Los bancos nativos de IA, construidos desde cero alrededor de la inteligencia artificial, están automatizando la atención al cliente, el crédito, el cumplimiento y más. Mira cómo pioneros como Catena Labs, One Zero, Bunq, WeBank y CITIC aiBank están redefiniendo las finanzas globales y desafiando a los bancos tradicionales.
La IA en finanzas ha evolucionado rápidamente. En la década de 2010, muchos bancos introdujeron el aprendizaje automático para la calificación crediticia y chatbots para el apoyo al cliente, probando el potencial de la IA dentro de marcos existentes. Para 2020, los bancos líderes estaban integrando algoritmos avanzados en la gestión de riesgos y personalización del cliente. Una encuesta reciente de la industria encontró que el 65% de los bancos planean lanzar servicios al cliente impulsados por IA en 2025, evidencia de cómo la IA se ha vuelto común en la banca. Sin embargo, la mayoría de estos esfuerzos aún injertan IA en sistemas heredados. En contraste, los bancos "nativos de IA" tienen como objetivo diseñar una institución financiera completamente alrededor de las capacidades de IA, reimaginando fundamentalmente cómo opera un banco.
El concepto de bancos nativos de IA está ganando fuerza a medida que empresarios y tecnólogos reconocen que los bancos existentes, incluso los neobancos digitales, enfrentan limitaciones para adaptarse a un mundo centrado en la IA. Los bancos tradicionales, construidos sobre procesos e infraestructuras de décadas de antigüedad, a menudo encuentran "lento, costoso, lleno de fricción global, inflexible y no apto" para apoyar las nuevas oportunidades que presenta la IA. Esto ha abierto la puerta para que nuevas empresas y firmas financieras innovadoras construyan bancos que comiencen con arquitecturas centradas en la IA.
Estos nuevos actores están diseñando sistemas donde la IA maneja todo, desde la interacción con el cliente y la supervisión del fraude hasta decisiones crediticias e incluso el cumplimiento regulatorio, todo bajo supervisión humana.
¿Qué Son los Bancos Nativos de IA?
En términos simples, los bancos nativos de IA son instituciones financieras construidas alrededor de la inteligencia artificial desde el primer día, en lugar de agregar IA a un núcleo tradicional.
Una descripción reciente de una startup fintech definió un banco nativo de IA como un banco "construido alrededor de la IA, no añadido como una ocurrencia tardía."
En la práctica, esto significa que los productos, servicios y procesos internos del banco están diseñados para ser operados por algoritmos de IA y automatización, con mínimo intervención manual en los flujos de trabajo diarios. El personal humano proporciona supervisión, guía estratégica y maneja casos excepcionales, pero los sistemas de IA impulsan las decisiones e interacciones rutinarias.
Un banco nativo de IA típicamente presenta operaciones digitales de extremo a extremo con la IA gestionando la incorporación de clientes, evaluación de riesgos, transacciones y servicio al cliente.
Modelos avanzados de aprendizaje automático analizan los datos de los clientes para ofrecer asesoramiento financiero personalizado o detectar fraudes en tiempo real. Los chatbots y asistentes virtuales manejan una gran parte de las consultas de clientes. Es importante destacar que estos bancos a menudo incorporan las últimas innovaciones de IA como IA generativa para interfaces conversacionales o aprendizaje por refuerzo para optimizar estrategias de inversión. El objetivo es crear un banco que pueda aprender y adaptarse continuamente, mejorando sus servicios a medida que recolecta más datos, algo que un núcleo heredado estático no puede hacer fácilmente.
Otra característica distintiva es que los bancos nativos de IA tratan el cumplimiento y la gestión de riesgos como características integradas de los sistemas de IA. En los bancos tradicionales, el cumplimiento suele ser una capa separada de comprobaciones e informes, algunos realizados manualmente. En un banco centrado en la IA, el software está diseñado para respetar las restricciones regulatorias desde el principio, automatizando cosas como la supervisión de actividades sospechosas. "Una comprensión adecuada del cumplimiento y el riesgo regulatorio debe tener un lugar en la mesa junto al producto y la ingeniería", enfatiza Neville, indicando que estos bancos programan la lógica regulatoria directamente en sus flujos de trabajo de IA.
Es importante señalar que "nativo de IA" no significa "solo IA". La supervisión humana sigue siendo crucial.
La visión no es un banco completamente autónomo sin empleados, sino un banco altamente automatizado donde humanos e IA trabajan en conjunto. Por ejemplo, un proyecto de banco de IA planea usar "actores de IA, o trabajadores digitales, como empleados para realizar tareas internas como escribir software", mientras que los humanos manejan la supervisión y la toma de decisiones a alto nivel. En roles orientados al cliente, un asistente de IA podría responder a preguntas rutinarias, derivando a un banquero humano solo cuando encuentra algo que no puede manejar o una situación que requiere empatía y juicio.
