Puntos clave

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• Las revisiones de KYC (Conozca a su cliente) y la incorporación de clientes son el proceso inicial más sólido para la IA en la banca: costoso, basado en reglas, disperso en muchos sistemas y que culmina en una decisión de riesgo humana.

• Los bancos han adoptado herramientas de IA ampliamente, pero la mayor parte del trabajo de revisión de KYC sigue siendo manual, por lo que la adopción por sí sola no ha cambiado la forma en que se realiza el trabajo.

• Elija los pasos a automatizar a partir de datos medidos a nivel de paso sobre cómo se ejecuta el trabajo, ya que el tiempo dedicado a una herramienta no puede mostrar qué pasos están listos.

• Los agentes recopilan datos, filtran nombres y redactan el memorando, mientras que los responsables de cumplimiento mantienen las decisiones de riesgo, las aprobaciones y la supervisión.

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IA en la banca: por qué los equipos de operaciones deberían empezar por KYC

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Los resultados de la IA en la banca respecto a la productividad general son desiguales.

Los datos anuales del BCE sobre los grandes bancos europeos muestran que más del 85% ya utiliza la IA de alguna forma, sin embargo, la encuesta de PwC de 2026 señala que la debida diligencia del cliente (CDD) es el mayor cuello de botella operativo. La mayoría de las instituciones aún carecen de herramientas de IA lo suficientemente fiables para verificar si los documentos de un cliente son auténticos.

Los bancos compraron las herramientas, pero el trabajo de revisión sigue siendo mayoritariamente manual.

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El siguiente paso es la IA agente en la banca. Estos agentes realizan tareas de varios pasos, como extraer los registros de un cliente de diversos sistemas y redactar el expediente, en lugar de limitarse a responder preguntas. Es automatización de procesos mediante agentes aplicada al back office, automatizando casos en los que una revisión pasa por muchos sistemas y muchas manos.

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Esta guía cubre por dónde empezar, por qué el KYC (Conozca a su Cliente) es una primera opción sensata para la automatización y cómo implementar de manera eficiente el KYC y otros pasos para ahorrar tiempo mientras se mitiga el riesgo.

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¿Cuál es el primer proceso bancario que se debe reemplazar con un agente de IA?

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Comience con las revisiones de KYC y la incorporación de clientes. La verificación de identidad y la evaluación de riesgos son costosas y están cargadas de normas, y gran parte del tiempo se pierde recopilando y reingresando los mismos datos del cliente en varios sistemas. Un agente de IA puede encargarse de esto mientras el personal de cumplimiento mantiene la responsabilidad de las decisiones clave de riesgo.

Elija qué pasos del KYC automatizar basándose en datos medidos sobre cómo se realiza el trabajo realmente, en lugar de adivinar basándose en las herramientas en las que su equipo pasa más tiempo.

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El KYC es el candidato principal más sólido para la automatización por cuatro razones:

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• Es costoso. El cumplimiento de la normativa contra el delito financiero, a menudo cargado de trabajo manual, puede consumir hasta el 5% de los costes bancarios totales según la evaluación de KYC de BCG. Cada consulta repetida supone un desgaste significativo.

• Se basa en reglas. Las reglas están escritas, por lo que puede indicarle a un agente qué seguir y mostrarle a un examinador cómo se verificó cada expediente.

• Implica muchos sistemas. Los datos de los clientes se encuentran en varios sistemas internos y sitios de registro, lo que hace que los analistas pierdan tiempo navegando y escribiendo detalles. Un agente puede encargarse de esas tareas rutinarias sin intervenir en la toma de decisiones.

• Culmina en una decisión humana. Un oficial de cumplimiento sigue siendo quien asume el riesgo, por lo que la responsabilidad permanece donde los reguladores esperan que esté.

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Según el análisis de McKinsey sobre delitos financieros en el sector, la mayoría de las instituciones financieras comienzan a aplicar la IA en la lucha contra el delito financiero en los procesos de KYC o en el monitoreo de transacciones, y los bancos suelen asignar del 10 al 15 % de su personal a tiempo completo exclusivamente a KYC y AML (prevención de blanqueo de capitales).

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Otros dos procesos comparten este patrón y son los siguientes candidatos naturales: las excepciones de pago y la gestión de disputas.

Las excepciones de pago pasan por una serie de comprobaciones antes de que una persona autorice o rechace el pago, mientras que la gestión de disputas recopila registros antes de que alguien tome una decisión sobre el caso.

