Durant segles, el negoci bancari ha anat evolucionant, però bona part de les últimes dècades ha funcionat sobre una equació relativament estable: captar clients, gestionar riscos, optimitzar costos i créixer de manera prudent. Avui, aquesta equació ja no és suficient.
La digitalització, la pressió regulatòria, la irrupció de nous competidors i un client cada cop més exigent han obligat la banca a replantejar a fons el seu model operatiu i comercial. En aquest context, la intel·ligència artificial ha deixat de ser una promesa tecnològica per convertir-se en un factor real de transformació del negoci.
El resultat d'una entitat financera es recolza sobre dues grans palanques: fer créixer els ingressos de forma sostenible i contenir les despeses mitjançant una major eficiència operativa
No es una revolució tecnològica aïllada. Parlem d'un canvi estructural que impacta directament en el cor del negoci bancari: el compte de resultats. En essència, el resultat d'una entitat financera es recolza sobre dues grans palanques: fer créixer els ingressos de forma sostenible i contenir els costos mitjançant una major eficiència operativa. La intel·ligència artificial té un paper creixent en ambdues.
Un sector en transformació accelerada
La banca espanyola ha avançat de forma notable en digitalització durant l'última dècada. Els canals digitals són ja majoritaris, l'operativa bàsica està àmpliament automatitzada i l'experiència de client ha millorat de forma significativa. No obstant això, sota aquesta capa de modernització persisteixen processos complexos, estructures heretades i models de treball dissenyats per a una altra era.
A això s'hi suma un entorn especialment exigent. Els marges segueixen sota pressió, els costos regulatoris no deixen de créixer i la competència ja no prové únicament d'altres entitats tradicionals, sinó de nous actors digitals que operen amb estructures molt més lleugeres. En aquest escenari, créixer en volum ja no és suficient. El repte és créixer millor: amb un major coneixement del client, amb una major eficiència i amb un menor consum de capital i recursos.
És en aquest context on la intel·ligència artificial comença a jugar un paper diferencial: no com un element accessori, sinó com una eina directament vinculada a l'evolució del model de negoci bancari.
La IA com a palanca de creixement: anticipar-se al client
Incrementar els ingressos en banca passa, necessàriament, per incrementar el negoci. I avui incrementar el negoci ja no consisteix únicament a vendre més productes, sinó a vendre millor: en el moment adequat, al client adequat i amb una proposta de valor rellevant.
Tradicionalment, la relació comercial en banca ha estat reactiva. El client sol·licitava un producte i el banc responia. La intel·ligència artificial permet trencar aquest esquema i avançar cap a un model predictiu. A partir de l'anàlisi de grans volums de dades, transaccions, comportaments, interaccions i contextos vitals, els models d'IA poden anticipar necessitats abans fins i tot que el mateix client en sigui plenament conscient.
Això obre la porta a una banca molt més proactiva. Una banca capaç de detectar, per exemple, quan un client pot necessitar finançament, quan està en disposició d'estalviar o invertir, o quan existeix un risc real de pèrdua de vinculació. No es tracta d'envair el client amb ofertes, sinó d'oferir solucions oportunes i personalitzades.
Incrementar el negoci ja no consisteix únicament a vendre més productes, sinó a vendre millor: en el moment adequat, al client adequat i amb una proposta de valor rellevant
Des de la meva experiència en el sector, he pogut comprovar com moltes oportunitats comercials es perden no per falta de productes, sinó per falta d'informació accionable en el moment adequat. La IA actua precisament aquí: converteix dades disperses en senyals clares per a l'acció comercial.
Del gestor tramitador al gestor assessor
Un dels canvis organitzatius més rellevants associats a la intel·ligència artificial és la transformació del rol del gestor bancari. Durant anys, gran part del temps del gestor bancari ha estat absorbit per tasques administratives, consultes operatives i processos de baix valor afegit. La IA permet automatitzar bona part d'aquestes activitats i, el que és més important, prioritzar l'acció comercial.
