Los bancos nativos con IA, construidos desde cero alrededor de la inteligencia artificial, están automatizando el servicio al cliente, el crédito, el cumplimiento y más. Solo observe 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 en la calificación crediticia y los chatbots en el soporte 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 la 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, lo que evidencia cómo la IA se ha vuelto mainstream en la banca. Sin embargo, la mayoría de estos esfuerzos aún injertan IA sobre sistemas heredados. En contraste, los bancos "nativos de IA" buscan diseñar una institución financiera completamente en torno a las capacidades de la IA, reimaginando fundamentalmente cómo opera un banco.
El concepto de bancos nativos de IA está ganando tracción a medida que empresarios y tecnólogos reconocen que los bancos existentes, incluso los neobancos digitales, enfrentan limitaciones al adaptarse a un mundo centrado en la IA. Los bancos tradicionales, construidos sobre procesos e infraestructuras de décadas de antigüedad, a menudo encuentran que es "lento, costoso, lleno de fricciones globales, inflexible y poco adecuado" para apoyar nuevas oportunidades que la IA presenta. Esto ha abierto la puerta para que startups y firmas financieras con visión de futuro creen bancos que comiencen con arquitecturas centradas en IA.
Estos nuevos participantes están diseñando sistemas donde la IA maneja todo, desde la interacción con el cliente y el monitoreo de fraudes hasta decisiones crediticias e incluso el cumplimiento regulatorio, todo bajo la 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 adicionar 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 como un agregado de último momento."
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 mínima intervención manual en los flujos de trabajo diarios. El personal humano proporciona supervisión, orientación estratégica, y maneja casos excepcionales, pero los sistemas de IA impulsan las decisiones de rutina y las interacciones.
Un banco nativo de IA típicamente presenta operaciones digitales de extremo a extremo con IA gestionando la incorporación de clientes, la evaluación de riesgos, las transacciones y el servicio al cliente.
Modelos de aprendizaje automático avanzados 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 los clientes. Importante, estos bancos a menudo incorporan las últimas innovaciones en IA, como la IA generativa para interfaces conversacionales o el aprendizaje por refuerzo para optimizar las 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 legado 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 a menudo es una capa separada de controles e informes, algunos realizados manualmente. En un banco centrado en IA, el software está diseñado para respetar las restricciones regulatorias desde el inicio, automatizando aspectos como el monitoreo de actividades sospechosas. "Una comprensión adecuada del cumplimiento y el riesgo regulatorio necesita tener un asiento en la mesa junto a producto e ingeniería," enfatiza Neville, indicando que estos bancos programan la lógica regulatoria directamente en sus flujos de trabajo de IA.
Es importante notar que "nativo de IA" no significa "solo IA." La supervisión humana sigue siendo fundamental.
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 toma de decisiones de alto nivel. En roles de cara al cliente, un asistente de IA podría responder a preguntas rutinarias, escalando a un banquero humano solo cuando encuentre algo que no pueda manejar o una situación que requiera empatía y juicio.
En las siguientes secciones, observamos cinco iniciativas que ejemplifican el movimiento de bancos nativos 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 asegurando 18 millones de dólares en financiación inicial para construir lo que Neville llama una "institución financiera totalmente regulada y nativa de IA" diseñada para la emergente "economía de IA."
La ronda de financiación fue liderada por el fondo crypto a16z de Andreessen Horowitz, con participación de inversores prominentes, incluyendo Breyer Capital, Coinbase Ventures, e incluso la estrella de la NFL Tom Brady, un grupo que resalta la expectación en torno a esta idea.
La visión de Catena es ambiciosa: crear un banco donde los sistemas de IA (denominados "agentes de IA") puedan mantener cuentas, ejecutar transacciones e interactuar financieramente con otros agentes o humanos de forma autónoma. Neville cree que en un futuro cercano, "Los agentes de IA pronto conducirán la mayoría de las transacciones económicas," y que los bancos de hoy están fundamentalmente mal preparados para ese escenario.
