Luis Silvestre, Domain Pre-Sales-Principal Consultant en FICO

Más allá de la simple retórica, el sector financiero ha evolucionado para comprender a fondo el comportamiento del cliente, con la utilización de datos y tecnología para ofrecer experiencias más relevantes, personalizadas y ágiles. Una encuesta reciente de FICO reveló que el 62 % de los consumidores espera experiencias y ofertas personalizadas que se adapten a su contexto vital. No se trata de vender más, sino de comprender mejor.

Esta creciente expectativa marca el comienzo de una nueva fase de competitividad en el sector. La hiperpersonalización, antes restringida a las recomendaciones de productos, ahora invade áreas sensibles como la prevención del fraude y la toma de decisiones en tiempo real. Y esto requiere más que tecnología; exige sensibilidad, responsabilidad y, sobre todo, confianza.

Hoy en día, comprender a los clientes significa seguir su experiencia completa, desde que se convierten en clientes hasta su último inicio de sesión en la aplicación. Esto significa que la personalización ya no es sólo una muestra de productos recomendados, sino una herramienta de protección. Conocer el patrón de comportamiento de un cliente nos permite identificar cuándo algo se sale de lo común, anticipando riesgos y ofreciendo seguridad con menos fricción.

Con el avance de las tecnologías de analítica, trabajar con datos a gran escala ya no es sólo una cuestión de volumen. Actualmente, la capacidad de transformar grandes cantidades de datos en información relevante es lo que impulsa decisiones más asertivas y estratégicas. La eficacia reside en saber qué es importante y cómo son tratados esos datos.

Las herramientas que definirán el futuro de la hiperpersonalización ya están aquí, y la forma en que las instituciones las adopten marcará la diferencia. Se utilizan modelos generativos para crear comunicaciones personalizadas y automatizadas con lenguaje natural a gran escala. La Edge AI, al operar directamente en los dispositivos de los usuarios, como teléfonos móviles o terminales de pago, permite tomar decisiones en tiempo real con una latencia mínima, lo cual es crucial para la seguridad y una experiencia fluida. Finalmente, el análisis de grafos (graph analytics) amplía la capacidad de comprender las relaciones entre entidades (clientes, dispositivos, cuentas), lo que enriquece la personalización con contexto y ayuda a identificar redes de fraude.

Estas tecnologías tienen algo en común: hacen que la personalización sea más precisa y sensible al tiempo. Pero, al mismo tiempo, aumentan el desafío de mantener la integridad y la auditabilidad de los datos que alimentan estos modelos.

Para que este mecanismo funcione en tiempo real, se requiere una arquitectura robusta. El sistema debe ser capaz de cruzar datos, interpretar el contexto y responder en milisegundos, manteniendo al mismo tiempo la trazabilidad y el cumplimiento normativo. Cada decisión automatizada debe ser no sólo rápida, sino también justificable. Al fin y al cabo, una denegación de crédito o un bloqueo por sospecha de fraude afecta directamente la vida de una persona. Y el cliente quiere -y tiene el derecho a- conocer el motivo.

Los modelos basados ​​en inteligencia artificial son el centro de esta transformación. Pero aquí surge el dilema de la «caja negra»: cuanto más complejos son los modelos, más difícil es explicar cómo llegaron a esa conclusión. Resolverlo requiere desarrollar modelos más transparentes, añadir capas de explicabilidad y garantizar que todas las decisiones críticas puedan ser auditadas y revisadas por personas.

El equilibrio entre control y confianza

También existe un movimiento creciente para devolver a los clientes cierto control sobre su experiencia, permitiéndoles establecer límites de transacciones, tiempos de uso y canales de contacto preferidos. Esto no sólo aumenta la protección, sino que también refuerza la confianza, creando una relación más equilibrada y participativa.

Al mismo tiempo, es necesario ser consciente de los nuevos riesgos que surgen de la sofisticación de estos sistemas. Los estafadores ya están explotando las fallas en las decisiones automatizadas, intentando manipular modelos con datos falsos y simulando comportamientos legítimos para engañar a los sistemas inteligentes. Esto requiere vigilancia continua y evolución constante. La personalización sólo es segura cuando se diseña desde el principio con esta perspectiva.

Regulaciones como la LGPD y el RGPD no son obstáculos, sino brújulas. Ayudan a definir los límites del uso de datos y protegen tanto al cliente como a la institución. El cumplimiento normativo no debe ser el objetivo final, sino el punto de partida. Las instituciones que sean capaces de combinar innovación, respeto a la privacidad y claridad en la toma de decisiones contarán con una valiosa ventaja: la confianza.

Y, al final, todo se reduce a esto. Hablamos de decisiones que impactan vidas en segundos, decisiones que pueden construir o destruir una relación. Lo que definirá el éxito será, cada vez más, la capacidad de comprender al cliente a fondo, actuar con inteligencia y comunicarse con responsabilidad.

Quien sea capaz de hacerlo de forma clara, ágil y ética no sólo tendrá una ventaja competitiva, sino que, sobre todo, contará con la preferencia del cliente.