En el contexto actual de transformación digital, la banca se enfrenta a un reto fundamental: sacar el máximo partido a sus datos para mejorar la eficiencia y personalización, sin comprometer la privacidad de los clientes ni incumplir regulaciones como el GDPR o la futura Ley de Inteligencia Artificial de la UE.
La necesidad de colaborar con terceros (aseguradoras, fintechs, telcos o comercios) para crear experiencias integradas o prevenir riesgos compartidos ha crecido exponencialmente. Pero esa colaboración se encuentra con una barrera: los datos no pueden moverse libremente. En ese contexto, el Aprendizaje Federado emerge como la solución ideal.
Gracias a la plataforma de IA Federada y privacidad diferencial de Sherpa.ai, los bancos pueden entrenar modelos de inteligencia artificial con datos distribuidos —sin moverlos ni compartirlos—. Esto permite colaborar de forma segura con otras entidades, conservar la soberanía del dato y cumplir con las normativas más exigentes.
A continuación, exploramos tres casos de uso concretos donde un banco puede aplicar esta tecnología con un alto impacto.
1. Prevención de fraude financiero colaborando entre instituciones
El fraude financiero no entiende de fronteras entre bancos. Los defraudadores operan de forma coordinada, saltando entre entidades para evadir controles. Sin embargo, los bancos suelen analizar los fraudes de forma aislada, lo que limita su capacidad de detección y reacción.
Con la solución de Aprendizaje Federado de Sherpa.ai, varios bancos pueden colaborar para entrenar un modelo conjunto de detección de fraude, sin necesidad de intercambiar bases de datos ni revelar información sensible. Cada entidad entrena localmente el modelo con sus propios casos de fraude, y solo comparte los parámetros aprendidos, nunca los datos en sí.
Este enfoque permite:
Detectar patrones complejos de fraude a través de múltiples entidades.
Mejorar la tasa de detección de anomalías desde el primer intento.
Reducir los falsos positivos sin comprometer la privacidad de los clientes.
Además, con privacidad diferencial, se garantiza que ni siquiera los modelos compartidos puedan reconstruir ningún dato individual.
Beneficio clave: una red colaborativa contra el fraude sin violar el secreto bancario ni la normativa de protección de datos.
2. Mejora de la retención de clientes con modelos conjuntos entre banca y aseguradoras
Uno de los retos más importantes para las entidades financieras es predecir el abandono (churn) de clientes en productos de banca retail. A menudo, los clientes que contratan productos bancarios también son clientes de compañías de seguros (vida, salud, automóvil) del mismo grupo o de partners estratégicos.
Actualmente, esta información está fragmentada y no se puede cruzar por restricciones legales o técnicas. Pero ¿y si se pudiera entrenar un modelo de predicción del abandono utilizando el comportamiento financiero y asegurador del cliente al mismo tiempo, sin compartir ninguno de esos datos?
Eso es exactamente lo que permite Sherpa.ai. Con nuestra plataforma, bancos y aseguradoras pueden colaborar para:
Anticipar con mayor precisión cuándo un cliente está a punto de abandonar alguno de los servicios.
Diseñar ofertas o comunicaciones personalizadas que reduzcan el churn.
Activar acciones coordinadas entre marcas (por ejemplo, una oferta cruzada de seguro + tarjeta) sin compartir información sensible.
Beneficio clave: conocimiento 360° del cliente sin mover sus datos entre compañías.
3. Optimización de campañas de captación y uso de tarjetas mediante colaboración con terceros (ej. aerolíneas o Telcos)
En un entorno de competencia intensa, los bancos buscan aumentar la conversión de productos clave como tarjetas de crédito o débito. Una vía muy eficaz para lograrlo es colaborar con terceros —como aerolíneas, plataformas de fidelización o Telcos— que conocen los hábitos de consumo de los clientes.
Sin embargo, el uso compartido de datos entre un banco y, por ejemplo, una operadora móvil o un programa de millas aéreas presenta enormes riesgos regulatorios y reputacionales.
La plataforma de Sherpa.ai permite que ambas partes entrenen modelos conjuntos de segmentación o personalización de campañas:
El banco aporta datos financieros (gasto, ingresos, historial de pagos).
El partner aporta datos de uso (viajes, llamadas, uso de apps, etc.).
Ambos entrenan un modelo común sin intercambiar sus bases de datos, obteniendo un modelo global optimizado para la conversión.
Esto permite, por ejemplo:
Detectar clientes propensos a contratar una tarjeta premium si vuelan frecuentemente.
Personalizar la oferta según los hábitos de movilidad o consumo del usuario.
Medir el impacto de la campaña de forma cruzada, sin compartir resultados brutos.
Beneficio clave: máxima personalización y conversión, sin riesgo de fuga de datos ni de sanciones regulatorias.
¿Por qué Sherpa.ai?
Sherpa.ai no solo permite hacer realidad estos casos de uso; lo hace con la tecnología más avanzada del mercado europeo:
Privacidad diferencial nativa: garantiza que nadie pueda reconstruir datos individuales ni siquiera desde los parámetros del modelo.
Interoperabilidad total: compatible con frameworks de IA como PyTorch o TensorFlow y arquitecturas cloud, on-premise o híbridas.
Cumplimiento normativo por diseño: incluye herramientas de trazabilidad, auditoría y explicabilidad para cumplir con GDPR, la Ley de IA de la UE, EBA, etc.
Rendimiento probado en producción: con casos reales en banca, salud y telco, la plataforma demuestra resultados desde el primer despliegue.
Conclusión
La IA Federada ya no es una tecnología del futuro: es la clave para innovar hoy en sectores altamente regulados como la banca. Con Sherpa.ai, los bancos pueden colaborar entre sí y con sus partners estratégicos de forma segura, legal y eficiente.
Porque en un mundo donde los datos valen oro, proteger la privacidad es proteger el valor.