{"id":60418,"date":"2025-03-19T16:38:01","date_gmt":"2025-03-19T15:38:01","guid":{"rendered":"https:\/\/ticker-noticiasep.microcontenidos.com\/NoticiaRSS.vbhtml?user=FRND562DLP&amp;cod=20250319163801"},"modified":"2025-03-19T16:38:01","modified_gmt":"2025-03-19T15:38:01","slug":"un-nuevo-estudio-revoluciona-la-segmentacion-de-clientes-en-banca-con-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webciudadana.net\/?p=60418","title":{"rendered":"Un nuevo estudio revoluciona la segmentaci\u00f3n de clientes en banca con Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"\n<div><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/img.europapress.es\/fotoweb\/fotonoticia_20250319163801_300.jpg\" class=\"ff-og-image-inserted\"><\/div>\n<p>(Informaci\u00f3n remitida por la empresa firmante)<\/p>\n<p>\nPontevedra, 19 de marzo*<\/p>\n<p>\nUn equipo de investigadores de la fintech Coinscrap Finance publica el trabajo que transformar\u00e1 la personalizaci\u00f3n en la banca digital a partir de la detecci\u00f3n de la periodicidad de las transacciones bancarias. El desarrollo permitir\u00e1 a las entidades bancarias anticipar las necesidades de sus clientes con una precisi\u00f3n sin precedentes<\/p>\n<p> \u00abLos bancos han segmentado tradicionalmente a sus clientes en funci\u00f3n de criterios socioecon\u00f3micos, como edad o ingresos, un enfoque que no siempre refleja su comportamiento financiero real.<\/p>\n<p> La investigaci\u00f3n*&#8217;Applying Machine Learning to Detect Periodicity in Transactional Banking Data&#8217;, realizada por un equipo de investigadores de Coinscrap Finance y que ha sido reconocida a nivel internacional en los Simposios IEEE sobre Inteligencia Computacional Aplicada (Trondheim, Noruega, del 17 al 20 de marzo de 2025), ha permitido a la fintech evolucionar su algoritmo de categorizaci\u00f3n para reducir esta brecha y as\u00ed facilitar a las entidades financieras el an\u00e1lisis de los datos transaccionales de sus clientes con un nivel de detalle muy preciso.<\/p>\n<p> Esta nueva aproximaci\u00f3n al an\u00e1lisis de transacciones con t\u00e9cnicas de inteligencia artificial, como aprendizaje autom\u00e1tico y procesamiento de lenguaje natural, habilita una microsegmentaci\u00f3n m\u00e1s eficaz, agrupando a los clientes seg\u00fan sus h\u00e1bitos financieros en lugar de caracter\u00edsticas demogr\u00e1ficas generales. Adem\u00e1s, el an\u00e1lisis continuo de los datos permite a las entidades financieras adaptarse proactivamente a las necesidades cambiantes de sus usuarios.<\/p>\n<p> Del mismo modo, otros de los beneficios que aporta esta nueva evoluci\u00f3n son:<\/p>\n<p>\n\u2022Identificaci\u00f3n precisa de patrones de gasto y capacidad de ahorro.<\/p>\n<p>\n\u2022Predicci\u00f3n de comportamientos financieros con mayor exactitud.<\/p>\n<p>\n\u2022Incremento de la conversi\u00f3n, retenci\u00f3n y fidelizaci\u00f3n de clientes mediante recomendaciones hiperpersonalizadas.<\/p>\n<p>\n\u2022Segmentaci\u00f3n din\u00e1mica y flexible, adaptada en tiempo real a los cambios en los h\u00e1bitos de los usuarios.<\/p>\n<p> \u00d3scar Barba, CTO de Coinscrap Finance y uno de los coautores del estudio, destaca: \u00abNuestro algoritmo lleva la personalizaci\u00f3n bancaria a un nivel extremo, permitiendo a las entidades ofrecer recomendaciones financieras realmente \u00fatiles y alineadas con las necesidades individuales de cada cliente. Este avance posiciona a la inteligencia artificial como un catalizador del cambio en la industria financiera.\u00bb<\/p>\n<p>\nLa inteligencia artificial como motor de transformaci\u00f3n bancaria<\/p>\n<p>\n?La automatizaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de datos avanzados gracias a la IA han abierto un sinf\u00edn de oportunidades para mejorar la personalizaci\u00f3n, la eficiencia operativa y la rentabilidad de las entidades financieras. La capacidad de detectar patrones en los datos transaccionales y anticipar necesidades futuras es un factor clave en la evoluci\u00f3n del sector bancario hacia una experiencia m\u00e1s centrada en el usuario.<\/p>\n<p> El desarrollo de este algoritmo por parte de Coinscrap Finance es un avance en esta transformaci\u00f3n. Al aprovechar el poder de la inteligencia artificial para segmentar clientes con precisi\u00f3n, las entidades financieras podr\u00e1n mejorar la oferta de productos y servicios, reducir costos operativos y aumentar la satisfacci\u00f3n del cliente.<\/p>\n<p> Sobre Coinscrap Finance<\/p>\n<p>\n?Coinscrap Finance es una empresa especializada en inteligencia artificial aplicada a la banca y los seguros. Su tecnolog\u00eda permite a las entidades financieras mejorar la experiencia del usuario a trav\u00e9s de la automatizaci\u00f3n del ahorro, la categorizaci\u00f3n inteligente de gastos y la hiperpersonalizaci\u00f3n de productos y servicios. Con una s\u00f3lida trayectoria en innovaci\u00f3n, Coinscrap Finance sigue liderando la transformaci\u00f3n digital del sector financiero.<\/p>\n<p> A trav\u00e9s de su motor de inteligencia artificial propio, Coinscrap Finance ofrece soluciones que permiten a las entidades optimizar su operativa diaria, mejorar la rentabilidad de sus carteras y desarrollar estrategias de negocio m\u00e1s efectivas. Su enfoque basado en datos y aprendizaje autom\u00e1tico garantiza que los bancos y aseguradoras puedan adaptarse r\u00e1pidamente a un entorno financiero en constante evoluci\u00f3n.<\/p>\n<p> Contacto<\/p>\n<p>\nNombre contacto: Beatriz Mira<\/p>\n<p>\nDescripci\u00f3n contacto: Dpto. Marketing \/ Coinscrap Finance<\/p>\n<p>\nTel\u00e9fono de contacto: 652 66 91 59<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>(Informaci\u00f3n remitida por la empresa firmante) Pontevedra, 19 de marzo* Un equipo de investigadores de la fintech Coinscrap Finance publica el trabajo que transformar\u00e1 la personalizaci\u00f3n en la banca digital a partir de la detecci\u00f3n de la periodicidad de las transacciones bancarias. 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