TOMA DE DECISIONES REINVENTADAS
12 Casos de Uso Reales de IA a lo largo del Ciclo de Vida del Cliente
Introducción
Este manual ayuda a cualquier empresa que ofrezca productos de servicios financieros a desbloquear decisiones más inteligentes con IA, un caso de uso a la vez.
CÓMO USAR ESTE MANUAL
1. Comienza con tu área prioritaria: Admisión, Fraude, Gestión del Cliente o recobro
2. Elige un caso de uso alineado con un objetivo empresarial: Aprobaciones más rápidas, menos fraude, mejores márgenes
3. Revisa los datos, consejos de ejecución y resultados
4. Elige uno para probar, validar y escalar
ADMISIÓN
1. DECISIÓN DE CRÉDITO INSTANTÁNEA
POR QUÉ ES IMPORTANTE: Los clientes esperan decisiones en tiempo real. La IA combina fuentes de datos para realizar aprobaciones más inteligentes y rápidas.
DATOS REQUERIDOS:
• Datos de buró de crédito
USA IA PARA ACELERAR EL TIEMPO DE RESPUESTA, REDUCIR EL ABANDONO Y ALCANZAR NUEVOS MERCADOS.
• Métricas de ingresos/ capacidad de pago
• Feeds de banca abierta
• Señales de identidad y fraude
MEJOR PARA:
Prestamistas, BNPL, tarjetas, microfinanzas, finanzas integradas
IMPACTO ESPERADO:
• Reducción en el tiempo de decisión
• Aumento en tasas de aprobación
• Menor abandono
2. EVALUACIÓN CON DATOS ALTERNATIVOS
POR QUÉ ES IMPORTANTE: Muchos solicitantes con capacidad crediticia tienen archivos delgados o inexistentes. La IA ayuda a evaluarlos de manera responsable.
DATOS REQUERIDOS:
• Datos de telecomunicaciones, servicios públicos y alquiler
• Flujos de ingresos en economía colaborativa
• Uso móvil, puntuaciones psicométricas
MEJOR PARA:
Mercados emergentes, fintechs, finanzas inclusivas
IMPACTO ESPERADO:
• Aumento del mercado direccionable
• Reducción de revisiones manuales
• Inclusión más responsable
ADMISIÓN
3. VERIFICACIÓN DE IDENTIDAD Y ELEGIBILIDAD
POR QUÉ ES IMPORTANTE: Verificar rápidamente a los clientes correctos, prevenir el fraude y cumplir con regulaciones sigue siendo un desafío en la admisión.
DATOS REQUERIDOS:
• Información personal identificable (PII)
• Verificación basada en documentos (ID)
• Datos biométricos (selfie/reconocimiento facial)
• Datos digitales y del dispositivo (ID del dispositivo)
• Datos de buró (huella de identidad)
• Datos enriquecidos (correo electrónico, móvil y redes sociales)
MEJOR PARA:
Cualquier empresa con admisión digital
IMPACTO ESPERADO:
• Mejor experiencia del cliente
• Mayor cumplimiento regulatorioMenor abandono
4. DETECCIÓN DE FRAUDE DE APLICACIONES DE PRIMERA PERSONA
POR QUÉ ES IMPORTANTE: Las tácticas de fraude evolucionan rápidamente; usa IA para aprender y prevenir fraudes en tiempo real.
FRAUDE DE APLICACIONES
DETEÉN EL FRAUDE MÁS RÁPIDO, CON MENOS FRICCIÓN Y MAYOR PRECISIÓN.
DATOS REQUERIDOS:
• Información personal del cliente (PII)
• Datos de buró (validación de ingresos y actividad)
• Datos digitales y del dispositivo (ID de dispositivo)
• Datos de fraude (consorcio / fraudes históricos)
• Biometría conductual
• Datos de enriquecimiento (correo electrónico, móvil y redes sociales)
• Datos históricos de aplicaciones (perfilado)
IDEAL PARA:
Cualquier negocio con admisión digital de clientes
IMPACTO ESPERADO:
• Mejor detección de fraude (reducción de pérdidas)
• Menos fricción para una mejor experiencia del cliente
• Mejora de la eficiencia operativa
• Inteligencia empresarial mejorada
5. DETECCIÓN DE IDENTIDAD SINTÉTICA Y SUPLANTACIÓN
POR QUÉ ES IMPORTANTE: Las identidades sintéticas son difíciles de detectar; descubre amenazas ocultas detectando señales sutiles y sospechosas.
DATOS REQUERIDOS:
• Información personal del cliente (PII)
• Verificación de identidad (ID&V)
• Datos de fraude (consorcio / fraudes históricos)
• Biometría conductual
• Reconocimiento facial
• Datos de enriquecimiento (correo electrónico, móvil y redes sociales)
• Datos históricos de aplicaciones (perfilado)
IDEAL PARA:
Cualquier negocio con admisión digital de clientes
IMPACTO ESPERADO:
• Mejor detección de fraude (reducción de pérdidas por primera parte)
• Menos fricción para una mejor experiencia del cliente
• Mejora de la eficiencia operativa
• Inteligencia empresarial mejorada
GESTIÓN DE CLIENTES
6. PRECIOS DINÁMICOS BASADOS EN RIESGO
POR QUÉ ES IMPORTANTE: La IA te permite ofrecer el producto correcto, al cliente correcto, al precio correcto, de manera rentable.