En las siguientes secciones, observamos cinco iniciativas que ejemplifican el movimiento del banco nativo de IA.
Catena Labs – Construyendo un Banco para la "Economía de IA"
Uno de los proyectos nuevos más comentados es Catena Labs, una startup con sede en EE. UU. cofundada por Sean Neville (mejor conocido como cofundador de Circle, la empresa detrás de la moneda estable USDC).
Catena Labs acaparó titulares en mayo de 2025 al asegurar $18 millones en financiación inicial para construir lo que Neville llama una "institución financiera nativa de IA completamente regulada" diseñada para la emergente "economía de IA."
La ronda de financiación fue liderada por el fondo a16z crypto de Andreessen Horowitz, con participación de inversores prominentes, incluyendo Breyer Capital, Coinbase Ventures, e incluso la estrella de la NFL Tom Brady, una alineación que subraya la emoción en torno a esta idea.
La visión de Catena es ambiciosa: crear un banco donde los sistemas de IA (referidos como "agentes de IA") puedan tener cuentas, ejecutar transacciones e interactuar financieramente con otros agentes o humanos de manera autónoma. Neville cree que en un futuro cercano, "los agentes de IA pronto llevarán a cabo la mayoría de las transacciones económicas" y que los bancos actuales están fundamentalmente no equipados para ese escenario.
Por ejemplo, un algoritmo comercial o un bot de comercio electrónico podría necesitar realizar miles de pagos en fracciones de segundo o firmar contratos en nombre de un propietario humano, tareas que tensan los procesos bancarios convencionales.
La respuesta de Catena es reconstruir la infraestructura financiera desde cero para acomodar tales necesidades.
En el núcleo del enfoque de Catena está el uso de monedas estables – específicamente USDC, que Neville co-creó – como "dinero nativo de IA" para transacciones.
Debido a que las monedas estables se ejecutan en redes blockchain, permiten pagos programables casi instantáneos a través de fronteras. Catena Labs argumenta que las monedas estables son ideales para agentes de IA, que podrían operar globalmente 24/7 y requieren transacciones rápidas y de bajo costo sin retrasos humanos. Al aprovechar USDC y monedas digitales similares, el nuevo banco pretende permitir que los clientes de IA muevan dinero tan fluidamente como datos, mientras siguen cumpliendo con estándares regulatorios para conocimiento del cliente (KYC) y lavado de dinero (AML).
La regulación y la confianza son enfoques clave para Catena Labs.
Neville enfatiza que obtener las licencias bancarias adecuadas y asegurar el cumplimiento es integral para la hoja de ruta del proyecto. El banco será "operado por IA con supervisión humana", lo que significa que los sistemas automatizados gestionan las funciones diarias pero los humanos establecen políticas e intervienen cuando es necesario. Catena incluso ha lanzado un Kit de Comercio de Agentes (ACK) – un kit de herramientas de código abierto para verificar y gestionar la identidad de los agentes de IA. Establecer identidad digital confiable para entidades de IA es uno de los desafíos más complicados, ya que las regulaciones exigen identificación de los titulares de cuentas (y obviamente no se puede tomar la huella digital de un bot de IA). El ACK es un intento inicial de resolver esto al proporcionar protocolos para registrar y autenticar agentes de IA en transacciones financieras.
Al articular por qué se necesita este esfuerzo, Catena Labs no escatima palabras sobre las deficiencias de la banca actual. La infraestructura financiera global actual se describe como "lenta, costosa, llena de fricción global, inflexible y no apta para las nuevas oportunidades y riesgos de la IA."
Según Neville, los bancos tradicionales bloquean activamente a los agentes automatizados – por ejemplo, muchos sistemas están diseñados para detectar y prevenir "bots" por seguridad, lo que irónicamente se convierte en un obstáculo cuando agentes de IA legítimos intentan participar. El banco propuesto de Catena, por el contrario, sería construido "para que los actores de IA sean los usuarios principales, en vez de bloquearlos."
A mediados de 2025, Catena Labs todavía está en modo de desarrollo – la compañía aún no tiene un producto público y está trabajando para obtener licencias. La inyección de $18 millones acelerará la contratación y la construcción de productos. Dada la experiencia de Neville en Circle, es probable que la startup trabaje estrechamente con reguladores (posiblemente buscando una carta bancaria o asociándose con un banco existente) para asegurar que el banco nativo de IA se lance sobre una base legal sólida.
One Zero Bank – El Banco Digital Impulsado por IA de Israel
Mientras algunos proyectos de bancos nativos de IA están apenas comenzando, One Zero Bank en Israel ya está operativo e integrando profundamente la IA en sus servicios.
