30 de octubre de 2025 - Tiempo de lectura 7 min
RPA en Banca: cómo automatizar procesos críticos y acelerar la eficiencia operativa
La automatización de los procesos más repetitivos, conocida como RPA por sus siglas en inglés (Robotic Process Automation) representa una oportunidad única para modelos operativos como el de las entidades bancarias, para que puedan liberar recursos, garantizar cumplimientos normativos y mitigar riesgos en operaciones críticas. Pero, seguramente lo más importante es que podría permitir que los equipos humanos se centren en tareas de mayor valor añadido, es decir, las relaciones humanas o la toma de decisiones estratégicas.
Por qué la banca necesita automatizar procesos críticos
El sector bancario afronta hoy la necesidad de reducir costes operativos en un entorno donde los márgenes están cada vez más apretados, con la obligación de cumplir con regulaciones crecientes (por ejemplo, la normativa de prevención de blanqueo de capitales, protección de datos, DORA, etc.) sin comprometer la agilidad. A ello se suma, en un mundo en el que se tiende a preferir el uso de apps para relacionarse con marcas o instituciones y con otras personas, la creciente demanda de los clientes de una experiencia digital fluida, inmediata y sin fricciones.
Así, surgen nuevos actores nativos digitales como fintechs o neobancos, que están capturando segmentos de mercado ofreciendo rapidez e innovación. De esta forma, los bancos tradicionales corren el riesgo de quedar desplazados si no logran transformar sus operaciones internas con rapidez. Pero, al mismo tiempo, abre ventanas de oportunidad para explotar aquello que siempre fue su esencia: la oficina o sucursal, la atención directa. ¿Cómo se pueden conjugar todos estos factores? La tecnología tiene la respuesta.
¿Qué es RPA (Automatización Robótica de Procesos) en la banca?
La RPA es una tecnología de software que permite configurar “robots” (o bots) que imitan la interacción humana con sistemas digitales como la lectura de pantallas, movimientos de ratón, pulsaciones de teclas, gestión de formularios, navegación en distintas aplicaciones, etc. En el entorno bancario, estos bots son capaces de operar sobre sistemas heredados (legacy) aprendiendo a usarlos, empaquetar múltiples aplicaciones internas o externas y coordinar flujos entre ellas sin intervención humana, todo ello con alta velocidad y fiabilidad.
En banca, las ventajas de la RPA se multiplican porque:
- Muchas entidades aún operan sobre plataformas heredadas (mainframes, sistemas core) que no tienen APIs modernas. Aquí el bot actúa como un “usuario digital” que se adapta a la interfaz existente.
- Las tareas repetitivas (carga de datos, reconciliaciones, verificaciones, reportes) son abundantes, y su correcta ejecución es crítica para el cumplimiento regulatorio.
- Los bots pueden operar 24/7, fuera del horario humano, lo que permite reducir colas y agilizar procesos que antes tomaban días o semanas. Los clientes ya no esperan a que abran las oficinas, tampoco los procesos.
Pero el valor real de la RPA no reside únicamente en replicar tareas humanas, sino en hacerlo de forma consistente, sin errores, con trazabilidad y escalabilidad. Es un equipo de trabajo digital que ejecuta tareas repetitivas sin fallos y, como siempre ha ocurrido en el sector, no se trata de sustituir, sino de
apoyar al equipo humano. Casos de éxito: de la apertura de cuentas a la gestión de compliance (KYC) con robots de software
Algunos procesos bancarios con alto retorno al aplicar la RPA son los más habituales en su operativa diaria. Por ejemplo, el Onboarding o apertura digital de cuentas. El proceso de incorporación de clientes (conocimiento del cliente, verificación de datos, validaciones y generación de contratos) implica múltiples sistemas y pasos manuales que se pueden optimizar mediante la convergencia de la RPA con la IA. Los bancos pueden transformar el proceso de conocimiento del cliente (KYC) de apertura de cuentas hacia un modelo basado en reglas y excepciones, donde la mayoría de los casos se resuelven automáticamente y solo los más complejos requieren intervención humana. De esta forma, se reducen errores, - tiempos y costes, y se mejora la eficiencia operativa y la satisfacción de los clientes.
Por ejemplo, un bot puede capturar datos desde formularios digitales o documentos escaneados, cruzar información contra bases de datos externas, como listas de sanciones, generar la carpeta del cliente y notificar al sistema core para su activación.
Este enfoque mejora el proceso manual evitando retrasos, errores, el riesgo de fraude, la insatisfacción del cliente por los plazos prolongados y las iteraciones múltiples y los costes elevados.