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Dónde recibe atención la IA en la banca frente a dónde se concentran los costes

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La cobertura de los casos de uso de la IA en la banca suele comenzar con herramientas orientadas al cliente que son fácilmente visibles: un chatbot, una alerta de fraude, una oferta personalizada, etc. Dado que los clientes interactúan con estas herramientas y ofrecen comentarios claros, son las que atraen la mayor parte de la atención.

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Los costes operativos son menos visibles de inmediato. La incorporación de clientes es un rastro de documentos, las revisiones periódicas actualizan los datos del cliente de forma cíclica y las excepciones se investigan caso por caso. Cada traspaso entre la oficina principal, las operaciones y el cumplimiento implica esperar una resolución.

Imagine un expediente de un cliente corporativo que pasa del gestor de relaciones a operaciones, luego a cumplimiento y vuelve atrás. Espera en cada parada, ya sea por un documento que falta, una respuesta de otro equipo o simplemente para ser abierto. Una sola pregunta de cumplimiento puede retrasar el proceso durante días. El resultado es una incorporación lenta para el cliente y una desconfianza inmediata.

Esto convierte a la automatización bancaria de alto impacto en una historia que comienza en el back-office. Un chatbot se juzga por las respuestas que da, mientras que un proceso de back-office se juzga por cuánto tiempo espera un expediente y cuántas veces se introducen los mismos datos. Lo primero es una mejora rápida de la experiencia de usuario; lo segundo es una transformación.

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También cambia lo que se mide. Después de realizar análisis de la fuerza laboral para servicios financieros, puede ver a dónde va realmente el tiempo de las operaciones. También puede identificar los lugares más claros para delegar el trabajo rutinario a un agente.

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Por qué la mayoría de los bancos eligen el primer proceso equivocado

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La automatización inteligente en la banca comienza con una distinción que es fácil de pasar por alto.

La adopción de IA consiste en que el personal utilice herramientas de IA en su trabajo diario, lo que podríamos llamar Humano + IA. Un analista que le pide a un asistente de chat que resuma la presentación de registro de un cliente es un ejemplo de adopción.

La implementación de IA consiste en delegar un proceso existente a la IA mientras las personas revisan y aprueban, o IA + Humano. Aquí, un agente recopila un expediente del cliente a partir de los registros y de los propios sistemas del banco, y un analista lo revisa antes de que avance.

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Los datos son claros sobre qué enfoque está ganando: el uso de herramientas se ha extendido enormemente, mientras que la mayor parte del trabajo de revisión sigue siendo manual. La adopción de IA va muy por delante de la implementación. Las entradas que son fácilmente visibles en un panel de uso parecen un éxito, mientras que la cola de revisión, menos visible, se ignora fácilmente y se acumula.

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El error común es medir cuánto tiempo pasa la gente en una herramienta y darlo por terminado. Las horas en una herramienta de filtrado pueden ser trabajo de revisión real, o simplemente una ventana abierta mientras se espera una decisión. El número parece el mismo en ambos casos.

Las horas en el sistema bancario central pueden ser configuración de cuentas o datos ingresados nuevamente desde un paso anterior. El tiempo en una herramienta no puede decirte qué proceso está listo para un agente. Los datos a nivel de paso sí pueden, porque siguen el expediente de un cliente a través de la actividad específica y las interacciones que rodean cada paso para clasificar en qué se invirtió el tiempo.

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Cómo es realmente una revisión de KYC, paso a paso

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Supongamos que un cliente corporativo ha aceptado abrir una cuenta y el expediente llega a su equipo de KYC. Por lo general, pasa por ocho pasos antes de que la cuenta esté activa:

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‍1. Solicitudes de documentos. Un analista de KYC envía un correo electrónico al cliente solicitando los documentos de constitución y propiedad, y luego vuelve a hacerlo por los elementos que no llegan.

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‍2. Verificaciones de propiedad. El analista determina quién posee y controla finalmente al cliente. Cualquier punto poco claro se devuelve al cliente mientras el expediente queda en espera.

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3. Datos de sistemas internos y registros. El analista busca al cliente en el CRM, en el sistema bancario central y en los registros públicos, y luego ingresa los mismos detalles manualmente.

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4. Filtrado. El cliente y sus propietarios se procesan a través de la herramienta de filtrado, que devuelve una lista de posibles coincidencias

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5. Resolución de alertas. Cada posible coincidencia se revisa una por una, y muchas resultan ser falsos positivos.

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6. El memorando de riesgo. Los hallazgos y la propuesta de calificación de riesgo se incluyen en un memorando, que a menudo se reconstruye a partir de uno redactado para un cliente similar.

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7. Aprobaciones. Un oficial de cumplimiento revisa el memorando y aprueba o rechaza la calificación de riesgo, mientras el archivo permanece en la cola hasta que esto sucede.