Lanzado a finales de 2022, One Zero es el primer banco completamente digital de Israel – notablemente, el primer banco nuevo en recibir una licencia bancaria en el país en más de 45 años.
Fue cofundado por el Profesor Amnon Shashua, un tecnólogo prominente más conocido como el fundador de Mobileye (un líder en tecnología de automóviles autónomos). Respaldado por una financiación sustancial, One Zero Bank se propuso desde el principio mezclar tecnología de IA con banca. El banco describió su modelo en el lanzamiento como "impulsado por inteligencia artificial, amalgamando las ventajas de bancos tradicionales y neobancos." En la práctica, One Zero combina conveniencia digital con una experiencia de estilo bancario privado, utilizando IA para mejorar el servicio al cliente y la personalización.
One Zero Bank ha recaudado [significante to ensure that their AI applications adhere to strict security and privacy protocols, guaranteeing that customer data remains protected.
Continuando con la solicitud de traducción omitiendo los enlaces de Markdown:
—Contenido traducido—
capital](https://www.calcalistech.com/ctechnews/article/byi4zgrlkx), subrayando la confianza en su enfoque. Para 2025, el banco había recaudado alrededor de $242 millones y estaba valorado en aproximadamente $320 millones, con inversores que incluían gigantes tecnológicos como Tencent y fondos de tecnología financiera del ecosistema de SoftBank.
La IA está en el corazón de la experiencia del cliente de One Zero.
En febrero de 2024, el banco lanzó "Ella 2.0", una plataforma de servicio impulsada por IA generativa que actúa como un asistente financiero virtual para los clientes. Desarrollado en asociación con AI21 Labs (una startup israelí de IA especializada en modelos de lenguaje grande), Ella 2.0 es, esencialmente, un banquero privado de IA disponible 24/7.
Los clientes pueden interactuar con Ella en lenguaje natural: haciendo preguntas complejas sobre sus finanzas a lo largo de sus cuentas, obteniendo consejos de presupuesto o solucionando problemas, y recibir respuestas instantáneas y contextualmente relevantes. El sistema entiende múltiples idiomas y fue entrenado con amplias consultas bancarias para mejorar su precisión.
Según el banco, Ella 2.0 "ofrece respuestas instantáneas, opera las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y utiliza el aprendizaje automático para personalizar servicios financieros". En otras palabras, aprende continuamente de las interacciones con los clientes para ofrecer mejor ayuda, mientras que los banqueros humanos están listos para apoyar cuando sea necesario.
El primer CEO de One Zero, Gal Bar Dea, destacó cómo este asistente de IA eleva la calidad del servicio. "Las capacidades de Ella 2.0 trascienden las barreras lingüísticas", dijo, asegurando "respuestas inmediatas, precisas y personalizadas, mientras evoluciona continuamente para satisfacer las necesidades individuales del cliente".
One Zero se enorgullece de liderar esta "carga global de la IA generativa experimental a la implementación práctica" en la banca.
Ori Goshen, co-CEO de AI21 Labs, señaló que "el nuevo asistente de IA de One Zero, Ella, representa un cambio en la industria bancaria digital hacia una mejor experiencia del cliente: una que es más rápida, más confiable y personalizada para cada usuario".
Tales respaldos subrayan cuán estrechamente integrados están la startup tecnológica y el banco en el desarrollo de soluciones de IA.
Más allá de Ella, One Zero utiliza IA de maneras más ocultas. Los algoritmos automatizados manejan gran parte de las operaciones diarias y la toma de decisiones del banco. Por ejemplo, se emplean modelos de IA para evaluaciones de riesgo crediticio y recomendaciones de inversión, aprendiendo de los datos para refinar sus resultados.
La estrategia del banco ha sido automatizar las tareas rutinarias tanto como sea posible, lo que reduce costos y permite al banco ofrecer tarifas más competitivas.
Al mismo tiempo, One Zero mantiene asesores financieros humanos a quienes los clientes pueden acudir (el banco promete un híbrido de "gerentes financieros personales" y asistencia de IA). Este enfoque dual se adapta a los clientes que desean la eficiencia de la IA pero también la tranquilidad de la experiencia humana para decisiones importantes.
La intensa inversión de One Zero en IA está dando resultados en la participación del cliente.
Según algunos informes, su asistente de IA estaba manejando hasta el 40% de las consultas de los clientes de manera independiente poco después del lanzamiento y ayudando a los agentes humanos con muchas otras. Esto reduce significativamente los tiempos de respuesta: el banco afirma haber eliminado los tiempos de espera para la mayoría de las consultas, y asegura que los clientes reciben respuestas consistentes y de alta calidad en cualquier momento.
La IA incluso puede manejar preguntas complejas con referencias cruzadas; One Zero señaló escenarios como preguntar "¿Cuál fue ese restaurante indio al que fui con un amigo en Londres?" y el sistema puede inferir y encontrar la transacción. Tales capacidades ilustran el poder de combinar datos de transacciones con IA conversacional.
