BBVA, Santander y Bankinter están contratando IA para detectar y prevenir ciberataques
La Inteligencia Artificial analiza en tiempo real patrones anómalos en el tráfico de datos y comportamientos sospechosos en los sistemas
El sector bancario español ha abierto una nueva etapa en la lucha contra el fraude digital.
Entidades como BBVA, Banco Santander y Bankinter están incorporando inteligencia artificial (IA) en sus sistemas de ciberseguridad para detectar y prevenir ciberataques antes de que lleguen a comprometer los datos de clientes o bloquear la operativa.
La capacidad de esta tecnología para analizar en tiempo real millones de interacciones, movimientos y accesos dentro de las plataformas bancarias la ha convertido en una herramienta esencial frente al crecimiento de amenazas automatizadas y cada vez más sofisticadas.
Detección de fraudes
“El uso de la IA para la detección de fraudes ya está ampliamente implementado en los bancos españoles”, explica Manuel Muñiz-Morell, consejero delegado de Finwave, una tecnológica especializada en soluciones para el sector financiero.
En una entrevista con Confidencial Digital, el ejecutivo señala que los beneficios son “reales y medibles” y que “la adopción temprana y efectiva de la IA puede proporcionar a los bancos una ventaja competitiva significativa”.
Los principales bancos del país ya han desplegado soluciones que monitorizan los sistemas en tiempo real y analizan millones de datos procedentes del tráfico interno y externo.
Estos algoritmos están entrenados para detectar comportamientos sospechosos: desde una transferencia irregular hasta una solicitud de acceso desde un dispositivo que nunca ha sido usado por el cliente.
La IA actúa entonces como una primera línea de defensa: puede bloquear la operación, aislar el sistema afectado o activar protocolos de emergencia sin necesidad de que intervenga el equipo humano.
Vigilancia constante
El avance de la IA ha transformado el enfoque de la ciberseguridad en la banca. Donde antes predominaba una estrategia reactiva —detectar el ataque y reparar el daño—, ahora se impone una lógica preventiva.
La inteligencia artificial permite detectar los primeros indicios de un ciberataque antes de que se materialice, analizando patrones anómalos, enlaces maliciosos o accesos irregulares. En algunos casos, es capaz incluso de anticipar vulnerabilidades y reforzar los protocolos de seguridad antes de que sean explotados.
Este nuevo enfoque responde a una necesidad urgente. El volumen de ataques digitales ha crecido exponencialmente en los últimos años, y los ciberdelincuentes emplean también IA para diseñar ofensivas más rápidas, coordinadas y difíciles de rastrear.
Por eso, los bancos han acelerado su inversión en herramientas que les permitan igualar o superar esa capacidad técnica.
“Los bancos están utilizando la IA en dos áreas principales: interfaz del cliente y eficiencia interna”, explica Muñiz-Morell. En el primer caso, para gestionar consultas y simplificar procesos sin perder el contacto humano en casos complejos.
En el segundo, para automatizar tareas, interpretar documentos, desarrollar código o, como en este caso, identificar y prevenir riesgos de seguridad. “El uso de la IA está llevando a mejoras significativas en la aceleración y eficiencia de los procesos”.
Tecnología en la sombra
Una de las ventajas que aportan estos sistemas es su invisibilidad para el usuario. La detección de ciberataques y fraudes se produce de forma silenciosa. El cliente apenas nota nada, más allá de posibles mensajes de alerta o pasos adicionales de verificación.
“La IA simplificará las interacciones con los clientes, haciendo que el banco sea más visible cuando sea necesario e invisible cuando no”, señala el CEO de Finwave.
El riesgo de deshumanización está presente, reconoce, pero se diluye con un enfoque mixto en el que los algoritmos se encargan de la vigilancia constante y los humanos de la resolución de casos complejos. “Se espera que la combinación de servicio al cliente impulsado por IA y agentes humanos para tareas complejas mejore la experiencia general del cliente”.
Finwave no desarrolla sus propios modelos de IA, sino que ha creado una plataforma que permite a los bancos integrar modelos internos y externos —públicos o desarrollados por terceros— en un entorno regulado y eficiente.
Este sistema incluye reglas para garantizar el uso óptimo de los modelos, el cumplimiento de normativas y el intercambio de conocimiento técnico. El objetivo: homogeneizar el desarrollo de soluciones de IA en todo el sector financiero.
Riesgo u oportunidad
La adopción de estas tecnologías ya no se ve como una ventaja añadida, sino como una condición imprescindible para competir. “El impacto de la IA es tan significativo que representa una oportunidad gigante o un riesgo gigante, dependiendo del enfoque del banco y del momento de la adopción”, advierte Muñiz-Morell.
En un mercado donde la confianza y la seguridad son activos críticos, las entidades que no incorporen estas herramientas a tiempo pueden quedar fuera de juego.
Mientras la IA sigue ampliando su presencia en áreas como la evaluación del crédito, la gestión documental o la atención al cliente, los departamentos de ciberseguridad son ya uno de sus campos de aplicación más avanzados.
En ellos, los algoritmos no solo vigilan, también actúan, aprenden y previenen. Son, en definitiva, los nuevos guardianes digitales de la banca.