Por ejemplo, un algoritmo de trading o un bot de comercio electrónico podría necesitar realizar miles de pagos en fracciones de segundo o firmar contratos en nombre de un humano, tareas que fatigan 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 cocreó – como "dinero nativo de IA" para transacciones.
Debido a que las monedas estables funcionan en redes blockchain, permiten pagos programables casi instantáneos a través de fronteras. Catena Labs argumenta que las monedas estables son ideales para los agentes de IA, que podrían operar globalmente 24/7 y necesitar transacciones rápidas y de bajo costo sin demoras humanas. Al aprovechar USDC y monedas digitales similares, el nuevo banco pretende permitir que los clientes de IA muevan dinero de forma tan fluida como datos, mientras respetan los estándares regulatorios de conocimiento del cliente (KYC) y prevención de lavado de dinero (AML).
La regulación y la confianza son enfoques clave para Catena Labs.
Neville enfatiza que obtener las licencias bancarias adecuadas y garantizar el cumplimiento es integral en la hoja de ruta del proyecto. El banco será "operado por IA con supervisión humana," lo que significa que los sistemas automatizados se encargan de las funciones diarias pero los humanos establecen políticas e intervienen cuando es necesario. Catena incluso ha lanzado un Agent Commerce Kit (ACK) – un kit de herramientas de código abierto para verificar y gestionar la identidad de agentes de IA. Establecer una identidad digital confiable para entidades de IA es uno de los desafíos más complicados, ya que las regulaciones exigen la identificación de los titulares de cuentas (y obviamente no se puede tomar la huella digital de un bot IA). El ACK es un intento temprano de resolver esto proporcionando protocolos para registrar y autenticar agentes de IA en transacciones financieras.
Al articular por qué este esfuerzo es necesario, Catena Labs no escatima palabras sobre las deficiencias de la banca tradicional. La actual infraestructura financiera global se describe como "lenta, costosa, llena de fricción global, inflexible y poco adecuada para las nuevas oportunidades y riesgos de la IA."
Los bancos tradicionales, en la opinión de Neville, bloquean activamente a los agentes automatizados – por ejemplo, muchos sistemas están construidos 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 por Catena, en contraste, sería construido "para que los actores de IA sean los principales usuarios, en lugar 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 infusión de 18 millones de dólares acelerará la contratación y el desarrollo de productos. Dada la experiencia de Neville en Circle, es probable que la startup trabaje de cerca con reguladores (posiblemente buscando una carta bancaria o asociándose con un banco existente) para asegurar que el banco nativo de IA se lance sobre bases legales sólidas.
Banco One Zero – Banco Digital Impulsado por IA de Israel
Mientras que algunos proyectos de bancos nativos de IA apenas están comenzando, el Banco One Zero en Israel ya está operativo e integrando IA profundamente en sus servicios.
Lanzado a finales de 2022, One Zero es el primer banco totalmente 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 conocido por ser el fundador de Mobileye (un líder en tecnología de autos autónomos). Con un respaldo financiero sustancial, el Banco One Zero se propuso desde el inicio combinar tecnología de IA con banca. El banco describió su modelo al 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 banca privada estilo, usando IA para mejorar el servicio al cliente y la personalización.
El Banco One Zero ha recaudado fondos significativos. Contenido: capital](https://www.calcalistech.com/ctechnews/article/byi4zgrlkx), reafirmando la confianza en su enfoque. Para 2025, el banco había recaudado alrededor de $242 millones y fue valorado en aproximadamente $320 millones, con inversores que incluían gigantes tecnológicos como Tencent y fondos fintech 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 grandes modelos de lenguaje), Ella 2.0 es esencialmente un banquero privado de IA disponible 24/7.
Los clientes pueden interactuar con Ella en lenguaje natural para hacer preguntas complejas sobre sus finanzas en todas las cuentas, obtener consejos de presupuesto o resolver problemas, y recibir respuestas instantáneas y contextualizadas. El sistema comprende múltiples idiomas y fue entrenado en extensas consultas bancarias para mejorar su precisión.