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8. Configuración de la cuenta. El departamento de operaciones introduce los datos del cliente en el sistema bancario central, gran parte de los cuales ya se habían recopilado anteriormente.

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Casi cualquier paso es candidato a la automatización de KYC, especialmente la recopilación y entrada repetitiva de datos de clientes. El coste de retrasar esta decisión es elevado. La encuesta de PwC, que abarcó a 531 instituciones financieras, reveló que casi un tercio espera que los costes de cumplimiento aumenten entre un 10 y un 30 % en los próximos dos años.

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La lentitud en la incorporación de clientes requiere una atención especial. ‍

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‍La encuesta de 2025 de Fenergo reveló que el 70 % de las empresas perdió clientes el año pasado debido a una incorporación ineficiente, frente al 67 % en 2024 y el 48 % en 2023. En la investigación de 2025 de Celent sobre incorporación de clientes, el 72 % de los banqueros afirmó que aún quedaba mucho por hacer en materia de automatización.

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La mayoría de los bancos conocen el problema, pero carecen de los datos necesarios para solucionarlo: en la encuesta de PwC, hasta el 89 % de los encuestados señaló la calidad de los datos como el principal obstáculo para la adopción de la IA.

La cuestión práctica es qué pasos puede asumir un agente de manera eficiente y hasta qué punto.

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La matriz de ahorro de procesos para KYC e incorporación de clientes

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Esta matriz para la automatización de operaciones bancarias compara dos lecturas de KYC e incorporación. El lado izquierdo muestra lo que indican los datos de herramientas superficiales: dónde se invirtieron las horas, por aplicación. El lado derecho muestra lo que indican los datos de procesos a nivel de paso: qué ocurrió dentro de cada etapa.

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Las dos últimas columnas determinan dónde puede ayudar un agente y dónde debe mantener el control su equipo.

Una calificación alta significa que el paso consiste principalmente en tareas que un agente puede realizar. Una calificación media significa que el agente prepara el trabajo mientras una persona toma la decisión final.

Tres filas muestran cómo se traduce esto en la práctica:

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• Solicitud de documentos al cliente: alta. A los clientes se les piden los mismos documentos una y otra vez, por lo que un agente puede enviar las solicitudes y realizar el seguimiento mientras la relación con el cliente permanece en manos de su equipo.

• Nombres de pantalla y alertas claras: medio. Muchas alertas son falsos positivos, por lo que un agente puede clasificarlas y resumirlas, mientras que la decisión de qué coincidencias son reales sigue siendo responsabilidad de un analista.

• Redactar el memorando de riesgo: medio. Los clientes similares reciben memorandos similares, por lo que un agente puede redactar uno y el oficial de cumplimiento aprueba la calificación de riesgo.

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Una calificación describe el paso en términos generales. Lo que un paso ahorra realmente depende de su volumen y de la frecuencia con la que falla. Solo la medición muestra ambas cosas.

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Mida el proceso antes de automatizarlo

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Medir un proceso solía significar contratar consultores que pasaban de dos a tres semanas junto a su personal documentando el proceso a mano. Aun así, se pasan por alto pasos, porque unas pocas semanas solo cubren los archivos que se mueven dentro de ese periodo, y un observador solo puede seguir una cantidad limitada de ellos a la vez.

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Un mejor punto de partida para la IA en las operaciones bancarias es registrar el trabajo en sí mismo a nivel básico. Inteligencia de flujo de trabajo captura cómo ocurre realmente el trabajo en todas las aplicaciones, paso a paso, para cada equipo. Para una revisión de KYC, ofrece un contexto completo sobre dónde esperan los archivos, qué pasos se repiten y por qué.

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Las mediciones son deterministas: provienen de la actividad, las interacciones y el contexto capturados de sus propios datos, no de suposiciones de la IA. En un sector regulado, es necesario demostrar de dónde proviene cada cifra.

Tras la medición, las oportunidades se clasifican en una lista priorizada de recomendaciones, para que una persona pueda revisar cada recomendación antes de actuar.

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Los datos medidos cambian las decisiones y transforman los negocios. Un banco líder de EE. UU. descubrió un ahorro de 2,5 millones de dólares en contratistas al descubrir que se le facturaba un 25 % más de las horas trabajadas.

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Cinco medidas muestran qué pasos de KYC están listos para la banca basada en datos:

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• Tiempo por paso, que muestra los pasos lentos.

• Cambios de aplicación, donde un número elevado puede significar que se están introduciendo los mismos datos en más de un sistema.

