Daniel Jones, BBVA: «Estar por delante de los defraudadores es todo un reto, y la IA nos ayuda a construir modelos más robustos»

Con una trayectoria de más de una década en BBVA, Daniel Jones ha liderado proyectos clave que han transformado la manera en que el banco entiende y atiende a sus clientes.

Actualmente es Head of Advanced Analytics in Retail Banking México, donde impulsa estrategias basadas en datos para personalizar propuestas de valor, optimizar la gestión de los 30 millones de clientes del banco y potenciar los canales físicos y digitales con inteligencia artificial.

Su recorrido en BBVA abarca posiciones estratégicas en México, Madrid y Colombia, siempre con un enfoque claro: convertir los datos en resultados tangibles para el negocio y en experiencias más relevantes para el cliente. Desde liderar un equipo global de data scientists en la capital española hasta dirigir la inteligencia de negocio en una de las principales filiales latinoamericanas, el ejecutivo ha desarrollado una visión integral de la banca en diferentes mercados, combinando un sólido bagaje matemático y financiero con una orientación marcada hacia la innovación y la creación de valor.

¿Cómo está integrando BBVA México la inteligencia artificial en su estrategia corporativa para mantener una ventaja competitiva en el sector financiero?

La disponibilización de los datos y la inteligencia artificial es uno de los seis pilares estratégicos del grupo BBVA. Cuatro pilares tienen que ver con foco en el negocio y otros dos con habilitadores principales, entre los que destacan la inteligencia artificial y el talento. Esto pone de manifiesto lo relevante que será la inteligencia artificial en términos de apuesta estratégica  de primer nivel, para lograr mantener una diferenciación en el mercado.

¿Qué nuevos modelos de negocio o servicios han surgido en el banco gracias a la implementación de IA?

En BBVA México la inteligencia artificial se ha convertido en un motor clave para crear nuevos modelos de negocio y servicios que transforman la relación con sus clientes. Un ejemplo reciente es Blue, nuestro asistente virtual basado en IA generativa, que ya opera en la app BBVA y en el servicio telefónico, eliminando la marcación por tonos (IVR) y reduciendo los tiempos de espera de minutos a segundos. En la App, en una fase preliminar, con 200,000 clientes, ofrece información sobre productos, servicios y saldos, y evolucionará para brindar asesoría personalizada y ejecutar transacciones; para el cuarto trimestre de 2025 se expandirá a los más de 26 millones de clientes móviles. En el Contact Center entiende las solicitudes desde el inicio de la llamada y, gracias a su integración con la app, identifica y autentica al cliente automáticamente, eliminando puntos de fricción que antes provocaban el abandono de la mitad de las interacciones.

La IA también está empoderando a nuestros ejecutivos de sucursal con información integral y contextualizada para ofrecer conversaciones más personalizadas y asesoría de alto valor. Estas iniciativas responden a dos ejes estratégicos: mejorar el servicio y optimizar la eficiencia operativa, con la innovación tecnológica como palanca para redefinir la banca, hiperpersonalizar la atención y ampliar las soluciones disponibles para nuestros clientes.

¿De qué manera la IA está ayudando a BBVA México a fortalecer la detección de fraudes y el cumplimiento normativo en un entorno regulatorio cada vez más complejo?

La IA, y en concreto el Machine Learning, es una herramienta clave para detectar patrones fraudulentos entre los millones de transacciones que procesa el banco. Estar por delante de los defraudadores es todo un reto, y la IA nos ayuda a construir modelos más robustos, tanto para minimizar posibles pérdidas para nuestros clientes y para el banco, como para estar siempre en estricto cumplimiento de la regulación vigente. Al hablar de fraudes, un tema relevante es minimizar los falsos positivos (aquellos casos que el modelo considera como fraudulentos pero en realidad no lo son), ya que generan terribles experiencias para los clientes. Pues bien, gracias a la aplicación de modelos avanzados, BBVA ha logrado reducir al mínimo esos falsos positivos

¿Cómo está utilizando la IA para personalizar y mejorar la experiencia de los clientes, sin comprometer la seguridad y la privacidad de sus datos?

Tenemos algoritmos que utilizamos para inferir cuál es la mejor oferta para cada cliente, cómo, cuándo y en qué canal debemos comunicarlo. Gracias a estos modelos, cuando los clientes acceden a la aplicación móvil, abren un mail de BBVA o visitan una sucursal, reciben una propuesta de valor a la medida de cada cliente. Y esto no es solamente pensando en la adquisición de nuevos productos, también personalizamos la experiencia del cliente de otras maneras. Por ejemplo: desde hace unos meses, a millones de clientes en México les aparece un atajo en su aplicación móvil en torno al día que prevemos que van a realizar una operación habitual, y con este atajo pueden confirmar la operación en unos pocos clicks. De esta manera, estamos haciendo más fácil la vida a nuestros clientes, al eliminar complicaciones y convirtiendo la experiencia digital en un deleite. En todo esto que hacemos, la seguridad y privacidad de los datos del cliente está garantizada, ya que todo el procesamiento de datos se realiza en entornos 100% seguros.

¿Qué cambios culturales y de liderazgo son necesarios dentro del banco para que la adopción de IA sea exitosa y sostenible?

BBVA lleva desde el 2017 recorriendo el camino de convertirse en un banco «Data Driven«. Eso significa, en esencia, dos cosas: 1) que todas las decisiones, tanto las puramente tácticas como las más estratégicas, se deben tomar basándose en datos; datos disponibles en las plataformas, gobernados y de calidad; 2) tenemos una mentalidad de innovar con los datos, creando productos y servicios que estén basados en los datos o enriquecidos al incorporar un componente de datos. Esto empezó con un cambio de liderazgo, con la designación en 2017 de un Global Head of Data en el Comité de Dirección del Grupo BBVA y reportando al Presidente Carlos Torres, y con equipos de data dedicados en todos los dominios de negocio del grupo, en  todos los países donde BBVA tiene presencia. Que los equipos de datos vivan dentro de las unidades de negocio es muy importante, de cara a evangelizar la cultura «data driven» en toda la organización, tanto en los proyectos de transformación como en la generación recurrente de negocio

¿Cómo garantiza BBVA México que el uso de IA sea transparente, ético y alineado con su propósito corporativo?

Todos los modelos de IA que se realizan tienen mecanismos de explicabilidad. Eso significa que tanto el científico de datos que ha realizado el modelo, como un equipo de auditores que lo revisen, pueden valorar con todo rigor cuáles son las variables que están explicando la capacidad predictiva del modelo, y asegurar que no existen sesgos o elementos discriminatorios. La transparencia y la ética en los modelos se garantiza por diseño, y por los procesos de gobierno de modelos que están implementados en toda la organización.

* Daniel Jones será uno de los expositores del evento «IA Now: Plan de Acción para la Transformación» organizado por Simalco en la Bolsa de Valores de México este 4 de setiembre. Quienes deseen inscribirse podrán hacerlo en el siguiente enlace.

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