Según el banco, Ella 2.0 "ofrece respuestas instantáneas, opera 24/7 y utiliza el aprendizaje automático para personalizar los servicios financieros". En otras palabras, aprende continuamente de las interacciones con los clientes para ofrecer una mejor ayuda, mientras que los banqueros humanos están listos para brindar apoyo 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 desde la IA generativa experimental hacia 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 elogios 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 manera más indirecta. 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 de crédito 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 los costos y permite al banco ofrecer tarifas más competitivas.
Al mismo tiempo, One Zero mantiene asesores financieros humanos a los que los clientes pueden recurrir (el banco promete una combinación de "gestores financieros personales" y asistencia de IA). Este enfoque dual atiende a clientes que desean la eficiencia de la IA pero también la tranquilidad de la experiencia humana para decisiones importantes.
La fuerte inversión de One Zero en IA está dando sus frutos en el compromiso del cliente.
Según algunos informes, su asistente de IA manejaba hasta el 40% de las consultas de los clientes de manera independiente poco después del lanzamiento, y asistía a agentes humanos en muchas otras. Esto reduce significativamente los tiempos de respuesta: el banco afirma haber eliminado los tiempos de espera para la mayoría de las consultas, asegurando que los clientes reciban respuestas consistentes y de alta calidad en cualquier momento.
La IA incluso puede manejar preguntas complejas con referencia cruzada; One Zero mencionó 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 los datos de transacciones con la IA conversacional.
Desde una perspectiva de mercado, One Zero Bank es un caso de estudio sobre cómo un nuevo banco puede diferenciarse mediante la IA. En el competitivo sector bancario de Israel, el punto de venta de One Zero no es solo que tenga una aplicación móvil elegante, como muchos bancos lo hacen, sino que sus servicios son más inteligentes y proactivos. El banco puede alertar a los usuarios sobre gastos inusuales, predecir su flujo de efectivo o sugerir movimientos financieros, impulsado por análisis de IA en 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 IA para convertirse en una especie de "conserje financiero".
Los desafíos permanecen para One Zero, especialmente cuando contempla expansión más allá de Israel. El banco tenía planes para expandirse internacionalmente, pero eventos externos (como los conflictos regionales a finales de 2023) lo obligaron a pausar algunas iniciativas.
No obstante, el progreso de la empresa es observado globalmente. Si One Zero Bank continúa teniendo éxito, podría inspirar a bancos digitales similares enfocados en IA en otros países. También proporciona un ejemplo en vivo para los reguladores de cómo la IA puede integrarse de manera segura en la banca. Notablemente, los reguladores de Israel dieron a One Zero una licencia bancaria completa, indicando confianza en su modelo y capital, una señal positiva para otros bancos nativos de IA que buscan aprobación regulatoria en el futuro.
Bunq – El Primer Neobanco Potenciado por IA en Europa
En Europa, uno de los jugadores establecidos que está adoptando un enfoque nativo de IA es Bunq, un banco digital holandés a menudo apodado "el banco de Los Libres" por su ética centrada en los usuarios impulsada 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 potenciado por IA de Europa."
Bunq integró IA generativa en su plataforma en 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 personal financiero impulsado por IA de Bunq.
En diciembre de 2023, Bunq lanzó Finn como una herramienta de IA generativa dirigida a los clientes, integrada en su aplicación.
Finn reemplazó efectivamente las funciones tradicionales de búsqueda y navegación dentro de la aplicación de Bunq. En lugar de navegar manualmente por menús o listas de transacciones, los usuarios pueden simplemente hacerle preguntas a Finn o darle comandos en lenguaje natural. "Finn te sorprenderá", dijo el fundador y CEO de Bunq, Ali Niknam, en el lanzamiento, anunciando el resultado de "años de innovación en IA" y un "enfoque láser en nuestros usuarios."
El objetivo, como describió Niknam, era "transformar completamente la banca tal como la conoces" al hacer 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 compras el mes pasado?" o "¿Cuál es mi factura mensual promedio de servicios públicos?", y Finn analizará instantáneamente 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 entender 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 permitir tales consultas conversacionales, Bunq facilita mucho a los usuarios el análisis de sus propios gastos y la búsqueda de información sin necesidad de conocimientos contables o un esfuerzo manual tedioso.