Els sistemes intel·ligents poden suggerir quins clients contactar, per quin motiu i amb quina proposta. Poden alertar sobre oportunitats de negoci o riscos latents. D'aquesta manera, el gestor deixa de ser un mer intermediari operatiu per convertir-se en un veritable assessor financer.
L'impacte en ingressos és directe: major taxa de conversió, major vinculació i major satisfacció del client. Però també hi ha un impacte qualitatiu: es recupera el valor de la relació personal, ara amb el suport de la tecnologia avançada.
La segona palanca del resultat: l'eficiència
Si la primera palanca del resultat bancari és el creixement dels ingressos, la segona és la reducció de les despeses. En aquest àmbit, el concepte clau és la ràtio d'eficiència, un dels indicadors més rellevants per analitzar la salut operativa d'una entitat.
La ràtio d'eficiència mesura la relació entre les despeses d'explotació i els ingressos recurrents. En termes senzills, indica quant costa generar cada euro d'ingrés. Com més baix és aquesta ràtio, més eficient és el banc. En un entorn de marges ajustats, la millora sostinguda de la ràtio d'eficiència s'ha convertit en un element clau de competitivitat.
Durant anys, la millora de l'eficiència s'ha abordat mitjançant ajustos d'estructura, tancaments d'oficines o reduccions de plantilla. Si bé aquestes mesures han tingut impacte, tenen un recorregut limitat i, en alguns casos, efectes col·laterals indesitjats. La intel·ligència artificial introdueix una via diferent: millorar l'eficiència actuant sobre els processos.
Processos més simples, costos més baixos
La banca és, per naturalesa, intensiva en processos. Molts d'ells són complexos, fragmentats i altament dependents d'intervenció manual. La IA permet no només automatitzar tasques, sinó analitzar els mateixos processos per identificar ineficiències estructurals.
Mitjançant tècniques d'aprenentatge automàtic i anàlisi de fluxos, és possible detectar colls d'ampolla, reprocessos innecessaris, duplicitats i errors recurrents. Automatitzar una tasca ineficient és només el primer pas; redissenyar el procés amb ajuda d'IA és on es produeix el veritable salt en eficiència.
En reduir errors manuals, es disminueix el risc operatiu i l'impacte econòmic associat a incidències i reclamacions
El resultat és una reducció significativa de costos operatius, una major escalabilitat del negoci i una millora sostinguda de la ràtio d'eficiència. A més, en reduir errors manuals, es disminueix el risc operatiu i l'impacte econòmic associat a incidències i reclamacions.
Risc operatiu: una font silenciosa de pèrdues
El risc operatiu és, sovint, un dels grans oblidats en el debat sobre rendibilitat bancària. Tanmateix, les pèrdues associades a errors humans, errors de procés, incidències tecnològiques o fraus poden ser molt significatives.
La intel·ligència artificial aporta una capacitat clau: la detecció primerenca d'anomalies. Els sistemes intel·ligents poden monitorar operacions en temps real i detectar comportaments anòmals abans que es converteixin en pèrdues materials. Això no només redueix l'impacte econòmic directe, sinó que protegeix la reputació de l'entitat i reforça la confiança del client.
Des d'una perspectiva de gestió, menys incidències impliquen menys provisions, menys recursos dedicats a la resolució de problemes i una estructura operativa més sòlida.
Frau i models de risc més intel·ligents
Un dels àmbits on la IA ha demostrat més maduresa és en la detecció de frau i la gestió del risc. A diferència dels models tradicionals, basats en regles estàtiques, els models d'IA aprenen contínuament i s'adapten a nous patrons.
Això permet reduir de forma significativa els falsos positius, un dels grans problemes dels sistemes clàssics, que generen fricció innecessària per al client. Al mateix temps, es millora la capacitat de detectar fraus sofisticats, difícils d'identificar amb regles predefinides.
