Los bancos han operado con sistemas core tradicionales durante décadas. Sin embargo, el cambio en las expectativas de los clientes, la aparición de fintechs y el avance de la inteligencia artificial aceleraron la necesidad de modernización.
¿Puede un banco competir con empresas digitales si su infraestructura sigue anclada en el pasado? Según un estudio de Cornerstone Advisors, el 70% de los bancos considera que sus sistemas legacy limitan su capacidad de innovación. Esto no solo impacta en la agilidad operativa, sino también en la experiencia del usuario y la seguridad.
La era de la IA cambió cómo funciona la industria, desde la automatización de procesos hasta la toma de decisiones basada en datos en tiempo real. Modernizar el core bancario a la realidad de hoy es un imperativo para seguir siendo competitivo en la industria financiera actual.
¿Por qué modernizar el core banking?
Los sistemas core legacy fueron diseñados para una era en la que las transacciones eran principalmente físicas y los procesos manuales. Hoy, la digitalización exige rapidez, flexibilidad y seguridad, aspectos en los que los sistemas tradicionales presentan serias limitaciones. Si bien con el paso del tiempo se fue modernizando, es fundamental entender que el avance tecnologico es rápido y no espera.
Un informe de IDC estima que los bancos que no modernicen su core podrían perder hasta un 30% de su base de clientes en los próximos cinco años debido a una experiencia digital deficiente. La falta de integración con nuevas tecnologías y la rigidez de los sistemas actuales dificultan la personalización de servicios, algo clave en la banca moderna.
Además, la generación de un ecosistmea más innovador viene con una regulación financiera que se ha vuelto más estricta, exigiendo mayor transparencia y trazabilidad en las operaciones. Los sistemas obsoletos dificultan el cumplimiento normativo, exponiendo a las instituciones a sanciones y riesgos operacionales.
También hay que tomar en cuenta la propia presión del mercado. Mientras los bancos tradicionales lidian con sus limitaciones tecnológicas, fintechs y neobancos operan con arquitecturas ágiles y basadas en la nube, ofreciendo experiencias digitales superiores. La modernización del core no solo es una cuestión de eficiencia interna, sino una estrategia de supervivencia en un entorno cada vez más competitivo.
Desafíos en la modernización del core banking
Actualizar un core banking no es solo una cuestión tecnológica. Es un proceso complejo que requiere tener ciertas consideraciones, superables, pero que no deben pasarse por alto.
Uno de los principales obstáculos es el costo. Según McKinsey, un proyecto de modernización puede representar entre el 10% y el 15% del presupuesto anual de TI de un banco. Sin embargo, la falta de actualización también tiene un costo: la ineficiencia operativa y el mantenimiento de sistemas obsoletos pueden representar hasta el 20% de los ingresos anuales.
La ciberseguridad es otro reto clave. Migrar a una infraestructura más moderna y abierta puede generar vulnerabilidades si no se implementan los controles adecuados. El sector financiero es uno de los más atacados por ciberdelincuentes, y cualquier fallo en la transición puede tener consecuencias críticas.
Además, el cambio cultural dentro de las instituciones juega un rol determinante. La resistencia al cambio por parte de los equipos internos puede ralentizar el proceso, especialmente si no existe una estrategia clara de adopción tecnológica. El rol de los líderes pasa a ser determinante para adentrar a los equipos hacia un modelo mas moderno y así evitar el costo de NO innovar. La modernización no solo requiere una nueva infraestructura, sino también una transformación en la forma en que los bancos operan y piensan sobre la tecnología.
El rol de la AI en la transformación del core banking
La inteligencia artificial está revolucionando la industria financiera al permitir una automatización avanzada, mejorar la eficiencia operativa y optimizar la experiencia del cliente.
En la modernización del core banking, la IA puede acelerar la transición al facilitar la integración de sistemas, reducir errores y mejorar la seguridad. Estudios revelanque el uso de IA en la banca puede reducir los costos operativos hasta en un 25%, optimizando tareas como conciliaciones, detección de fraudes y gestión de riesgos.
Un beneficio clave es la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Esto permite una toma de decisiones más ágil y precisa, desde la evaluación crediticia hasta la detección de transacciones sospechosas. Las herramientas de machine learning pueden identificar patrones en los datos que antes pasaban desapercibidos, mejorando la prevención del fraude y la personalización de servicios.
Otro aspecto clave es la automatización. Los bancos pueden reducir significativamente el tiempo dedicado a tareas repetitivas y administrativas, liberando a sus equipos para enfocarse en funciones estratégicas. Un estudio de Deloitte estima que la automatización impulsada por IA puede acelerar los procesos internos hasta en un 60%, reduciendo tiempos de respuesta y mejorando la eficiencia general.
Estrategia para una modernización efectiva con AI
Implementar AI en la modernización del core banking no significa reemplazar todo el sistema de inmediato. Una estrategia efectiva debe partir de un diagnóstico claro del estado actual y definir un roadmap basado en prioridades.
Las instituciones pueden optar por una transformación gradual, implementando soluciones modulares que convivan con los sistemas actuales antes de una migración completa. Este enfoque minimiza riesgos y permite adaptarse progresivamente a la nueva arquitectura tecnológica.
Además, la elección de una infraestructura escalable es clave. La adopción de soluciones en la nube facilita la integración de AI y permite mayor flexibilidad a futuro. La colaboración con empresas especializadas en inteligencia artificial y core banking también puede acelerar el proceso y garantizar mejores resultados.
El éxito de la modernización radica en entender que no se trata solo de tecnología, sino de una transformación integral que combina innovación, seguridad y una visión estratégica del negocio.
Conclusión
La modernización del core banking es una necesidad urgente en la industria financiera. Las limitaciones de los sistemas legacy impactan la competitividad de los bancos, mientras que la inteligencia artificial ofrece soluciones innovadoras para optimizar procesos y mejorar la experiencia del cliente.
La clave está en adoptar una estrategia flexible y escalable, aprovechando la IA como un habilitador de eficiencia y seguridad. La banca del futuro será digital, ágil y centrada en los datos. Las instituciones que entiendan esta transformación y actúen a tiempo marcarán la diferencia en el nuevo ecosistema financiero.
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