Santander proyecta más de 1,000 millones de euros con inteligencia artificial

El banco Santander avanza en la ejecución de su estrategia de inteligencia artificial (IA), con la que busca consolidarse como una entidad “data & AI-first” mediante la integración de estas tecnologías en sus procesos operativos, atención al cliente, gestión de riesgos y desarrollo de productos financieros.

La institución financiera se ha fijado como objetivo generar más de 1,000 millones de euros en valor de negocio derivado de la inteligencia artificial entre 2026 y 2028, combinando nuevas fuentes de ingresos y eficiencias operativas.

De acuerdo con la información del banco, durante el primer trimestre de 2026 la entidad alcanzó 35 millones de euros en valor generado por IA, con expectativas de superar los 200 millones de euros al cierre del año conforme se escalan diversas soluciones a nivel global.

La estrategia se apoya en tres ejes principales: la optimización de procesos para mejorar eficiencia y seguridad, el desarrollo de nuevas oportunidades de crecimiento basadas en datos, y la integración de herramientas de inteligencia artificial en el trabajo diario de los equipos.

Santander reporta que actualmente más de 185,000 empleados tienen acceso a herramientas de IA a nivel global, mientras que alrededor de 17,000 ya utilizan sistemas de IA en procesos de desarrollo de software, donde aproximadamente el 40% del código se genera con apoyo de estas tecnologías.

En materia operativa, el banco cuenta con más de 280 agentes de automatización de procesos en producción, aplicados en áreas como crédito, fraude, cumplimiento normativo (KYC) y operaciones internas.

En el ámbito de prevención de delitos financieros, los modelos de IA de Openbank procesan cerca de 100,000 alertas anuales relacionadas con blanqueo de capitales, reduciendo significativamente los tiempos de análisis.

En atención al cliente, la entidad está implementando sistemas basados en IA para la automatización de llamadas y consultas, con el objetivo de resolver hasta el 40% del volumen anual en determinados canales, lo que permitiría reducir tiempos de atención y liberar recursos para casos más complejos.

En mercados como Brasil, la aplicación de inteligencia artificial en procesos de reclamaciones por fraude ha permitido reducir los tiempos de gestión en aproximadamente 95% y alcanzar niveles de automatización de hasta 90%, con tasas de error inferiores al 1%.

El banco también ha integrado modelos de aprendizaje automático en procesos de alta de clientes en España, con el objetivo de mejorar la evaluación de elegibilidad para productos financieros desde las primeras interacciones.

En el área de pagos, la filial Getnet utiliza inteligencia artificial para optimizar la experiencia de compra en transacciones internacionales, incluyendo conversiones de moneda y mejoras en tasas de aceptación en comercios.

Santander señaló además que la evolución de la inteligencia artificial abre el camino hacia modelos de pago asistidos por agentes digitales, un ámbito en el que la entidad ha participado en pruebas piloto con redes globales de tarjetas.

Como parte de su estrategia de adopción interna, el banco ha ampliado el acceso a herramientas de IA a la totalidad de su plantilla global, con el objetivo de acelerar su integración en tareas de productividad, análisis, servicio al cliente y procesos internos.

La entidad trabaja con un enfoque multitecnológico que incluye soluciones como Microsoft Copilot, así como modelos de OpenAI, Anthropic, Google y otros proveedores tecnológicos, además de alianzas estratégicas en el desarrollo de soluciones financieras basadas en IA.

El banco subrayó que el despliegue de inteligencia artificial se realiza bajo marcos estrictos de ciberseguridad, ética y protección de datos, sin utilizar información de clientes para entrenamiento de modelos externos.

Con esta estrategia, Santander busca consolidar un modelo operativo basado en inteligencia artificial a escala global, orientado a mejorar eficiencia, generar nuevas fuentes de crecimiento y transformar la experiencia del cliente en el sector financiero.