Desde una perspectiva de mercado, One Zero Bank es un estudio de caso sobre cómo un banco nuevo puede diferenciarse mediante IA. En el competitivo sector bancario de Israel, el punto de venta de One Zero no es solo que tiene una aplicación móvil elegante - muchos bancos lo tienen -, sino que sus servicios son más inteligentes y proactivos. El banco puede alertar a los usuarios de gastos inusuales, prever su flujo de efectivo o sugerir movimientos financieros, impulsado por análisis de IA sobre sus datos. Esto se alinea con una tendencia más amplia: los consumidores esperan cada vez más un servicio personalizado e instantáneo en finanzas, similar a cómo Netflix o Spotify personalizan el entretenimiento. One Zero está aprovechando esa expectativa, utilizando la IA para convertirse en una especie de "conserje financiero".
Quedan desafíos para One Zero, especialmente a medida que mira hacia la expansión más allá de Israel. El banco tenía planes para expandirse internacionalmente, pero eventos externos (como conflictos regionales a finales de 2023) lo obligaron a pausar algunas iniciativas.
No obstante, el progreso de la compañía está siendo observado globalmente. Si One Zero Bank continúa teniendo éxito, podría inspirar similitudes en otros países de banca digital enfocada en la IA. También proporciona un ejemplo en vivo a los reguladores de cómo la IA puede integrarse de manera segura en la banca. Notablemente, los reguladores de Israel otorgaron a One Zero una licencia bancaria completa, indicando confianza en su modelo y capital: una señal positiva para otros aspirantes a bancos nativos de IA que buscan aprobación regulatoria en el futuro.
Bunq – El Primer Neobanco Impulsado por IA de Europa
En Europa, uno de los jugadores establecidos que adopta un enfoque nativo de IA es Bunq, un banco digital holandés a menudo apodado "el banco de La Libertad" por su ethos centrado en el usuario impulsado por la tecnología.
Bunq fue fundado en 2012 y ha crecido a millones de usuarios en toda Europa, pero a finales de 2023 causó revuelo al anunciar que se había convertido en "el primer banco impulsado por IA de Europa."
Bunq integró IA generativa en su plataforma a un grado no visto entre sus pares, con el objetivo de transformar cómo los clientes interactúan con sus finanzas. El centro de este esfuerzo es "Finn", el asistente de finanzas personales impulsado por IA de Bunq.
En diciembre de 2023, Bunq lanzó Finn como una herramienta de IA generativa para los clientes, integrada en su aplicación.
Finn efectivamente reemplazó las funciones tradicionales de búsqueda y navegación dentro de la aplicación Bunq. En lugar de navegar manualmente por menús o listas de transacciones, los usuarios simplemente pueden hacer preguntas a Finn o dar comandos en lenguaje natural. "Finn te sorprenderá", dijo el fundador y CEO de Bunq, Ali Niknam, en el lanzamiento, presumiendo el resultado de "años de innovación en IA" y un "enfoque determinante en nuestros usuarios".
El objetivo, como describió Niknam, era "transformar completamente la banca como la conoces" haciendo que las interacciones sean tan fáciles como una conversación.
¿Qué puede hacer Finn? Según Bunq, mucho. Los usuarios pueden hacer preguntas como: "¿Cuánto gasté en comida el mes pasado?" o "¿Cuál es mi promedio mensual de facturas de servicios?", y Finn interpretará al instante sus datos de transacciones para dar una respuesta. También puede manejar consultas más complejas que combinan múltiples piezas de información.
Por ejemplo, Niknam compartió que "incluso puede combinar datos para responder preguntas que van más allá de las transacciones, como '¿Cuánto gasté en el café cerca de Central Park el sábado pasado?'". La IA es consciente del contexto, lo que significa que puede averiguar que "el café cerca de Central Park" se refiere a un comerciante y fecha específicos en el historial de transacciones del usuario, algo con lo que una función de búsqueda normal tendría dificultades. Al habilitar tales consultas conversacionales, Bunq hace mucho más fácil para los usuarios analizar su propio gasto y encontrar información sin conocimientos contables o tedioso esfuerzo manual.
Más allá de preguntas y respuestas, Finn ayuda con la planificación financiera y el presupuesto. Los usuarios pueden pedir consejos o ideas, como "¿Tengo suficiente excedente este mes para añadir €500 a mis ahorros?" y recibir una respuesta basada en datos. Es como tener un contador personal a disposición.
