Las claves
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Generado con IA
La banca mundial se la juega con la inteligencia artificial, sobre todo ante la irrupción de neobancos y fintechs a ambos lados del Atlántico como Revolut, Nubank, Trade Republic o N26.
Un estudio de McKinsey & Company alerta de que la banca internacional, que en 2024 alcanzó los 1,2 billones de dólares (un billón de euros) en beneficios netos, podría ganar 170.000 millones de dólares (145.000 millones de euros) menos si no adopta con la suficiente diligencia la IA.
"Si los bancos no actúan con rapidez, el impacto neto global podría suponer una oportunidad perdida de este potencial estimado en una reducción de hasta el 9% de los beneficios de 2024", señala la consultora.
Se refiere McKinsey a que la IA tiene el potencial de reducir los costes unitarios del trabajo en banca hasta un 20% en los próximos años. Si bien advierte de que los beneficios se erosionan si las entidades no actúan con rapidez.
La situación de la banca es compleja. Ha ganado mucho dinero desde que en 2022 los tipos de interés abandonaron los niveles del 0% y el terreno negativo y empezaron a subir con fuerza hasta cotas más normalizadas. Es más, sólo en los últimos cuatro años, los bancos han generado 3,36 billones de dólares (2,8 billones de euros) en capital distribuible, el mayor volumen registrado en cualquier industria.
Pero como refleja McKinsey, la valoración bursátil del sector sigue un 70% por debajo del promedio del resto de las industrias.
De hecho, "sólo el 15% de los bancos cotizados crea valor real, con múltiplos precio/ganancias o PER muy por debajo del resto de sectores".
Banca de precisión
A este respecto, McKinsey mete el dedo en la llaga: "Las estrategias tradicionales ya no funcionan, a pesar de que la banca invierte cada año cerca de 600.000 millones de dólares (más de 510.000 millones de euros) en tecnología sin mejoras consistentes en productividad".
Por eso, la consultora defiende el concepto de "banca de precisión" como la nueva ventaja competitiva. Un modelo que pivotaría sobre datos, tecnología y analítica avanzada, enfocados hacia las áreas de mayor impacto, "dejando atrás las estrategias generalistas del pasado".
Esto supone desde adaptar productos y servicios a cada persona, hasta llevar a cabo operaciones corporativas de fusión o adquisición (M&A, en inglés) orientadas a las capacidades estratégicas y la presencia local, y no tanto a la escala por sí misma.
McKinsey sostiene que la próxima curva de crecimiento en la banca no estará definida por la escala, sino por la precisión. En este escenario, "la IA se consolida como el motor del próximo salto competitivo" para los bancos pioneros en integrarla.
Máxime cuando las fintechs nativas digitales como Revolut o Nubank están bien posicionadas para aprovechar la IA agéntica para automatizar procesos, personalizar servicios y captar clientes a gran velocidad, presionando a los bancos tradicionales a modernizarse.
