Un equipo de investigadores de la fintech Coinscrap Finance ha hecho pública su última investigación, que promete revolucionar la personalización en el ámbito de la banca digital al introducir un novedoso sistema para detectar la periodicidad en las transacciones bancarias. Este avance permitirá a las entidades bancarias anticiparse a las necesidades de sus clientes con una precisión sin precedentes, mejorando así la calidad del servicio ofrecido.
Normalmente, los bancos han clasificado a sus clientes basándose en criterios socioeconómicos tradicionales, como la edad o el nivel de ingresos, un enfoque que no siempre se ajusta al comportamiento financiero real de cada individuo. La investigación, titulada «Applying Machine Learning to Detect Periodicity in Transactional Banking Data», ha sido reconocida internacionalmente en los Simposios IEEE sobre Inteligencia Computacional Aplicada, celebrados en Trondheim, Noruega, del 17 al 20 de marzo de 2025. Gracias a este estudio, Coinscrap Finance ha conseguido avanzar en su algoritmo de categorización, facilitando a las entidades financieras un análisis de los datos transaccionales que ofrece un nivel de detalle muy preciso.
El enfoque innovador aborda el análisis de transacciones con la ayuda de técnicas avanzadas de inteligencia artificial, como el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural. Esto permite una microsegmentación más eficaz de los clientes, basándose en sus hábitos financieros y no únicamente en datos demográficos generales. Además, el análisis continuo de los datos permite que las entidades se adapten proactivamente a las necesidades cambiantes de sus usuarios.
Entre los beneficios que esta evolución tecnológica proporciona se encuentran la identificación precisa de patrones de gasto y ahorro, la predicción de comportamientos financieros con mayor exactitud, así como un incremento en la conversión, retención y fidelización de clientes a través de recomendaciones altamente personalizadas. La segmentación dinámica y flexible, que se adapta en tiempo real a los cambios en los hábitos de los usuarios, es otro aspecto destacado de esta innovación.
Óscar Barba, CTO de Coinscrap Finance y coautor del estudio, subraya que «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 coloca a la inteligencia artificial como un motor clave de transformación en la industria financiera.
La automatización y el análisis de datos avanzados impulsados por la inteligencia artificial han creado innumerables oportunidades para mejorar la personalización y la eficiencia operativa de las entidades financieras. La experiencia centrada en el usuario se ha vuelto un objetivo primordial en la evolución del sector bancario, y la capacidad de detectar patrones en los datos transaccionales es fundamental para lograrlo.
La implementación de este innovador algoritmo de Coinscrap Finance representa un paso significativo en esta dirección. Al aprovechar el potencial de la inteligencia artificial para una segmentación precisa, las entidades financieras pueden optimizar su oferta de productos y servicios, reducir costos operativos y, en última instancia, aumentar la satisfacción del cliente.
Coinscrap Finance se especializa en la aplicación de la inteligencia artificial en los sectores bancario y de seguros, ofreciendo tecnología que mejora la experiencia del usuario a través de la automatización del ahorro y la categorización inteligente de gastos. La compañía, con una sólida trayectoria en innovación, continúa liderando la transformación digital del sector financiero y ofrece soluciones que permiten a las entidades optimizar su operativa y adaptarse a un entorno financiero en constante evolución.