Bunq aprovecha esto para fomentar hábitos financieros más saludables entre sus clientes. Internamente, la IA de Bunq también analiza patrones de transacciones a través de múltiples cuentas vinculadas (utilizando marcos de banca abierta en Europa) para dar vistas consolidadas de las finanzas de un usuario. Esto significa que Finn puede ver los saldos y el gasto de un cliente no solo en Bunq, sino en otros bancos si el usuario lo permite, proporcionando una visión general en un solo lugar, una característica poderosa para la presupuestación y planificación.
El impacto de Finn fue notable.
Informes indicaron que Finn pudo manejar alrededor del 40% de las consultas de los clientes por sí solo, sin intervención humana, y ayudar en una porción significativa de otras consultas.
Esto redujo la carga de trabajo del personal de soporte de Bunq y aceleró los tiempos de respuesta para los usuarios. De hecho, a principios de 2024 Bunq afirmó que la introducción de Finn había hecho las interacciones con los clientes más eficientes que nunca, con muchas preguntas respondidas instantáneamente por la IA. Para las consultas restantes que requerían un toque humano, el equipo de Bunq pudo centrarse en cuestiones complejas, ahora que la IA selecciona las simples.
El resultado es un modelo de servicio al cliente escalable a medida que Bunq continúa ampliando su base de usuarios en toda Europa.
La adopción de la IA de Bunq llega mientras se está expandiendo geográficamente y en productos. La compañía solicitó una licencia bancaria en EE. UU. en 2023, con el objetivo de ingresar al mercado estadounidense, y tal innovación la ayuda a destacar en una escena de neobancos cada vez más concurrida.
Vale la pena señalar que otras fintechs están haciendo lo mismo: el neobanco estadounidense MoneyLion anunció una función de búsqueda impulsada por ChatGPT casi al mismo tiempo, y otra llamada Dave introdujo "DaveGPT" para consultas de clientes.
Pero la ventaja inicial de Bunq y su integración en la funcionalidad central (reemplazando la búsqueda completamente con IA) le dio una reclamación de liderazgo.
Desde una perspectiva empresarial, Bunq utiliza la IA no solo para ayudar a los usuarios sino también para derivar insights que informen nuevas ofertas. Al analizar cómo las personas hacen preguntas sobre su dinero, Bunq puede identificar puntos problemáticos o solicitudes populares y, potencialmente, crear nuevas características o productos alrededor de esos.
Por ejemplo, si muchos usuarios preguntan "¿Puedo permitirme X para fin de año?", Bunq podría desarrollar un planificador de ahorro automatizado. Esta innovación basada en datos es una ventaja competitiva de ser un banco nativo de IA: el ciclo de retroalimentación desde las interacciones de los usuarios hasta la mejora del servicio es muy ajustado.
Sin embargo, Bunq también es cuidadosounir AI con supervisión humana. Todas las respuestas de la IA son monitoreadas para comprobar su precisión y relevancia.
El banco ha enfatizado que los consejos de Finn se basan en datos, pero los clientes deben ejercer juicio: es un asistente, no un gestor financiero completamente autónomo (al menos no todavía). Además, la privacidad y la seguridad son fundamentales; Bunq debe garantizar que la IA solo acceda a los datos a los que el usuario ha dado permiso y que la información sensible esté protegida. Hasta ahora, no se han reportado problemas importantes, y los clientes han respondido positivamente a la conveniencia de la banca conversacional.
Ali Niknam, CEO de Bunq, ha planteado el impulso de la IA como parte de la misión de Bunq de simplificar la banca. En su opinión, los bancos tradicionales abrumar a los clientes con interfaces torpes y jerga, mientras que Bunq quiere "hacer la vida mucho más fácil" para los usuarios a través de la tecnología.
Haciendo que la banca sea tan fácil como enviar mensajes a un amigo, Bunq espera profundizar la lealtad y el compromiso de los clientes. De hecho, el análisis de la industria muestra que la personalización y la facilidad de uso aumentan significativamente la satisfacción del cliente en la banca.
La estrategia de IA de Bunq cumple con ambos objetivos: personalizar la experiencia (ya que las respuestas de Finn son únicas para tus datos y preguntas) y hacerla fácil (sin necesidad de aprender los menús de la aplicación o la terminología financiera).
Como uno de los primeros en moverse en la banca impulsada por IA en Europa, Bunq ofrece un ejemplo valioso para la industria. Demuestra que incluso un banco operativo con millones de usuarios puede infundir exitosamente la IA en el núcleo de sus servicios, no es solo algo para nuevas startups. La experiencia de Bunq será observada de cerca por otros bancos y fintechs europeos. De alguna manera, Bunq se está convirtiendo tanto en una empresa de tecnología como en un banco, integrando continuamente los últimos desarrollos en IA. Si Finn y las características de IA subsecuentes continúan funcionando bien, probablemente veamos a más bancos lanzando sus propios asistentes estilo GPT o características de personalización impulsadas por IA en una carrera por atraer a clientes digitalmente inteligentes.