Más allá de preguntas y respuestas, Finn ayuda con la planificación y el presupuesto financieros. Los usuarios pueden pedir consejos o perspectivas, como "¿Tengo suficiente excedente este mes para agregar €500 a mis ahorros?" y obtener 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 los patrones de transacciones en múltiples cuentas vinculadas (utilizando los marcos de banca abierta de Europa) para brindar vistas consolidadas de las finanzas de un usuario. Esto significa que Finn puede ver los saldos y gastos de un cliente no solo en Bunq, sino en otros bancos si el usuario lo permite, proporcionando una visión general completa, una función poderosa para presupuestar y planificar.
El impacto de Finn fue notable.
Informes indicaron que Finn podía manejar alrededor del 40% de las consultas de los clientes por su cuenta, sin intervención humana, y ayudar con otra porción significativa.
Esto redujo la carga de trabajo en el personal de soporte de Bunq y aceleró los tiempos de respuesta para los usuarios. De hecho, para inicios de 2024, Bunq afirmó que la introducción de Finn había hecho que las interacciones con los clientes fueran más eficientes que nunca, con muchas preguntas respondidas al instante por la IA. Para las consultas restantes que requerían un toque humano, el equipo de Bunq podía enfocarse en problemas complejos, ahora que la IA clasifica las más simples.
El resultado es un modelo de servicio al cliente escalable a medida que Bunq continúa creciendo su base de usuarios en toda Europa.
La adopción de IA de Bunq se produce cuando se está expandiendo geográficamente y en productos. La empresa solicitó una licencia bancaria en los EE.UU. en 2023, con el objetivo de ingresar al mercado estadounidense, y tal innovación la ayuda a destacarse en una escena de neobancos cada vez más abarrotada.
Cabe señalar que otras fintechs están siguiendo su ejemplo: el neobanco estadounidense MoneyLion anunció una función de búsqueda impulsada por ChatGPT aproximadamente al mismo tiempo, y otro llamado Dave introdujo "DaveGPT" para consultas de clientes.
Pero la ventaja inicial de Bunq y su integración en la funcionalidad principal (reemplazando por completo la búsqueda con IA) le otorgaron una reclamación de liderazgo.
Desde una perspectiva empresarial, Bunq utiliza IA no solo para ayudar a los usuarios sino también para obtener perspectivas que informen nuevas ofertas. Al analizar cómo las personas hacen preguntas sobre su dinero, Bunq puede identificar puntos de dolor o solicitudes populares y potentially crear nuevas características o productos en torno a esos.
Por ejemplo, si muchos usuarios preguntan "¿Puedo permitirme X para fin de año?", Bunq podría desarrollar un planificador de ahorros automatizado. Esta innovación impulsada por los datos es una ventaja competitiva de ser un banco nativo de IA: el ciclo de retroalimentación de las interacciones de usuario a la mejora del servicio es muy estrecho.
Sin embargo, Bunq también es cuidadoso...Content: para integrar la IA con la supervisión humana. Todas las respuestas de IA son monitoreadas para garantizar su precisión y relevancia.
El banco ha enfatizado que el consejo de Finn se basa en datos, pero los clientes deben usar su criterio: es un asistente, no un gestor financiero totalmente autónomo (al menos por ahora). Además, la privacidad y la seguridad son primordiales; Bunq debe asegurarse de 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 presentado el impulso de la IA como parte de la misión de Bunq de simplificar la banca. En su opinión, los bancos tradicionales abruman a los clientes con interfaces complicadas y jerga, mientras que Bunq quiere “hacer la vida mucho más fácil” para los usuarios a través de la tecnología.
Al hacer que la banca sea tan fácil como enviar un mensaje a un amigo, Bunq espera profundizar la lealtad y el compromiso de los clientes. De hecho, los análisis de la industria muestran que la personalización y la facilidad de uso impulsan significativamente la satisfacción del cliente en la banca.