Aunque es en el cumplimiento de la regulación donde los procesos RPA serán más significativos. Desde la monitorización de alertas de transacciones sospechosas, a la comparación automática con listas de personas políticamente expuestas (PEP) o sanciones internacionales, y la revisión periódica (refresh) de datos del cliente y la generación de informes automáticos. Por ejemplo, en España, hay entidades que han automatizado la reliquidación masiva de cláusulas suelo y el bot recopila casos individuales, aplica criterios legales y emite órdenes de pago o rechazo.
En definitiva, estas aplicaciones han demostrado, en casos reales, una reducción de errores, una disminución de los plazos y unos costes operativos más bajos. Los bots pueden recibir peticiones de clientes, extraer datos de sistemas internos y externos, verificar condiciones, escalar casos o cerrar automáticamente aquellos que cumplan con reglas predefinidas. Y por supuesto, también optimizarán el cierre diario de cuentas, la conciliación entre sistemas internos, la detección de desajustes y la generación de informes contables, tareas todas ellas altamente secuenciables y repetitivas.
El retorno de inversión (ROI) de la automatización
Si hay un sector en el que los números importan y la justificación económica sea fundamental para convencer a la alta dirección, ese es la banca. Y aquí los procesos RPA se justifican por sí solos con métricas y cálculos del ROI desde distintas perspectivas. La fórmula básica equilibra el coste manual del proceso frente al coste del bot (licencia más implementación más mantenimiento). En muchos casos, los bots operan a una fracción del coste de un empleado humano y pueden liberar decenas o cientos de horas al mes. Según datos de Deloitte, el 74% de las organizaciones que implementaron la tecnología RPA reportaron beneficios tangibles desde el primer año.
Pero existen beneficios estratégicos más allá del ahorro directo, como la reducción de errores y retrabajos (los bots no se cansan ni cometen fallos - tipográficos, cada tarea queda trazada, etc.), y la mejora del servicio con una mayor velocidad y el cumplimiento de los SLA con plazos de respuesta más cortos para el cliente. Y, como toda la digitalización, se da por sentado que permitirá la escalabilidad y la disponibilidad 24/7. La rentabilidad de automatizar todos los procesos descritos se extiende a la labor de los propios recursos humanos, permitiendo liberar talento y que el personal se dedique a tareas analíticas, estratégicas o de relación con clientes en lugar de a tareas repetitivas.
Cómo implementar RPA en tu entidad sin reemplazar tus sistemas core
La gran ventaja de la RPA es que puede actuar sobre la primera capa de tus sistemas existentes, sin necesidad de reemplazarlos por completo. Pero para una implementación exitosa conviene seguir ciertos principios.
- Empezar con pilotos de bajo riesgo: Selecciona un proceso reducido, repetitivo, con datos bien definidos y claro retorno esperable. Esto permite demostrar valor, obtener aceptación interna y ajustar metodologías.
- Evaluar la arquitectura técnica: Asegúrate de que los bots puedan integrarse con sistemas de autenticación, manejo de credenciales seguras, delineación de excepciones y escalabilidad futura. Una correcta evaluación de infraestructura previene cuellos de botella.
- Diseño colaborativo entre el área de negocio y los de TI: Define el flujo ideal del proceso, identifica las excepciones y puntos donde interviene el humano, teniendo en cuenta que en cada etapa debe existir una “puerta de escape” cuando el bot no pueda resolver un caso específico.
- Formación y cambio cultural: La adopción de bots puede generar puntos de dolor internos, desde resistencia al cambio a falta de destreza en los nuevos skills que frene el proceso en lugar de acelerarlo. Es vital formar equipos en supervisión del bot, análisis de excepciones y mejora continua. La gobernanza de la automatización debe residir, de nuevo, en unidades mixtas de negocio y tecnología.
- Supervisión, control y escalamiento: Una vez desplegado el piloto, monitoriza métricas clave (tiempos medios, errores, excepciones, ratio alcanzado…) y usa esos datos para ajustar o replicar en otros procesos de mayor complejidad. No solo los algoritmos aprenden con el uso, las personas que los supervisan o aprovechan también deben aprender y encontrar nuevas perspectivas.
- Evolución hacia más inteligencia: Una vez desplegada la capa básica del robot RPA, se puede incorporar capacidades adicionales como Machine Learning, procesamiento de lenguaje natural o IA cognitiva, para enfrentar procesos más complejos como, por ejemplo, análisis de textos legales o clasificación semántica de documentos.
A partir de esta pequeña hoja de ruta, es posible diseñar un plan personalizado adaptado al sector bancario, donde la RPA representa una palanca tangible y de bajo riesgo para transformar operaciones críticas sin reemplazar los sistemas core. Su capacidad para integrarse encima de infraestructuras existentes, generar resultados rápidos y liberar al talento humano hacia tareas de mayor valor, la convierte en una herramienta imprescindible en la digitalización.