No se puede completar una discusión sobre la IA en la banca sin WeBank, el banco digital pionero de China que ha sido un pionero en la adopción de IA desde su inicio.
Fundado en 2014 como el primer banco solo de internet de China, respaldado por el gigante tecnológico Tencent. Desde el principio, la estrategia de WeBank fue aprovechar tecnologías de vanguardia, encapsuladas en su lema "ABCD" (IA, Blockchain, Cloud, Data), para atender a millones de clientes a bajo costo. Durante la última década, WeBank ha crecido explosivamente, proporcionando préstamos, pagos y servicios financieros a decenas de millones de usuarios, muchos de ellos individuos sin acceso bancario y pequeñas empresas. Su éxito se atribuye a menudo a su profunda integración de la IA en las operaciones, lo que le permite gestionar el volumen y el riesgo de manera mucho más eficiente que los bancos tradicionales.
Uno de los logros notables de WeBank es la medida en que utiliza la IA y la automatización en el servicio al cliente y el soporte. Hace unos años, WeBank informó que recibía alrededor de 100,000 consultas de servicio al cliente por día, y sus "robots virtuales" de IA manejaban el 98% de ellas sin intervención humana.
Estos agentes virtuales utilizan procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de voz, esencialmente versiones tempranas del tipo de IA que impulsa los asistentes de voz actuales, para resolver consultas de clientes. El Dr. Yang Qiang, un consultor principal de IA en WeBank, explicó que implementan reconocimiento facial, reconocimiento de voz y NLP para mejorar el servicio y la comodidad. Los clientes pueden interactuar a través de chat o voz, y la IA puede autenticarles (a través del reconocimiento facial) y abordar problemas o ejecutar solicitudes en tiempo real.
La filosofía de WeBank ha sido que la IA está ahí para "aumentar, no reemplazar" el servicio humano, una posición que suena similar a los bancos occidentales, pero WeBank la ha llevado a un grado extremo de implementación. "El servicio automatizado no es un enemigo de los servicios humanos. Deben trabajar lado a lado", dijo Yang Qiang a CNBC. El resultado es un modelo altamente escalable: un equipo relativamente pequeño de personal humano puede supervisar una base de clientes de millones porque la IA está haciendo el trabajo pesado día a día. De hecho, WeBank empezó famosamente con solo unas pocas docenas de empleados y sin sucursales físicas, pero pudo otorgar enormes volúmenes de microcréditos en toda China gracias a algoritmos de crédito impulsados por IA e interacciones con los clientes a través de teléfonos inteligentes. Esta eficiencia operativa es una razón importante por la cual WeBank se volvió rentable en solo un par de años después de su lanzamiento, algo raro para un banco nuevo.
Otra área donde WeBank brilla es en el análisis de riesgo crediticio impulsado por IA y la aprobación de préstamos.
Los bancos tradicionales a menudo requieren una extensa documentación y suscripción manual para los préstamos, pero WeBank automatizó gran parte de eso utilizando modelos de aprendizaje automático. Al analizar grandes cantidades de datos alternativos, como el comportamiento en redes sociales, el historial de pagos móviles (aprovechando el ecosistema de Tencent) y otras huellas digitales, la IA de WeBank puede evaluar rápidamente la solvencia crediticia y extender pequeños préstamos a individuos y PYMEs que podrían ser rechazados por bancos más grandes.
Este enfoque inclusivo ha ampliado el crédito a segmentos que previamente se consideraban demasiado riesgosos o costosos de atender. Yang Qiang señaló que dicha tecnología crea "la posibilidad de que WeBank sea más eficiente que los bancos tradicionales en el procesamiento de préstamos y la realización de análisis de riesgos", lo cual se ha demostrado. WeBank puede procesar solicitudes de préstamos en minutos y monitorearlas continuamente, algo que los bancos tradicionales tienen dificultades para igualar.
WeBank también ha sido innovador en la investigación de IA.
Ha invertido en áreas como el aprendizaje federado, una técnica para entrenar modelos de IA en datos sensibles de múltiples fuentes sin comprometer la privacidad. Esto fue importante para WeBank a la hora de colaborar con otras instituciones (como compartir datos de fraude) mientras respeta las estrictas reglas de privacidad de datos de China.
Los tecnólogos del banco han publicado artículos y herramientas de código abierto, indicando que WeBank se ve a sí mismo como un líder tecnológico, no solo una empresa de servicios financieros. En marzo de 2025, WeBank incluso compartió una visión de un "banco nativo de IA" en una conferencia global, destacando cómo una década de su experiencia tecnológica está empujando a la banca a ser "más inteligente e inclusiva".
Esto sugiere que WeBank espera seguir a la vanguardia de la IA en finanzas, posiblemente explorando IA de próxima generación como modelos generativos para servicios aún más avanzados.