La estrategia de IA de Bunq alcanza 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 adoptar 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 con éxito la IA en el núcleo de sus servicios: no es solo algo para startups completamente nuevas. La experiencia de Bunq será observada de cerca por otros bancos europeos y fintechs. De alguna manera, Bunq se está convirtiendo tanto en una empresa tecnológica como en un banco, integrando continuamente los últimos desarrollos de IA. Si Finn y las funciones de IA subsecuentes continúan desempeñándose bien, es probable que veamos a más bancos lanzando sus propios asistentes estilo GPT o funciones de personalización impulsadas por IA en una carrera por atraer a clientes conocedores de la tecnología digital.
WeBank – El Banco Pionero en IA de China
No se podría tener una discusión sobre la IA en la banca sin mencionar a WeBank, el banco digital pionero de China que ha sido innovador en la adopción de la IA desde su creación.
WeBank fue 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 era aprovechar las tecnologías de vanguardia – encapsuladas en su mantra “A, B, C, D” (IA, Blockchain, Nube, Datos) – para servir a millones de clientes a bajo costo. Durante la última década, WeBank ha crecido exponencialmente, proporcionando préstamos, pagos y servicios financieros a decenas de millones de usuarios, muchos de ellos individuos y pequeñas empresas subatendidos. Su éxito a menudo se atribuye a su profunda integración de la IA en las operaciones, lo que le permite manejar 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 y soporte al cliente. Hace unos años, WeBank informó que recibía alrededor de 100,000 consultas de servicio al cliente al día, y sus “robots virtuales” de IA manejaban el 98% de ellas sin intervención humana.
Estos agentes virtuales usan 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 jefe de IA en WeBank, explicó que despliegan reconocimiento facial, reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural para mejorar el servicio y la conveniencia. 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 postura que suena similar a la de los bancos occidentales, pero WeBank la ha llevado a un grado extremo de implementación. “El servicio automatizado no es un enemigo del servicio humano. Deberían 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 comenzó con solo unas pocas docenas de empleados y sin sucursales físicas, pero pudo otorgar enormes volúmenes de micropréstamos en toda China al confiar en algoritmos de crédito impulsados por IA e interacciones con clientes a través de teléfonos inteligentes. Esta eficiencia operativa es una razón principal por la que WeBank se volvió rentable en solo un par de años desde su lanzamiento, una hazaña rara para un banco nuevo.
Otro área donde WeBank brilla es el análisis de riesgo crediticio y la aprobación de préstamos impulsados por IA.
Los bancos tradicionales a menudo requieren papeleo extenso y procesos de 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 otros rastros 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 extendido el crédito a segmentos que previamente se consideraban demasiado riesgosos o costosos de servir. Yang Qiang señaló que tal tecnología crea “la posibilidad para que WeBank tenga más eficiencia que los bancos tradicionales en procesar préstamos y realizar análisis de riesgo”, lo cual se ha demostrado. WeBank puede procesar solicitudes de préstamo en minutos y monitorearlas continuamente, algo que los bancos tradicionales encuentran difícil de igualar.
WeBank también ha sido un innovador en investigación de IA.
Ha invertido en áreas como el aprendizaje federado, una técnica para entrenar modelos de IA en datos confidenciales de múltiples fuentes sin comprometer la privacidad. Esto fue importante para que WeBank colaborara con otras instituciones (como el intercambio de datos de fraude) mientras respetaba las estrictas normas de privacidad de datos de China.
Los tecnólogos del banco han publicado artículos y herramientas de código abierto, lo que indica que WeBank se ve a sí mismo como un líder tecnológico, no solo como una compañía 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 experiencia tecnológica está empujando a la banca a ser “más inteligente y más inclusiva”.
Esto sugiere que WeBank está apuntando a mantenerse a la vanguardia de la IA en finanzas, posiblemente explorando modelos de 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 de rutina, los empleados humanos se enfocan en áreas como mejorar algoritmos, manejar casos excepcionales y desarrollar nuevos productos.