En l'àmbit del risc creditici, la IA permet incorporar noves variables i analitzar patrons complexos, oferint avaluacions més precises i dinàmiques. Una millor gestió del risc es tradueix en una millor assignació de capital i, en última instància, en una major rendibilitat.
Talent i cultura: el veritable desafiament
L'adopció d'intel·ligència artificial no és només una qüestió tecnològica. Requereix talent especialitzat, perfils capaços de combinar coneixement tècnic i visió de negoci. En els últims mesos, s'observa una clara tendència en el sector bancari cap a la incorporació de perfils tècnics per desenvolupar i mantenir solucions internes basades en IA.
Més enllà del talent, el repte és cultural. Integrar la IA en la presa de decisions implica canviar la forma de treballar, confiar en models avançats i redefinir responsabilitats
Però més enllà del talent, el repte és cultural. Integrar la IA en la presa de decisions implica canviar la forma de treballar, confiar en models avançats i redefinir responsabilitats. L'avantatge competitiu no resideix únicament en l'algorisme, sinó en com s'utilitza i s'integra en l'estratègia de l'entitat.
Però ni el talent ni el canvi cultural es poden sostenir sense una aposta inversora decidida. La intel·ligència artificial exigeix recursos financers significatius i una visió a llarg termini que vagi més enllà del curt termini operatiu.
Les inversions milionàries darrere de la IA i el paper decisiu de l'escala
La intel·ligència artificial aplicada a la banca no és una tecnologia lleugera ni de baix cost. Darrere de cada model predictiu, de cada sistema de detecció de frau o de cada motor de recomanació comercial, hi ha inversions molt rellevants que afecten tant l'àmbit tecnològic com el capital humà. Aquest és un aspecte que sovint es menciona de forma tangencial, però que resulta clau per entendre per què la IA s'està convertint en un factor diferencial entre entitats.
D'una banda, hi ha les inversions en infraestructura tecnològica. La IA requereix capacitat de còmput, emmagatzematge, processament massiu de dades i arquitectures capaces d'operar en temps real amb alts nivells de disponibilitat i seguretat. No es tracta únicament d'adquirir tecnologia, sinó d'integrar-la en entorns complexos, moltes vegades construïts sobre sistemes heretats que no van ser concebuts per a aquest tipus d'exigències tecnològiques.
A això se suma el cost del desenvolupament. A diferència d'altres àmbits tecnològics on existeixen solucions àmpliament estandarditzades, en banca una part molt significativa dels desenvolupaments en IA són interns. Cada entitat construeix els seus propis models, adaptats a les seves dades, a la seva estructura operativa i al seu marc regulatori. Això implica cicles llargs de disseny, entrenament, validació, auditoria i manteniment de models, amb costos recurrents en el temps.
La IA no és un projecte que s'implanta i es dona per tancat, és un procés viu, que requereix equips estables, coneixement profund del negoci i una evolució constant dels models
El segon gran eix d'inversió és el capital humà. L'escassetat de perfils especialitzats en dades i intel·ligència artificial ha elevat notablement el seu valor en el mercat. Data scientists, enginyers de machine learning, arquitectes de dades o perfils híbrids capaços de traduir necessitats de negoci en models analítics són avui recursos estratègics. Incorporar-los, formar-los i retenir-los representa un esforç econòmic significatiu i sostingut.
Des de la meva experiència en el sector, aquest punt és especialment rellevant. La IA no és un projecte que s'implanta i es dona per tancat. És un procés viu, que requereix equips estables, coneixement profund del negoci i una evolució constant dels models. Sense aquest compromís a llarg termini, els projectes d'IA corren el risc de quedar-se en pilots sense impacte real.