A pesar de su tremenda automatización, WeBank no ha eliminado el elemento humano. En cambio, lo ha reubicado. Con la IA haciendo el trabajo rutinario, los empleados humanos se centran en áreas como mejorar algoritmos, manejar casos excepcionales y desarrollar nuevos productos.
La estrategia de personal de WeBank, al parecer, tiene alrededor del 60% de los empleados en roles tecnológicos, una proporción inusualmente alta para un banco, pero lógica para lo que es esencialmente una institución fintech. Esta cultura de tecnología primero consolida aún más el estatus de WeBank como un banco nativo de IA avant la lettre.
Al mismo tiempo que WeBank estaba despegando, otro experimento notable en la banca centrada en la IA estaba en curso en China: CITIC aiBank (a menudo simplemente llamado “AiBank”).
Esta es una empresa conjunta entre China Citic Bank, un banco comercial de nivel medio, y Baidu, el gigante de la búsqueda en internet y la IA. Lanzada a finales de 2017, aiBank se estableció como un banco directo, sin sucursales, con el objetivo explícito de aprovechar el big data y la inteligencia artificial para ofrecer servicios financieros más inteligentes.
Con un capital registrado de 2 mil millones de yuanes (unos $300 millones en ese momento) y la propiedad dividida 70/30 entre Citic Bank y Baidu, aiBank representó una mezcla de conocimiento en el dominio bancario y capacidad tecnológica de vanguardia.
El enfoque de AiBank desde el principio fue prestar a consumidores y pequeñas empresas, segmentos a menudo desatendidos por los bancos tradicionales en China. Al utilizar la tecnología de IA de Baidu, aiBank pretendía desarrollar nuevos modelos de evaluación de riesgos que pudieran evaluar mejor a los prestatarios que carecen de historiales extensos de crédito. "AiBank se enfocará en otorgar préstamos a individuos y pequeñas empresas mientras aprovecha el big data y la inteligencia artificial para construir nuevos modelos de control de riesgo", dijo Li Rudong, el presidente del banco, en su lanzamiento.
Esto indica que aiBank tenía la intención de analizar datos no tradicionales, posiblemente incluidos datos de búsqueda, datos sociales, etc., gracias a Baidu, para tomar decisiones de crédito. Se esperaba que los conocimientos impulsados por la IA pudieran identificar clientes solventes que los métodos de puntuación tradicionales podrían pasar por alto, expandiendo así de manera rentable la inclusión financiera.
Un detalle sorprendente revelado en el lanzamiento fue que el 60% de los empleados de aiBank serían personal tecnológico. Esto era esencialmente inaudito en la banca en ese momento y señalaba cuán diferente operaría aiBank en comparación con un banco típico donde la mayoría del personal está en sucursales o operaciones generales. Al centrarse en el talento en ingeniería y ciencia de datos, aiBank se puso en el camino de desarrollar y refinar continuamente los sistemas de IA internamente. La contribución de Baidu no fue solo capital, sino también tecnología, incluidas sus plataformas de IA, servicios en la nube y quizás incluso sus vastos datos de usuario (dentro de los límites de privacidad/legales). Esta asociación fue parte de una tendencia más amplia en China de empresas tecnológicas y bancos uniendo fuerzas – de manera similar, Alibaba con MYbank, y Tencent con WeBank – para crear entidades híbridas que combinen las fortalezas de cada una. En el caso de Baidu, aiBank también ofreció una forma de monetizar su investigación en IA en finanzas y mostrar su liderazgo en IA.
En el evento de lanzamiento, el entonces Director de Operaciones de Baidu, Lu Qi, anunció la empresa diciendo: "AiBank esSure, here is the translation following your specifications:
Contenido: el futuro de las finanzas inteligentes... Es una institución que entiende mejor a los clientes y comprende mejor las finanzas.” Esta cita captura la aspiración de que al fusionar el conocimiento de Baidu sobre los usuarios (a partir de su comportamiento en línea) con la experiencia bancaria de Citic, aiBank podría superar a los bancos tradicionales en el conocimiento y servicio al cliente.
Ser un banco directo (solo en línea) también significaba que aiBank podía llegar a clientes en todo el país sin presencia física, una ventaja significativa en el vasto mercado de China.
En la práctica, en los próximos años, aiBank lanzó productos de préstamos digitales y servicios mejorados por IA. Ofreció préstamos personales a través de aplicaciones móviles, con aprobaciones rápidas impulsadas por modelos de crédito de aprendizaje automático. Para pequeñas empresas, experimentó con el uso de IA para analizar transacciones de comercio electrónico y datos de la cadena de suministro para extender crédito, al igual que lo hace Ant Group.