La estrategia de personal de WeBank informadamente tiene alrededor del 60% de los empleados en roles tecnológicos – una proporción inusualmente alta para un banco, pero lógica para lo que esencialmente es una institución fintech. Esta cultura centrada en la tecnología consolida aún más el estatus de WeBank como un banco nativo de IA por adelantado en el tiempo.
CITIC aiBank – Una Empresa Conjunta de Finanzas y Tecnología
Al mismo tiempo que WeBank despegaba, otro experimento notable en banca centrada en la IA estaba en marcha en China: CITIC aiBank (a menudo llamado simplemente “AiBank”).
El futuro de las finanzas inteligentes… Es una institución que entiende mejor a los clientes y entiende 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 entendimiento 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, durante los siguientes años, aiBank lanzó productos de préstamos digitales y servicios mejorados con 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, similar a lo que 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 avanzada IA en asistentes de voz e interacciones con clientes basadas en texto. Aunque no se dispone de datos detallados de rendimiento de aiBank en el público general, su operación continua y los aumentos de capital (se informa que Citic y Baidu duplicaron su capital en 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 la búsqueda o mapas de Baidu se les podrían ofrecer servicios de aiBank de manera contextual (imagine buscar “préstamo de coche” y ver una oferta de aiBank). Además, la investigación en 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 generalmente, tecnologías como el reconocimiento facial pueden permitir una apertura de cuenta sin problemas y de forma remota: 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 comercial de IA.
Sin embargo, operar un banco nativo de IA dentro de una estructura bancaria tradicional más grande (Citic) también presentó desafíos.
La participación del banco Citic aseguró el cumplimiento normativo y proporcionó infraestructura bancaria, pero también pudo haber impuesto un ritmo más cauteloso que una startup pura. La supervisión reguladora de la Comisión Reguladora de Bancos y Seguros de China (CBIRC) significaba que las innovaciones de IA de aiBank debían 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 empresa conjunta, un recordatorio de que incluso los bancos avanzados tecnológicamente operan bajo estrictas normas. No obstante, los reguladores de China han sido generalmente favorables a la IA y fintech en la banca, siempre y cuando los riesgos estén controlados.
A partir de 2025, CITIC aiBank se presenta como un ejemplo de una integración exitosa de IA en una nueva empresa bancaria.
Puede que no tenga el reconocimiento de nombre global de WeBank, pero subraya un modelo colaborativo: un banco heredado y un gigante tecnológico co-creando una plataforma bancaria nativa de IA.
Reflexiones Finales
El auge de los bancos nativos de IA apunta hacia un futuro donde las finanzas son más rápidas, más personalizadas e incluso impulsadas por máquinas.
Estos proyectos pioneros demuestran que los bancos pueden ser repensados de manera radical con tecnología moderna, potencialmente ofreciendo servicios ultra-convenientes a los clientes y abriendo el sistema financiero a nuevos participantes (como agentes de IA o poblaciones desatendidas). En el futuro, podemos esperar que los bancos tradicionales respondan acelerando su propia adopción de IA o asociándose con iniciativas nativas de IA. En algunos casos, los incumbentes podrían adquirir exitosas startups de banca de IA para añadir sus capacidades. Los reguladores también están prestando mucha atención. Si los bancos nativos de IA muestran un buen desempeño en la gestión de riesgos y cumplimiento, los reguladores podrían 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 y desafíos significativos que deben ser gestionados. Una preocupación importante es la gobernanza y la supervisión. Cuando los algoritmos de IA toman decisiones de crédito o detectan fraude, es fundamental asegurar que sean imparciales y libres de errores. Algoritmos sin control podrían involuntariamente discriminar a ciertos grupos de clientes o aprobar préstamos riesgosos, errores que podrían erosionar la confianza e invitar a sanciones regulatorias. La transparencia es otro desafío: estos bancos deben hacer que las acciones de su IA sean explicables para los reguladores y clientes.
Para las instituciones financieras tradicionales, la aparición de los bancos nativos de IA es una espada de doble filo. Por un lado, empuja los límites de la innovación, potencialmente produciendo 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.