És aquí on entra en joc un factor clau: l'economia d'escala. La banca, per la seva pròpia naturalesa, opera amb grans volums de clients, dades i transaccions. Aquesta escala permet amortitzar les inversions en tecnologia i talent d'una forma que no està a l'abast de tots els actors del mercat. Com més gran és la base de clients i d'operacions, més gran és el retorn potencial d'una millora marginal en eficiència, en reducció de frau o en increment d'ingressos per client.
Tanmateix, aquest avantatge només es materialitza si l'entitat és capaç de desplegar la IA de forma transversal. Desenvolupar models aïllats o solucions puntuals no justifica les inversions necessàries. El veritable retorn apareix quan la intel·ligència artificial s'integra en múltiples processos: comercials, operatius, de risc i de control. Només llavors l'escala es converteix en un multiplicador de valor.
Aquest enfocament també explica per què moltes entitats estan apostant per desenvolupar capacitats internes en lloc de dependre exclusivament de proveïdors externs. Externalitzar pot accelerar l'arrencada, però limita la diferenciació i l'aprenentatge organitzatiu. En un entorn on cada banc competeix no només per clients, sinó per eficiència i precisió en la presa de decisions, disposar de models propis es converteix en un actiu estratègic.
Externalitzar pot accelerar l'arrencada, però limita la diferenciació i l'aprenentatge organitzatiu
Al mateix temps, aquesta realitat planteja preguntes rellevants sobre el futur del sector. Fins a quin punt totes les entitats poden sostenir aquest nivell d'inversió? Veurem una major concentració de capacitats tecnològiques? S'imposaran models de col·laboració o plataformes compartides en determinats àmbits? Són qüestions obertes que marcaran l'evolució de la banca en els pròxims anys.
El que sembla clar és que la intel·ligència artificial introdueix una nova dimensió competitiva: no només competeixen els productes o els preus, sinó també la capacitat d'invertir, aprendre i escalar solucions intel·ligents. En aquest nou terreny de joc, l'escala no és únicament una qüestió de mida, sinó d'ambició estratègica i coherència en l'execució.
Banca tradicional i nous competidors
Els neobancs i les fintech han demostrat que és possible oferir serveis financers àgils, personalitzats i amb una experiència d'usuari excel·lent. Operen amb estructures lleugeres i amb la IA integrada des del disseny inicial dels seus processos.
La banca tradicional, per la seva banda, compta amb actius clau: escala, confiança, coneixement profund del client i grans volums de dades històriques. La intel·ligència artificial permet combinar aquests actius amb l'agilitat que exigeix el mercat actual.
La competència ja no és només una amenaça, sinó també una oportunitat per evolucionar cap a models híbrids, on la tecnologia potencia les fortaleses existents.
Mirant al futur
Moltes de les aplicacions de la IA que avui comencen a explorar-se seran estàndards en pocs anys. La banca predictiva, la personalització extrema, la IA generativa aplicada al servei al client o l'automatització avançada del compliment normatiu són només alguns exemples.
Les entitats que comencin avui a experimentar, aprendre i integrar aquestes tecnologies estaran millor posicionades per competir en el futur
Les entitats que comencin avui a experimentar, aprendre i integrar aquestes tecnologies estaran millor posicionades per competir en el futur. Les que esperin que el camí estigui completament traçat arribaran tard.
Conclusió
La intel·ligència artificial no és una moda passatgera ni un projecte tecnològic aïllat. És una palanca estratègica que impacta directament en les dues variables clau del resultat bancari: els ingressos i els costos. Permet créixer millor, anticipar-se al client, millorar l'eficiència, reduir riscos i competir en un entorn cada cop més exigent.
La banca espanyola té davant seu una oportunitat clara. Aprofitar-la dependrà de la seva capacitat per combinar tecnologia, talent i visió estratègica. El futur del sector no es decidirà únicament en els balanços, sinó en la intel·ligència amb què les entitats siguin capaces de gestionar les seves dades, els seus processos i, en última instància, les seves decisions.