Productos financieros: probar, observar y ajustar en segundos

La hiperpersonalización abre otra etapa para la industria financiera

Crear un producto financiero ya no necesariamente implica esperar largos ciclos para conocer su recepción. Las herramientas de inteligencia artificial y la información en tiempo real permiten probar propuestas sencillas en laboratorio, observar resultados y realizar ajustes sucesivos con mayor rapidez.

Jaime Márquez Poo, socio y director ejecutivo de desarrollo de negocios de Sistema de Transferencias y Pagos (STP), describió esta dinámica durante la conferencia de prensa México en su era contactless rumbo a 2030, realizada el 9 de septiembre de 2026. Según el directivo, la posibilidad de experimentar en segundos representa un cambio para la industria fintech.

El mecanismo parece simple: lanzar una propuesta, conocer la respuesta disponible e iterar. Sin embargo, su relevancia está en la reducción del tiempo necesario para aprender del comportamiento de los usuarios. La velocidad no queda limitada al lanzamiento inicial, sino que se extiende a todo el ciclo de prueba y ajuste.

La información en tiempo real es una pieza central porque permite identificar cómo responde el usuario ante una propuesta y utilizar esos datos en las siguientes versiones. En una industria donde aparecen continuamente productos y participantes, esta capacidad ofrece a las empresas una vía para adaptar sus soluciones con mayor agilidad.

El proceso también abre la posibilidad de desarrollar productos financieros hiperpersonalizados. Márquez Poo explicó que, si una institución conoce determinados patrones de consumo, alimentación, movilidad u otros comportamientos, puede emplear ese conocimiento para generar una solución específica para una persona.

La personalización y la prevención de fraude comparten el análisis del comportamiento, pero persiguen finalidades distintas. En el primer caso, los datos pueden servir para diseñar y ajustar nuevas propuestas. En el segundo, las herramientas se retroalimentan para reconocer patrones transaccionales, detectar comportamientos fuera de parámetros y proteger al usuario.

Neri Tollado, CEO y fundador de Banco Plata, señaló que la entidad utiliza sistemas de inteligencia artificial para perfilar a los clientes y evaluar con mayor precisión si una transacción puede resultar sospechosa. De acuerdo con el directivo, los modelos registraron avances importantes durante los dos años recientes.

El desafío consiste en reforzar la seguridad sin provocar bloqueos que deterioren la experiencia del usuario. Banco Plata busca reducir esas fricciones mediante un equilibrio entre las alertas de fraude y las operaciones que podrían clasificarse como falsos positivos.

Ambas aplicaciones muestran una misma lógica de fondo: conocer mejor al usuario para tomar decisiones con mayor precisión. Mientras una vertiente intenta identificar riesgos, la otra utiliza ese aprendizaje para experimentar con productos, ajustar sus características y avanzar hacia soluciones financieras más personalizadas.

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