• Transferencias entre equipos, que muestran dónde se estanca un archivo al pasar de un equipo a otro.

• Tiempo de espera, que distingue el trabajo lento de un archivo que está pendiente de un cliente o de un aprobador.

• Retrabajo, que señala los pasos que tuvieron que repetirse porque el primer intento no fue suficiente.

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Donde el factor humano sigue presente

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Los agentes de IA en la banca no toman decisiones de riesgo. El agente realiza el trabajo preliminar repetitivo: recopila datos del cliente, los vuelve a introducir, filtra nombres, clasifica alertas y redacta el informe.

El responsable de cumplimiento toma la decisión final y da su visto bueno. El registro de auditoría, las aprobaciones y la supervisión del modelo siguen siendo humanos.

Espere tres preguntas sobre cualquier agente:

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• ¿Quién aprueba? Cada calificación de riesgo tiene un responsable de cumplimiento designado detrás.

• ¿Qué se registra? Cada acción que realiza el agente queda grabada, de modo que el archivo puede reconstruirse posteriormente.

• ¿Cómo se gestionan las excepciones? Cualquier asunto fuera de las competencias del agente pasa a manos de una persona.

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La automatización de tareas repetitivas de bajo riesgo libera la capacidad de los analistas para casos de mayor riesgo. El tiempo que antes se dedicaba a volver a introducir datos de clientes o a revisar largas listas de alertas se destina ahora a expedientes que requieren criterio humano.

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Comience con una auditoría de 14 días

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Una auditoría de trabajo de 14 días captura exactamente cómo funcionan los procesos de KYC y de incorporación de clientes de su banco en los distintos equipos y sistemas. Muestra qué pasos está listo para asumir un agente y cuáles aún requieren el criterio de una persona. Los clientes que realizan la auditoría suelen sorprenderse de la precisión con la que los datos coinciden con lo que su personal hace a diario.
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Preguntas frecuentes

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¿Qué proceso bancario debería automatizar primero con IA?

Las revisiones de KYC y la incorporación de clientes. Ambos siguen reglas claras, extraen detalles de los clientes de múltiples sistemas y culminan en una decisión de riesgo humana. Un agente puede encargarse de la recopilación mientras los responsables de cumplimiento toman la decisión final, y los datos medidos determinarán qué pasos priorizar.

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¿Reemplazará la IA los empleos en la banca?

La IA se encarga de la recopilación de datos y de las tareas repetitivas, mientras que las decisiones de riesgo, las aprobaciones y las relaciones con los clientes siguen en manos de las personas. Los analistas dedican menos tiempo a volver a introducir datos y más a los casos que requieren criterio, por lo que el trabajo se orienta hacia ese juicio y hacia los clientes.

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¿Está la IA reemplazando a la RPA en la banca?

No. La RPA en la banca ejecuta pasos fijos y programados, mientras que los agentes de IA se ocupan de los pasos variables y resumen lo que encuentran. Ambos trabajan juntos: un paso programado mueve los datos y un agente gestiona los casos que no se ajustan al guion.

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¿Cómo se utiliza la automatización en la banca?

La automatización en la banca abarca la incorporación de clientes (onboarding), KYC, pagos, disputas y elaboración de informes. Cada área tiene pasos que se repiten y reglas que no cambian, que es donde encaja la automatización. El KYC es el mejor punto de partida, ya que los mismos pasos se repiten para cada cliente.

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¿Cuánto cuesta una revisión de KYC?

El estudio de Fenergo sobre KYC en 2024 estima que la revisión de un cliente corporativo de riesgo medio cuesta unos 2.250 dólares, y BCG sitúa el cumplimiento de la normativa contra el blanqueo de capitales en hasta un 5% de los costes bancarios totales. Su coste dependerá de cómo realice el trabajo su equipo, así que mida los pasos antes de automatizar cualquiera de ellos.

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¿Puede un agente de IA tomar decisiones de riesgo de KYC?

No. El agente recopila el expediente y señala todo lo que requiera una revisión más detallada, y un responsable de cumplimiento toma la decisión. Sus acciones quedan registradas para que la decisión y lo que condujo a ella puedan ser revisadas, y la supervisión del modelo también permanece en manos de las personas.

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¿Cómo mido un proceso bancario antes de automatizarlo?

Mida el tiempo por paso, los cambios de aplicación, las transferencias, el tiempo de espera y el retrabajo. Obtenga las cifras del trabajo real en lugar de las entrevistas, que describen cómo se supone que debe funcionar el proceso. Recopílelas de todo el equipo para que los hábitos de un solo analista no condicionen la imagen general.

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