizan el gasto del cliente y brindan consejos automatizados para ahorrar, alerts de presupuestos o incluso simulaciones de crédito en tiempo real. Estas funciones, habilitadas por IA, empoderan al cliente dándole información y guía instantánea para tomar mejores decisiones financieras.
La personalización masiva es otro beneficio: a través de la IA, las instituciones pueden segmentar finamente a sus clientes y ofrecer campañas u ofertas específicamente relevantes para cada segmento (p. ej., pre-aprobar un préstamo educativo a quien ha mostrado interés en cursos, o recomendar un seguro de auto al cliente que acaba de comprar un vehículo). De hecho, cerca de 42% de las empresas financieras regionales priorizan el usar IA para segmentación y marketing dirigido. En la práctica, esto se traduce en mayores tasas de adopción de productos y satisfacción, ya que los clientes reciben propuestas alineadas con sus necesidades reales en lugar de ofertas genéricas.
La ventaja competitiva será de quienes logren combinar los datos que poseen con inteligencia artificial para ofrecer valor agregado único a cada cliente.
Latinoamérica ha visto un boom de fintech en los últimos años, y la IA suele ser un componente central de su propuesta innovadora. El ecosistema fintech regional creció de 703 startups en 2017 a más de 3,000 en 2023 – un alza de ~340% – impulsado por la alta penetración móvil y la necesidad de atender a poblaciones desatendidas. Estas jóvenes empresas tecnológicas, al no tener las ataduras de sistemas heredados, adoptan IA con agilidad para diferenciarse de la banca tradicional. Cabe destacar que 80% a 90% de las fintech latinoamericanas están contribuyendo a la inclusión financiera ofreciendo productos que los bancos tradicionales no brindan a clientes de ingresos bajos o pymes. Muchos de esos productos innovadores – como microcréditos instantáneos, billeteras digitales, seguros bajo demanda – no serían viables sin IA, que permite evaluar riesgos en segundos, automatizar procesos y escalar la atención a miles de usuarios con un equipo mínimo.
Algunos casos de uso exitosos en fintech potenciado por IA incluyen:
Estas innovaciones muestran cómo la IA es un habilitador transversal en el mundo fintech: permite a los nuevos entrantes competir – y colaborar – con la banca establecida, aportando agilidad y soluciones centradas en el cliente. Para los ejecutivos bancarios tradicionales, observar las prácticas de las fintech ofrece pistas valiosas sobre hacia dónde se dirige la industria. Muchas instituciones incumbentes ya están formando alianzas o adoptando metodologías de fintech, incorporando IA en sus propios procesos para no quedarse atrás en la curva de innovación.
La incursión de la IA en el sector financiero latinoamericano ya está generando mejoras concretas: mayor eficiencia operativa, reducción de fraudes, experiencias más satisfactorias para los clientes y expansión de servicios hacia segmentos antes desatendidos. Los datos respaldan estos resultados – por ejemplo, bancos que adoptaron IA están obteniendo retornos promedio equivalentes a 3.5 veces su inversión en apenas 14 meses, un ROI notablemente alto. Sin embargo, aún existe un amplio margen de crecimiento. Hoy solo 38% de los bancos de la región está invirtiendo seriamente en soluciones de IA, concentrándose principalmente en chatbots de atención, optimización de procesos internos y gestión de riesgos/créditos. Esto indica que la mayoría de las instituciones financieras apenas comienza a explorar el potencial de la IA, ya sea por limitaciones de presupuesto, talento o infraestructura tecnológica. Superar esos retos será crucial para mantenerse competitivos en un entorno cada vez más digital.
De cara al futuro, las oportunidades que ofrece la IA en banca y fintech son enormes. Se prevé un crecimiento exponencial en la inversión y el mercado de IA financiera en la región durante esta década, impulsado por avances en IA generativa y nuevos modelos de negocio. Según J.P. Morgan, Latinoamérica podría capturar una oportunidad de hasta $100 mil millones si logra aprovechar la IA en los servicios basados en conocimiento durante los próximos 10 años. La IA generativa – capaz de crear contenido, código o recomendaciones de forma autónoma – podría llevar la automatización y personalización a niveles insospechados, desde chatbots que asesoran a clientes en lenguaje natural sobre decisiones complejas, hasta algoritmos que diseñen productos financieros enteramente nuevos adaptados a tendencias emergentes.
Para los líderes (C-level) de bancos y empresas financieras, integrar la IA no es opcional, sino estratégico. Como señaló Ana Inés Echavarren, la CEO de Infocorp, en pocos años la banca tuvo que transformarse tecnológicamente "ya no por opción, sino por obligación" para no quedar fuera del mercado. Aquellas organizaciones que inviertan hoy en desarrollar sus capacidades de IA – acompañándolo de la debida gobernanza y capacitación de talento – estarán en posición de anticipar las necesidades del cliente, responder con agilidad a las amenazas (fraudes, competidores) y aprovechar eficiencias que mejoren sus resultados. En cambio, las que se rezaguen enfrentarán dificultades para retener a consumidores cada vez más habituados a la inmediatez y personalización.
La IA está transformando el sector financiero latinoamericano de manera profunda. Sus impactos ya se sienten en bancos y fintech pioneros: atención al cliente más inteligente, operaciones más seguras y ágiles, y mayor inclusión financiera. Y lo que hemos visto podría ser solo el comienzo. Con la madurez de estas tecnologías, el siguiente capítulo apunta hacia una banca más predictiva, personalizada y proactiva, donde las decisiones se tomen con base en datos e inteligencia automatizada. Prepararse para ese futuro es la tarea ineludible de los directivos financieros de hoy. La recompensa será no solo mantenerse relevantes, sino liderar en una industria reinventada por la innovación.
Cada institución enfrenta retos distintos, pero la IA conversacional puede adaptarse a todos. En Nerds.ai te ayudamos a identificar por dónde empezar. Agenda una demo personalizada y descubre lo que podrías automatizar hoy.
Referencias:
Solo 4 de cada 10 bancos de la región invierten en Inteligencia Artificial
How AI is Transforming the Financial Services Industry in Latin America
