IA que transforma la toma de decisiones financieras

Potenciamos la rentabilidad del segmento minorista mediante modelos predictivos que descubren oportunidades comerciales y optimizan la conexión entre los activos disponibles y el perfil del usuario.

Visión 360 del cliente

Combina datos transaccionales de TPVs, navegación en la app y modelos de riesgo para generar perfiles de clientes y no clientes, mejorando el KYC, enriqueciendo los modelos de admisión y scoring, y aumentando la precisión predictiva mediante Sistemas Inteligentes de Observación (SIOs) y algoritmos GBM.

Estimación de renta de clientes sin nómina registrada

Basada en Machine Learning, combina información del cliente, patrones de compra y datos externos para estimar ingresos y optimizar modelos posteriores de riesgo, pricing o segmentación de campañas. Modelo no lineal con 251 variables de entrada, explicativo y con estimación de confianza de la predicción, con linealización de cara al regulador.

Matching de propiedades inmobiliarias con clientes potenciales

Identifica clientes con mayor probabilidad de comprar propiedades mediante análisis de su perfil socioeconómico, patrones de gasto y movilidad geográfica. Utiliza clustering espacial (DBSCAN) para localizar los centros de actividad y Gradient Boosting Machine (GBM) para predecir la probabilidad de compra, optimizando la comercialización del stock inmobiliario.

Acciones & marketing

• Detección de churn: modelo predictivo de desvinculación de alta fiabilidad (precisión del 93%) basado en Gradient Boosting (xgboost) aplicado a datos de navegación de la app móvil.
• Next-best-action en banca retail para optimizar el ciclo de vida del cliente.
• Recuperación de no-renovaciones de pólizas en seguros de vida mediante aprendizaje por refuerzo, optimizando margen y reduciendo cancelaciones.
• Pricing para diferentes productos.
• Personalización de campañas y cross-selling inteligente: motor de recomendación que enriquece el CRM, caracterización de productos por necesidad y del ADN del cliente, y modelo de propensión a compra integrado en el flujo del cliente.

Anticipamos el riesgo analizando desviaciones y comportamientos sospechosos a través de todo el ecosistema operativo, desde la actividad transaccional hasta el control de identidades y activos.

• Fraude transaccional: detección en pagos, transferencias y tarjetas; controles mediante reglas de velocidad, geolocalización, dispositivo y comportamiento.
• Comportamiento anómalo: alertas de acceso no habitual mediante perfilado conductual y baseline dinámico por cliente.
• Account takeover: detección de login sospechoso y reset de credenciales fraudulento.
• Fraude interno en oficinas: prevención de actividades ilícitas dentro de la entidad, como abuso de acceso a datos, desviación de fondos y aprovechamiento indebido de sistemas y recursos.
• Fraude en aseguradora médica: framework que combina BI y machine learning para analizar facturación y prescripción, detectar anomalías y automatizar la identificación y denegación de tickets fraudulentos según su gravedad.

Elevamos el estándar de servicio en la red de oficinas y centros de soporte, optimizando la respuesta ante incidencias y automatizando tareas para centrar el valor en la atención al usuario.

Automatización de la operativa

Gestión automática de incidencias de recibos: modelo predictivo basado en Gradient Boosting para automatizar la resolución de incidencias (cargo, devolución o reintento), reduciendo la intervención manual y mejorando la eficiencia de la oficina.

Soporte al call center de averías

Diagnóstico automático del tipo de avería en base a la información recabada por el operador: un modelo de clasificación binaria determina si la avería es resoluble sin desplazamiento y un modelo recomendador sugiere acciones para su cierre.

Atención al cliente con LLMs

• Generación automática de taxonomías clasificando incidencias típicas detectadas en el histórico de conversaciones.
• Tipificación en base a la transcripción de la llamada.
• Cadenas de razonamiento pre-establecidas para guiar al asistente hacia las decisiones correctas.
• Mejora de políticas de formación, de la atención al cliente y reducción de costes.

Potencial económico de las oficinas

Identifica las áreas de influencia de cada sucursal, caracteriza geográficamente a los clientes y apoya decisiones estratégicas evaluando el impacto de aperturas, cierres o desplazamientos. Utiliza clustering para definir áreas según la ubicación real de los clientes y GBM para modelar el efecto de cambios en la red.

Impulsamos la toma de decisiones críticas con análisis avanzados de entorno y demanda, facilitando la identificación de oportunidades de negocio en sectores clave antes de que ocurran.

Forecast del mercado inmobiliario y otras proyecciones macroeconómicas

Solución de forecast basada en modelos causales que integran variables macroeconómicas, geopolíticas y operativas (producción, demanda, costes y precios). Combina redes neuronales para identificar relaciones causales, un motor de simulación de dinámica de sistemas con capacidades predictivas y un módulo de simulación de escenarios para evaluar impactos bajo distintos supuestos.

Previsión del flujo de liquidez no contractual en la cuenta del Banco de España

Solución avanzada de previsión de liquidez que optimiza la gestión del saldo combinando modelos predictivos y conocimiento de negocio. A partir del análisis de los flujos no contractuales (los más volátiles), aplica machine learning para anticipar movimientos con mayor precisión que los enfoques tradicionales, reduciendo el coste de oportunidad sin comprometer el cumplimiento regulatorio. Un modelo híbrido selecciona automáticamente la mejor estimación para cada tipología de flujo.

Previsión del turismo

Previsión del turismo extranjero y doméstico por localidad, como insumo para decisiones comerciales y de negocio.

Potenciamos la banca de empresas con una perspectiva unificada del ecosistema corporativo, facilitando la identificación de sinergias y el control de riesgos en carteras de alta complejidad.

Visión 360º del cliente corporativo

Integra información transaccional de los distintos canales y productos de la empresa, junto con modelos de riesgo y comportamiento, para construir perfiles completos y dinámicos de clientes y prospectos. Refuerza el KYC corporativo, enriquece los modelos de admisión y evaluación de riesgo, y mejora la capacidad predictiva mediante SIOs y algoritmos avanzados como GBM.

Grafo relacional de empresas accionable

Modelo clasificador de relación con la empresa cliente con más de 300 variables, mediante sistemas de observación inteligente para caracterizar y priorizar las relaciones. Monitoriza la relación gestor-empresa a partir de las anotaciones del gestor, estima la propensión a la mora y la propagación del default, y optimiza la captación de nuevos clientes recomendando vías de contacto.