Análisis de implementaciones reales de inteligencia artificial que optimizan ingresos y reducen costos en banca y seguros

Por Néstor Altuve (*)

Introducción

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la industria financiera y de seguros, ofreciendo oportunidades para mejorar la monetización, optimizar ingresos y reducir costos. Este artículo analiza casos de éxito específicos extraídos de la publicación The Financial Brand y complementado con un análisis de información pública disponible para 2025, enfocándose en implementaciones que cumplan con los criterios de mejora en monetización, ingresos y costos.

Casos de éxito en la industria financiera

A continuación, se presentan los casos de éxito identificados que cumplen con los criterios de reducción u optimización de costos, basados en la fuente proporcionada:

Discover Financial: Reducción del tiempo de búsqueda

Discover Financial implementó una herramienta de IA para optimizar la búsqueda de políticas y procedimientos en sus centros de llamadas. Los resultados fueron:

• Impacto: Reducción del 70% en el tiempo de búsqueda.
• Beneficio: Mejora en la eficiencia operativa, lo que disminuyó los costos asociados al tiempo del personal en los centros de contacto.
• Relevancia: Este caso destaca por su impacto directo en la reducción de costos operativos, alineándose con los objetivos de optimización de gastos.

BBVA: Optimización de procesos hipotecarios

BBVA utilizó IA para actualizar los valores de colaterales en su base de datos de hipotecas, un proceso que anteriormente requería un esfuerzo significativo de TI. Los resultados incluyeron:

• Impacto: Tareas que antes tomaban semanas o meses se completaron en días.
• Beneficio: Reducción sustancial en los costos de TI al minimizar la necesidad de recursos tecnológicos extensos.
• Relevancia: La optimización de este proceso crítico demuestra cómo la IA puede generar ahorros significativos en operaciones complejas.

Otros casos analizados

Otros bancos mencionados en la fuente, como NatWest, JPMorgan Chase, Bank of America y Capital One, implementaron IA con mejoras en la satisfacción del cliente y la experiencia del usuario. Sin embargo, estos casos no proporcionaron métricas específicas sobre monetización o ingresos, por lo que no se incluyeron como ejemplos principales. Por ejemplo:

• Bank of America: Mejoró la precisión de su asistente virtual Erica del 65% al 95%, lo que podría aumentar la retención de clientes, pero no se cuantificó en términos de ingresos.
• Capital One: Introdujo Chat Concierge, mejorando la experiencia del cliente, pero sin datos específicos sobre monetización.

Análisis de la industria de seguros en 2025

La búsqueda de casos de éxito en la industria de seguros para 2025 reveló un panorama de fuerte inversión en IA, pero con pocos casos específicos documentados hasta abril de 2025. A continuación, se detallan las tendencias y hallazgos relevantes:

Tendencias de inversión en IA

Un informe de Wolters Kluwer publicado en febrero de 2025 destaca:

• Inversión tecnológica: El 78% de las organizaciones de seguros planean aumentar sus presupuestos tecnológicos en 2025.
• Prioridad en IA: El 36% de los encuestados considera la IA como la principal prioridad de innovación, seguida por big data (28%) y la infraestructura digital (26%).
• Adopción de IA generativa: El 37% de los expertos en seguros de salud tienen IA generativa en plena producción, lo que sugiere implementaciones avanzadas.

Estas tendencias indican un compromiso significativo con la IA, pero la falta de casos de éxito específicos podría deberse a que las implementaciones aún están en etapas iniciales o no han sido publicadas en detalle.

Ejemplos de innovación en seguros

Aunque no se encontraron casos de éxito específicos con métricas claras, se identificaron iniciativas relevantes:

• Ric (Insurtech): Esta compañía de seguros paramétricos lanzó un producto en 2024 para cobertura de catástrofes. Aunque no se detalla el uso de IA, su modelo innovador podría incorporar tecnologías avanzadas.
• Simplifai InsuranceGPT: Introducido por Simplifai, este producto mejora la comunicación con los clientes y la eficiencia operativa, pero no se proporcionaron métricas específicas para 2025.

Desafíos en la adopción de IA

El informe también señala desafíos, como complicaciones en la determinación de reclamaciones. Por ejemplo, UnitedHealthcare enfrentó una demanda por denegaciones erróneas debido a la automatización con IA, con tasas de denegación que aumentaron del 10.9% al 22.7% entre 2020 y 2022. Esto subraya la necesidad de implementar IA con cuidado para evitar impactos negativos.

Tabla de casos de éxito y tendencias

Institución / Empresa	Iniciativa de IA	Impacto	Métricas clave	Categoría
Discover Financial	Herramienta de búsqueda en centros de llamadas	Reducción de costos operativos	70% menos tiempo de búsqueda	Finanzas
BBVA	Actualización de valores de colaterales	Reducción de costos de TI	Tareas completadas en días vs. semanas/meses	Finanzas
Industria de seguros (2025)	IA generativa en seguros de salud	Avances en eficiencia (sin métricas específicas)	37% en plena producción	Seguros
Ric (Insurtech)	Seguros paramétricos	Innovación en cobertura (sin datos de IA)	Producto lanzado en 2024	Seguros

(*) RAxGrok