Madrid, 17 de mayo. Minsait, compañía de Indra, ha presentado su propuesta para que sea posible solicitar y formalizar un préstamo completo a través de WhatsApp, impulsando así una experiencia bancaria «más proactiva y con menos fricción». Esta solución fue exhibida en Revolution Banking 2026, uno de los mayores eventos del sector bancario en España, donde se hizo evidente que el sector financiero comienza a llevar los servicios a los entornos donde los usuarios interactúan de forma natural en su día a día.
Innovación y agilidad en la banca
Durante el encuentro, las empresas tecnológicas mostraron «cómo la inteligencia artificial (IA) está impulsando una nueva generación de experiencias financieras más ágiles, personalizadas y proactivas», según la multinacional española. «Conceptos como la banca conversacional, la IA agente y las experiencias sin fricción marcan buena parte del debate, reflejando cómo las entidades buscan integrar cada vez más los servicios financieros en canales cotidianos y naturales para el usuario», explica Indra.
Si una parte creciente de la vida de los clientes ocurre en conversaciones, la relación con el banco también puede trasladarse a este entorno, manteniendo los estándares de seguridad y control del sector. En este sentido, Andrés Duque, responsable de IA y data en banca de Minsait, señala que «los usuarios no quieren recorrer procesos largos ni repetir información en tareas simples; esperan resolver sus necesidades de forma inmediata desde entornos que ya conocen».
Simplicidad y rapidez en la gestión de préstamos
Según datos de la compañía tecnológica, más del 75% de las personas prefieren enviar un mensaje antes que realizar una llamada, reforzando así la idea de trasladar procesos operacionales completos a un canal como WhatsApp. En concreto, Minsait utiliza la IA agente para solicitar, gestionar y formalizar un préstamo directamente desde WhatsApp, sin cambiar de canal y mediante una conversación natural, incluso en formato voz.
En el flujo de la gestión, el usuario puede simular sus condiciones específicas, otorgar su consentimiento, recibir la aprobación y firmar digitalmente el contrato, todo dentro del mismo hilo conversacional y sin fricciones. El objetivo es reducir saltos innecesarios entre canales y acelerar el tiempo de tramitación.
Un sistema proactivo al servicio del cliente
La clave está en que no se trata de un sistema que solamente responde de forma reactiva, sino de uno que coordina el proceso completo y es capaz de recomendar las soluciones que mejor se adaptan a la situación específica del cliente. Los agentes, impulsados por IA, comprenden el lenguaje natural, toman decisiones dentro de reglas definidas y orquestan flujos completos de tareas, ofreciendo al usuario un «asistente» digital que está «presente y adaptado a su vida financiera».
Este modelo permite que entre el 60% y el 90% de las interacciones se resuelvan de manera automatizada, con intervención humana solo cuando es necesario para tomar la decisión final. Aunque la automatización es una de las claves de la evolución bancaria hoy en día, la confianza se ha convertido en el principal diferencial competitivo de la banca.
La IA no pretende sustituir el criterio humano en decisiones sensibles; su objetivo es reducir fricciones en tareas repetitivas y sostener una experiencia coherente. Para que su uso se democratice, es fundamental crear confianza. Duque subraya que en esta «nueva generación de la banca, la tecnología deja de ser un mero soporte para convertirse en una palanca clave del negocio».
Compromiso con la seguridad y la regulación
Los clientes ya no buscan solo resolver consultas, sino contar con herramientas capaces de entender su contexto, anticiparse a sus necesidades y acompañarlos de forma continua. Este enfoque se apoya en arquitecturas seguras, el cumplimiento regulatorio y mecanismos de validación, como la verificación de identidad o la biometría, que permiten acompañar al cliente con coherencia a lo largo de todo el proceso.
Además, en un entorno regulado, donde «la seguridad es vital», los agentes pueden emitir alertas proactivas y explicar en un lenguaje claro qué está ocurriendo, cuáles son los riesgos y qué pasos conviene seguir, resolviendo dudas y proponiendo soluciones de forma inmediata. Así, la IA deja de ser una capa experimental para convertirse en un componente que conecta datos, decisiones y ejecución, siempre bajo requisitos estrictos de fiabilidad, control y cumplimiento.
