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Banca chilena quiere explorar con Gen AI en sus canales de atención

Jun 23, 2025

Por Fabiola Seminario
Las instituciones aún mantienen un perfil exploratorio sobre la inteligencia artificial generativa en sus canales digitales de cara al cliente, pero no descartan que el próximo paso es ir hacia esa frontera de personalización.

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Desde hace un tiempo, los bancos chilenos usan la Inteligencia Artificial (IA) como una herramienta para la eficiencia operativa interna del negocio. Pero ahora, el negocio quiere entrar de lleno en la IA Generativa para explorar las potencialidades, sobre todo en el frente de atención al cliente financiero, y así brindar soluciones de transaccionalidad, recomendaciones de productos y personalización del servicio de acuerdo con el perfil histórico del usuario. 

A nosotros nos gustaría poder hacer recomendaciones con IA Generativa, siempre y cuando -si el cliente desea hablar con un humano- lo pueda hacer”, adelantó Alice Martins, gerente digital de Banco Security durante la Cumbre Canales Digitales organizada por iupana en Santiago de Chile.  

La entidad ya usa esta tecnología para medir la satisfacción del cliente en sus canales de atención: “El objetivo es que entreguen inputs concretos y accionables para el área de contact center”, explicó. 

De la misma forma, María Dolores Peralta, gerente de banca personas en Banco Estado, mencionó que la entidad tiene interés por mejorar su atención virtual vía WhatsApp: “Hemos decidido priorizar el uso de asistentes como herramienta de apoyo al ejecutivo, entrenándolos con información específica que permite mejorar los tiempos de respuesta de nuestros ejecutivos a los clientes. Nuestro foco es hacer más eficientes a nuestros ejecutivos y aumentar su resolutividad”. 

El diálogo entre ambos bancos tuvo un punto en común: lograr una atención digital personalizada con el uso de la IA, un escenario que permitirá a la banca chilena mejorar el ofrecimiento de productos y fidelizar aún más con sus clientes gracias a una atención que reconoce sus necesidades y situación financiera en tiempo real. 

“Uno de los retornos fundamentales de inversión es precisamente en la retención de clientes actuales, y la expansión a otros productos”, señaló Juan Carlos Correa, gerente regional de ingeniería de soluciones en Backbase. “Con nuestra plataforma, los agentes de soporte del banco se pueden convertir en vendedores y acceder en ese momento a un resumen del historial de un cliente con el banco, y conocer con precisión cuáles podrían ser los productos para ofrecer. El agente se convierte en una especie de gestor de relaciones con ese cliente gracias al apoyo informativo de la IA”.  

Aunque la siguiente frontera de implementación de la Gen AI en la banca chilena será en la atención al cliente, la industria también coincide que, todavía, hay muchas cosas por hacer de forma interna. 

Necesitamos tener una gran granularidad de conocimiento de los clientes para poder llegar a cada uno de ellos con algo que sea más cercano”, dijo Peralta de Banco Estado. La entidad está procesando las grabaciones de audios de los call center con modelos de lenguaje natural para clasificarlos y derivarlos de forma automática para su gestión. Con estos modelos, el banco obtiene resultados de cerca del 90% de derivaciones correctas y solo un 10 % que deben ser procesadas por un ejecutivo humano. “Creemos que el uso de la IA no reemplaza las interacciones humanas, sino que lo está potenciando, haciéndolo más eficiente y resolutor”, añadió.

De la misma forma, en banco Security, hoy la IA esta alojada en una variedad de soluciones de agentes internos para agilizar la atención a clientes sobre todo en consultas impositivas y en el procesamiento documental. Sobre este último punto, Martins explica que la incorporación de capacidades avanzadas de inteligencia artificial les resulta útil para automatizar la lectura, interpretación y extracción de datos relevantes a partir de documentos vinculados a contratos. Esta implementación les ha permitido optimizar significativamente los procesos que antes requerían un alto grado de intervención manual, especialmente en áreas críticas como el análisis de inversiones y la gestión del riesgo operacional. Como resultado, han logrado reducir sustancialmente los tiempos de procesamiento, mejorar la precisión en la toma de decisiones y fortalecer la capacidad del banco para responder con agilidad en contextos dinámicos y exigentes.

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