Open Finance e IA: Hacia la hiperpersonalización en finanzas 

Open Finance: el ecosistema de datos compartidos

Open Finance es la evolución del open banking. Mientras este último se enfocaba en la apertura de datos bancarios como cuentas y pagos, Open Finance extiende este modelo a una gama más amplia: préstamos, inversiones, seguros, pensiones y más. El objetivo es crear un ecosistema financiero interconectado donde los usuarios sean dueños de su información y puedan compartirla para recibir mejores ofertas. 

Esto es posible gracias a interfaces de programación de aplicaciones (APIs) abiertas, que permiten el intercambio seguro y estandarizado de datos entre instituciones. Estas APIs deben cumplir con estándares de interoperabilidad para garantizar que los datos sean comprendidos por todos los actores del ecosistema. 

Esta estandarización permite reducir fricciones, acelerar integraciones y facilitar la innovación. En el Reino Unido, pionero en estas iniciativas, ya más de 10 millones de personas utilizan servicios habilitados por open banking, lo que representa cerca del 23% de los usuarios de crédito. 

Por otro lado, en América Latina, la adopción es más incipiente pero igualmente prometedora. Brasil lidera la región con su marco de Open Finance regulado por el Banco Central, que ya integra millones de cuentas bancarias, de seguros y productos de inversión. México y Colombia también avanzan con regulaciones y sandboxes regulatorios que permiten a fintechs innovar con respaldo institucional. 

IA: de la automatización a la inteligencia predictiva 

La IA ha sido utilizada inicialmente para automatizar procesos como atención al cliente, conciliaciones contables y detección de fraudes. Pero su verdadero potencial se libera cuando se alimenta de grandes volúmenes de datos abiertos: permite entender el comportamiento financiero de cada usuario, anticipar necesidades y ofrecer soluciones personalizadas, todo en tiempo real. 

Por ejemplo, en el otorgamiento de créditos, la combinación de IA y datos compartidos permite evaluar la capacidad de pago con mayor precisión, incluso para personas sin historial crediticio tradicional. Se pueden incorporar datos alternativos como pagos de servicios, transacciones de billeteras digitales, historial de e-commerce, entre otros. 

Al respecto, Julio Bustamante, CEO de una fintech chilena, los modelos predictivos pueden anticipar morosidades, ajustar condiciones en tiempo real y ampliar el acceso al crédito a nuevos segmentos. 

Asimismo, la IA se aplica en robo-advisors para inversiones personalizadas, motores de recomendación, detección de fraudes sofisticados, chatbots financieros y asistentes virtuales. Muchos bancos están explorando IA generativa (como GPT) para generar contenido útil para clientes, responder preguntas frecuentes y ayudar en la toma de decisiones financieras. 

Hiperpersonalización: un segmento por cliente 

La IA aplicada a datos abiertos permite pasar de la segmentación tradicional a la personalización individual: cada cliente recibe productos, recomendaciones y experiencias adaptadas a su realidad. Desde sugerencias de inversión hasta promociones bancarias, la hiperpersonalización mejora la experiencia del cliente y la rentabilidad de las instituciones. 

Un estudio de Latinia revela que el 70% de los consumidores espera recomendaciones financieras alineadas a sus metas personales. Además, se estima que la personalización puede aumentar hasta un 20% el valor por cliente gracias a mayor retención y uso de productos. 

Entre los ejemplos más visibles se encuentran las aplicaciones móviles bancarias que adaptan la interfaz al comportamiento del usuario, muestran primero las opciones más utilizadas y recomiendan productos según la etapa de vida financiera. También cobran relevancia las notificaciones inteligentes que alertan sobre oportunidades de ahorro, gastos inusuales o posibles inversiones. 

