I
Impetora
Sector: Banca

IA para banca, con cada decisión explicable y auditable.

La IA en banca abarca scoring de crédito explicable, KYC asistido, detección de fraude en tiempo real, monitorización de operaciones y resumen automático de documentos para gestores. Impetora despliega estos sistemas con alineación al Reglamento de IA de la UE (alto riesgo según Anexo III), a las circulares del Banco de España y a las expectativas de la Autoridad Bancaria Europea sobre gobernanza del modelo. Los datos permanecen en la UE, las decisiones quedan trazadas hasta su origen y la supervisión humana se documenta paso a paso.

Anexo III
Clasificación de crédito y scoring bajo el Reglamento de IA de la UE
60-80%
Reducción del tiempo de revisión rutinaria de expedientes
11d
Tiempo medio de despliegue piloto
100%
Decisiones con explicación humana y firmante
01

Cómo la IA está transformando la banca europea en 2026

La capacidad ya no es la barrera. La barrera es la gobernanza explicable. Los bancos que ganan con IA tratan el rastro de auditoría como entregable de primera.

El sector bancario europeo opera bajo capas de gobernanza únicas: el Banco de España, el Banco Central Europeo, la Autoridad Bancaria Europea, el Reglamento de IA de la UE y el RGPD se solapan. Cualquier sistema que afecta a la concesión de crédito, KYC o detección de fraude requiere documentación del modelo, gobernanza de datos, monitorización continua y derecho a explicación para el cliente.

La IA generativa cambia el cálculo en dos frentes. Primero, los modelos de lenguaje resumen, clasifican y generan respuestas explicables sobre expedientes complejos: contratos, comités de crédito, fichas de cliente. Segundo, los modelos clásicos de scoring se vuelven trazables cuando se acompañan de capas de explicabilidad y registros de decisión, permitiendo cumplir el artículo 22 del RGPD.

Los bancos que ganan tratan los registros de auditoría como entregable de primera. Cada decisión queda con sus rasgos contribuyentes, la versión del modelo, la política aplicada y el firmante humano cuando aplica.

02

Use cases we deliver for bancos minoristas, banca corporativa, neobancos y entidades de crédito

Scoring de crédito explicable

Los modelos clásicos de scoring son cajas negras difíciles de defender frente al cliente o el regulador. El artículo 22 del RGPD exige derecho a explicación.

100%Decisiones con rasgos contribuyentes y firmante

KYC y onboarding asistido

El onboarding de clientes corporativos requiere revisar decenas de documentos. La revisión manual es costosa y produce variación.

60-80%Reducción del tiempo de revisión documental

Detección de fraude en tiempo real

Los patrones de fraude evolucionan más rápido que las reglas estáticas. La revisión manual de alertas es prohibitiva.

30-50%Mejora en precisión de alertas

Resumen de comité de crédito

Los comités se enfrentan a expedientes de cientos de páginas. La preparación del resumen es horas de gestor.

75%Reducción del tiempo de preparación
03

Cómo TRACE se aplica a la banca

T

Confianza

Cada sistema se clasifica frente al Anexo III del Reglamento de IA de la UE, las circulares del Banco de España, la guía de la EBA sobre gobernanza del modelo y el RGPD artículo 22.
R

Preparación

Auditoría de datos, scripts y baseline de tasa de error humana. Conjunto de evaluación construido con expedientes reales antes de elegir modelo.
A

Arquitectura

Modelos explicables, capa de explicabilidad sobre scoring clásico, modo sombra antes de modo asistido. Datos en UE.
C

Citas y evidencia

Cada decisión queda con sus rasgos, versión de modelo, política y firmante. Reconstrucción completa para cualquier inspección regulatoria.
04

Aspectos regulatorios para IA en banca

  1. 01

    Reglamento de IA de la UE - Anexo III crédito

    Sistemas de scoring de crédito y evaluación de solvencia son alto riesgo. Documentación del Anexo IV, gestión de riesgo, supervisión humana, monitorización post-mercado.
    EUR-Lex
  2. 02

    RGPD artículo 22

    Decisiones con efecto jurídico significativo no pueden ser exclusivamente automatizadas. Derecho a explicación e impugnación.
    EUR-Lex
  3. 03

    Banco de España - circulares

    Gobernanza, riesgo operacional, protección al consumidor, externalización a proveedores tecnológicos.
    Banco de España
  4. 04

    EBA - directrices sobre gobernanza del modelo

    Validación independiente, monitorización continua, ciclo de vida del modelo.
    EBA
  5. 05

    AEPD - guía sobre IA y protección de datos

    Evaluaciones de impacto, transparencia, derechos de los afectados.
    AEPD
05

How we typically engage

  1. 011-2 semanas

    Descubrimiento

    Auditoría de datos, procesos, baseline. Validación del alcance con métricas medibles. Salida: diagnóstico con clasificación de riesgo.

  2. 024-12 semanas

    Construcción

    Arquitectura, conjunto de evaluación con expedientes reales, modo sombra, integración con sistemas core.

  3. 03Continuo

    Operación

    Informes mensuales, monitorización continua, refresco de modelo trimestral, seguimiento normativo.

06

Frequently asked questions

¿Cómo cumple el artículo 22 del RGPD?

Toda decisión de crédito o cierre de cuenta requiere revisión humana. La IA propone, el humano firma. La interfaz documenta el paso. El cliente puede solicitar explicación e impugnación.

¿Dónde están los datos?

En centros de datos en la UE. Sin transferencias internacionales sin cláusulas contractuales tipo y evaluación de impacto.

¿Cómo se integra con nuestros sistemas core?

Integraciones con sistemas core bancarios (Temenos, Avaloq, FIS), CRM (Salesforce Financial Services Cloud) y plataformas de antifraude. Capa de auditoría independiente.

¿Cuánto cuesta?

Pilotos desde 35.000 EUR. Despliegues completos entre 100.000 y 300.000 EUR según integración regulatoria. Envíe un proyecto para estimación.

¿Cuánto se tarda en desplegar?

Tiempo medio de piloto: 11 días laborables. Despliegue completo: 8-16 semanas según la complejidad de integración y aprobación regulatoria interna.

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