AiBank también exploró la IA en el servicio al cliente, incluyendo chatbots inteligentes para consultas básicas. Dada la fortaleza de Baidu en el procesamiento del lenguaje natural (NLP en chino en particular), aiBank probablemente se benefició de una IA avanzada en asistentes de voz e interacción con el cliente basada en texto. Aunque los datos de rendimiento detallados de aiBank no son ampliamente públicos, su operación continua y aumentos de capital (se informa que Citic y Baidu duplicaron su capital para 2018 para apoyar el crecimiento) sugieren que ganó tracción.
Un ángulo único para aiBank es la sinergia con el ecosistema de Baidu. Baidu podría integrar los servicios financieros de aiBank en sus aplicaciones populares. Por ejemplo, a los usuarios de los buscadores o mapas de Baidu se les podrían ofrecer servicios de aiBank contextualmente (imagínese buscando “préstamo para coche” y viendo una oferta de aiBank). Además, la investigación de IA de Baidu, como en reconocimiento facial y tecnología de voz, encontró un uso en el mundo real en los procesos de seguridad y incorporación de aiBank. Como Yang Qiang de WeBank mencionó en general, tecnologías como el reconocimiento facial pueden permitir una apertura de cuenta sin problemas y a distancia; aiBank probablemente empleó métodos similares dada la experiencia de Baidu. En cierto sentido, aiBank sirvió como una plataforma para que Baidu demostrara el poder de la IA en una industria regulada, potencialmente fortaleciendo la posición de Baidu en el mercado de negocios de IA.
Sin embargo, operar un banco nativo de IA dentro de una estructura de banco tradicional más grande (Citic) también tuvo desafíos.
La participación de Citic Bank aseguró el cumplimiento normativo y proporcionó infraestructura bancaria, pero también podría haber impuesto un ritmo más cauteloso que una startup pura. La supervisión regulatoria por parte de la Comisión Reguladora de Bancos y Seguros de China (CBIRC) significaba que las innovaciones de IA de aiBank tenían que alinearse con las regulaciones de riesgo financiero. En 2021, surgió una anécdota de que los reguladores chinos multaron a Citic y Baidu por algunas formalidades en la formación de la JV, un recordatorio de que incluso los bancos avanzados en tecnología operan bajo reglas estrictas. No obstante, los reguladores de China han sido generalmente favorables a la IA y fintech en la banca, siempre que los riesgos sean controlados.
A partir de 2025, CITIC aiBank se presenta como un ejemplo de una integración exitosa de la IA en una nueva empresa bancaria.
Puede que no tenga el reconocimiento de nombre global de WeBank, pero subraya un modelo colaborativo: un banco tradicional y un gigante tecnológico co-creando una plataforma bancaria nativa de IA.
Reflexiones Finales
El auge de los bancos nativos de IA apunta a un futuro donde las finanzas son más rápidas, más personalizadas e incluso impulsadas por máquinas.
Estos proyectos pioneros demuestran que se puede repensar radicalmente los bancos con tecnología moderna, potencialmente ofreciendo a los clientes servicios ultra-convenientes y abriendo el sistema financiero a nuevos participantes (como agentes de IA o poblaciones desatendidas). De cara al futuro, podemos esperar ver a los bancos tradicionales responder acelerando su propia adopción de IA o asociándose con iniciativas nativas de IA. En algunos casos, los incumbentes podrían adquirir startups de banca de IA exitosas para incorporar sus capacidades. Los reguladores también prestan mucha atención. Si los bancos nativos de IA muestran un sólido desempeño en gestión de riesgos y cumplimiento, los reguladores pueden actualizar los marcos para facilitar un uso más amplio de la IA en la banca, quizás incluso creando nuevas categorías de licencias para instituciones financieras impulsadas por IA.
Sin embargo, la llegada de los bancos nativos de IA también trae riesgos significativos y desafíos que deben ser gestionados. Una preocupación importante es la gobernanza y supervisión. Cuando los algoritmos de IA toman decisiones de crédito o detectan fraudes, asegurar que sean imparciales y libres de errores es crítico. Algoritmos no controlados podrían inadvertidamente discriminar ciertos grupos de clientes o aprobar préstamos arriesgados, errores que podrían erosionar la confianza e invitar sanciones regulatorias. La transparencia es otro desafío: estos bancos deben hacer que las acciones de su IA sean explicables a reguladores y clientes.
Para las instituciones financieras tradicionales, el surgimiento de los bancos nativos de IA es una espada de doble filo. Por un lado, impulsa la innovación, potencialmente generando nuevos métodos y tecnologías que los incumbentes pueden adoptar. Los bancos establecidos pueden aprender de la eficiencia de los flujos de trabajo de IA de Catena o del éxito en la participación del cliente de Finn de Bunq, e integrar ideas similares. Por otro lado, estos nuevos entrantes podrían convertirse en competidores formidables en ciertos segmentos.