DATOS REQUERIDOS:
• Crédito e ingresos
• Resultados de modelos de riesgo
• Patrones de uso
MEJORA EL COMPROMISO, LA RENTABILIDAD Y LA PERSONALIZACIÓN CON ESTRATEGIAS ADAPTATIVAS IMPULSADAS POR IA.
• Segmentación e historial de ofertas
MEJOR PARA:
Préstamos, líneas de crédito, productos de suscripción
IMPACTO ESPERADO:
• Mayor margen por cliente
• Mayor aceptación de ofertas
• Segmentación más inteligente
7. GESTIÓN DE LÍNEAS DE CRÉDITO
POR QUÉ ES IMPORTANTE: La IA te permite ofrecer el producto correcto, al cliente correcto, al precio correcto, de manera rentable.
DATOS REQUERIDOS:
• Tendencias de utilización
• Consistencia en los pagos
• Indicadores macroeconómicos
MEJOR PARA: Tarjetas, BNPL, descubiertos.
IMPACTO ESPERADO:
• Menor riesgo de impago
• Mayor participación en la billetera del cliente
• Mejor experiencia del cliente
GESTIÓN DE CLIENTES
8. OFERTAS PERSONALIZADAS DE RETENCIÓN
POR QUÉ ES IMPORTANTE: Usa la IA para retener clientes de alto valor con incentivos relevantes y oportunos.
DATOS REQUERIDOS:
• Antigüedad, comportamiento de gasto
• Historial de retención
• NPS o señales de de abandono
MEJOR PARA:
Banca minorista, aplicaciones fintech, plataformas de inversión
IMPACTO ESPERADO:
• Reducción de la fuga de clientes
• Aumento del valor de vida del cliente
• Mayor ROI de campañas
12 Casos de Uso Reales de IA a lo largo del Ciclo de Vida del Cliente
9. DETECCIÓN DE PRE-MORA
POR QUÉ ES IMPORTANTE: Predecir problemas de pago temprano permite intervenir antes del incumplimiento.
DATOS REQUERIDOS:
• Comportamiento de pago
RECUPERA DE FORMA MÁS INTELIGENTE. PRIORIZA LOS CLIENTES, ESTRATEGIAS Y MOMENTOS CORRECTOS PARA REDUCIR NPLS.
• Cambios en el gasto
• Factores externos (ej. riesgo laboral/ sectorial)
MEJOR PARA:
Préstamos personales, autos, vivienda, tarjetas de crédito
IMPACTO ESPERADO:
• Menos cuentas en mora
• Mejor retención de clientes
• Menor ratio de mora
10. EGMENTACIÓN INTELIGENTE DE COBRANZAS
POR QUÉ ES IMPORTANTE: No todas las cuentas morosas son iguales. La IA personaliza las estrategias de recuperación según intención y riesgo.
DATOS REQUERIDOS:
• Historial de pagos
• Capacidad de respuesta a comunicaciones
• Puntajes de riesgo
MEJOR PARA:
Cualquier producto con ciclo de pago
IMPACTO ESPERADO:
• Mayores tasas de recuperación
• Menores costos operativos
• Menor riesgo reputacional
RECOBRO
11. OPTIMIZACIÓN DE CANALES DE RECUPERACIÓN
POR QUÉ ES IMPORTANTE: La IA determina qué métodos de comunicación funcionan mejor para cada cliente: SMS, llamada, email, app o agente.
DATOS REQUERIDOS:
• Éxito de canales previos
• Preferencias del usuario
• Tendencias de interacción
MEJOR PARA:
Prestamistas a escala, bancos digitales, call centers
IMPACTO ESPERADO:
• Mejores tasas de contacto
• Resolución más rápida de pagos
• Mejor experiencia en cobranzas
12. PRONÓSTICO DE RIESGO DE TRANSICIÓN A MORA
POR QUÉ ES IMPORTANTE: La IA puede modelar quién es más propenso a pasar de mora temprana a incobrable.
DATOS REQUERIDOS:
• Datos de pagos en series de tiempo
• Exposición económica
• Cambios en el riesgo a nivel cliente
MEJOR PARA:
Carteras maduras con fricción en pagos
IMPACTO ESPERADO:
• Mejor pronóstico de pérdidas
• Priorización en esfuerzos de cobranza
• Mayor precisión en provisiones
HACIENDO QUE EL PLAYBOOK FUNCIONE
3 PASOS PARA LA ACCIÓN:
Elige 1–2 casos de uso alineados con los puntos de débiles del negocio
Revisa tu nivel de preparación de datos Haz un piloto rápido, mide las primeras resultados y después escala
HABLA CON PROVENIR PARA DESCUBRIR CÓMO
DESBLOQUEAR DECISIONES MÁS INTELIGENTES Y RÁPIDAS CON IA
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EXPLORA LA PLATAFORMA DE DECISIONES CON IA