Implementación: estrategias clave para bancos y fintechs 

Adoptar Open Finance y aprovechar IA requiere una transformación técnica, cultural y organizacional. Las entidades se enfrentaran a desafíos como: 

• Implementar una arquitectura API-First que les permita compartir y consumir datos de forma ágil y segura. 
• Desarrollar plataformas de datos unificados (data lakes o data hubs) que centralicen la información del cliente proveniente de diversas fuentes. 
• Garantizar la gobernanza de los datos: definir roles, niveles de acceso, controles de calidad, y mecanismos de auditoría. 
• Integrar soluciones de IA para onboarding, atención, scoring, automatización de decisiones y motores de recomendación. 
• Crear alianzas estratégicas con fintechs y proveedores de tecnología para innovar más rápido y con menor costo. 
• Capacitar internamente a los equipos en nuevas competencias digitales: analítica, modelado de datos, UX y ética algorítmica. 

Los bancos a nivel global ya comienzan a aplicar estrategias enfocadas en IA generativa y están asignando presupuesto para integrarla a sus operaciones. 

Casos en América Latina: Argentina y Chile 

 Argentina: Aunque el país no cuenta con regulación formal de Open Finance, hay avances significativos desde el sector privado. Un ejemplo es MODO, la billetera digital que agrupa a los principales bancos. En 2025 lanzó un buscador de promociones bancarias potenciado por IA generativa, que personaliza descuentos según el perfil de cada usuario. Esto permite que cada cliente vea solo las promociones relevantes, mejorando la experiencia y efectividad de las campañas. 

Además, muchas fintechs argentinas como Ualá o Naranja X ofrecen servicios hiperpersonalizados a través de modelos de IA, facilitando créditos, pagos y recomendaciones a nuevos usuarios. Según el Fintech Radar Argentina 2024 de Finnovista, un 36% de las fintech locales ya integran algoritmos de personalización en su propuesta de valor. 

Chile: En 2023, Chile promulgó la Ley Fintech N°21.521, que crea un Sistema de Finanzas Abiertas (SFA). Esta normativa obliga a bancos, emisores, aseguradoras y cooperativas a compartir ciertos datos mediante APIs estandarizadas. Aunque su implementación plena está prevista para 2026, ya se vislumbran beneficios. Según proyecciones de FinteChile, 1,4 millones de personas podrían beneficiarse de servicios habilitados por Open Finance en el país. 

Startups como Destácame utilizan datos alternativos (como boletas de servicios) para construir perfiles crediticios y fomentar la inclusión. Otras como Fintual aplican modelos algorítmicos para adaptar portafolios de inversión a las preferencias y tolerancia al riesgo de cada usuario, democratizando el acceso a servicios financieros avanzados. 

Impacto y beneficios tangibles 

Los beneficios de la personalización basada en IA y Open Finance son claros: 

• Para los clientes: mayor relevancia, conveniencia, acceso y educación financiera. 
• Para las instituciones: aumento del ingreso por cliente, fidelización y eficiencia operativa. 
• Para el sistema financiero: inclusión, competencia y reducción de asimetrías de información. 

El reto está en implementar estas soluciones sin comprometer la privacidad ni generar sesgos en los modelos. La confianza del cliente es clave para que comparta sus datos y adopte estas nuevas experiencias. Es fundamental aplicar principios de transparencia algorítmica, seguridad y consentimiento informado. 

En conclusión, la sinergia entre Open Finance e inteligencia artificial está redefiniendo el futuro de los servicios financieros. Estamos pasando de una banca reactiva a una banca predictiva, que entiende, anticipa y se adapta a las necesidades de cada persona. Aquellos bancos y fintechs que lideren esta transformación no solo ganarán en competitividad, sino que contribuirán a un sistema financiero más justo, inclusivo y centrado en el usuario. 

¿Tu empresa está lista para este nuevo modelo financiero?

En 2Brains acompañamos a bancos, aseguradoras y fintechs en su transformación hacia un ecosistema abierto, inteligente y centrado en el usuario. Desde la arquitectura tecnológica hasta la experiencia final, combinamos estrategia, diseño y tecnología para crear soluciones reales, sin humo.

Llena nuestro formulario de contacto y veamos cómo podemos ayudarte a avanzar en este nuevo camino hacia la hiperpersonalización.