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Revolut ya detecta 65% más fraudes con su propia IA.
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El nuevo campo de batalla son los datos propios vs. la inteligencia alquilada.
Revolut se asoció con NVIDIA para crear Revolut Research, una división de I+D que puso en marcha PRAGMA, su modelo fundacional propio, y para dejar de depender de inteligencia alquilada.
El uso de IA en la banca no es nuevo. JPMorgan lanzó en 2023 su LLM Suite, hoy usada por más de 200.000 empleados. Mastercard ha desarrollado LTM, un modelo fundacional con datos anonimizados de transacciones.
Su anuncio encierra una tesis radical de que los bancos que alquilen su inteligencia a terceros están condenados a ser segunda división en cinco años.
Así que olvídate de los chatbots.
PRAGMA no es un asistente conversacional. No genera texto. Es un modelo que aprende a entender el comportamiento financiero. Está entrenado con 24.000 millones de eventos transaccionales de 26 millones de usuarios en 111 países, lo que equivale a 207.000 millones de «tokens».
Los bancos tradicionales han construido sistemas separados para fraude, crédito y recomendaciones. PRAGMA es uno solo que sirve para todas las tareas.
El estudio publicado en arXiv en abril de 2026 por Revolut Research e ingenieros de NVIDIA detalla la dificultad de esta tarea, ya que los datos bancarios no se comportan como texto convencional.
PRAGMA supera este obstáculo mediante un esquema de «clave-valor-tiempo» que preserva la magnitud y el orden de las cifras, dos elementos críticos para el razonamiento financiero.
Estamos desarrollando un único modelo fundacional unificado, capaz de entender el verdadero matiz del comportamiento financiero en tiempo real.
Anton Repushko, Jefe de Investigación en Revolut.
El resultado es un salto de categoría bancaria
Al medir el rendimiento de este nuevo modelo frente a su infraestructura previa, la brecha de eficiencia quedó al descubierto:
- 2,3 veces más precisión en la identificación del riesgo de impago crediticio.
- 65% más fraudes detectados, con un 17% más de precisión en las alertas.
- 41% más recomendaciones de productos relevantes.
Estas cifras, publicadas en el paper y validadas en ICML Seúl, son resultados de despliegues tempranos sobre datos históricos.
Otro banco llegó primero al despegue con IA
A 10.000 kilómetros de Londres, en São Paulo, Nubank tomó la misma decisión dos años antes. En julio de 2024 compró Hyperplane, una startup que construía modelos fundacionales para comportamiento financiero.
Su modelo, nuFormer, es un Transformer tipo GPT, entrenado con más de 100.000 millones de transacciones de sus clientes. Los resultados reportados en la presentación del segundo trimestre de 2026 reflejan una reducción del 9% en el costo del crédito intertrimestral y la capacidad de extender financiamiento a clientes antes excluidos.
Lo relevante no es que ambos hayan llegado a la misma solución. Es cómo llegaron. Nubank compró su capacidad; Revolut la construyó desde dentro. Ambos llegaron al mismo destino, es decir, un modelo fundacional propio, con datos propios, como centro de su estrategia.
Un código replicable en un océano de datos
El verdadero foso defensivo de Revolut no está en su tecnología, sino en la escala de su información porque ningún competidor puede copiar 24.000 millones de eventos bancarios, 26 millones de usuarios en 111 países ni mil millones de transacciones mensuales.
La arquitectura de PRAGMA, en cambio, sí se puede replicar. Cualquier banco tradicional puede contratar a los mejores ingenieros y clonarla para jubilar los sistemas heredados con los que opera desde 1959.
No obstante, destaca que adoptar la arquitectura no lo es todo. Particularmente por el hecho de que no se pueden copiar 24.000 millones de eventos bancarios de 26 millones de usuarios en 111 países. No puede copiar mil millones de transacciones al mes.
Si la arquitectura es replicable, ¿por qué Revolut regalaría su ventaja al hacerla accesible?
Porque el código sin datos es un cascarón vacío. Cuanto más crece la base de datos de la compañía, más inteligente se vuelve PRAGMA, lo que se traduce en mejores servicios, más clientes y, en consecuencia, un volumen aún mayor de información. Es un círculo virtuoso que se alimenta a sí mismo.
Los bancos que alquilan modelos genéricos de terceros no tienen acceso a este bucle y están condenados a correr por detrás.
Para liderar el futuro de la banca inteligente, no puedes depender de planos de terceros.
Pavel Nesterov, jefe de IA de Revolut.
Pero, ¿qué pasa con la privacidad?
Los bancos aseguran que los datos están anonimizados, que cumplen con del marco europeo de protección de datos y que la seguridad es prioritaria. Pero la realidad es más compleja.
La anonimización no es irreversible. Los modelos son cajas negras que pueden perpetuar sesgos. Y la concentración de datos en pocos bancos plantea preguntas sobre el poder y el control.
Los despliegues prácticos deben operar bajo estrictas restricciones de privacidad y regulatorias, que limitan lo que se puede reportar y qué características pueden usarse para ciertas decisiones.
Paper de PRAGMA.
La brecha que se abre
No es una predicción. Es una descripción del presente que ya está ocurriendo.
Mastercard opera con LTM, un modelo fundacional alimentado por miles de millones de transacciones, mientras que PayPal ha optimizado sus propios modelos para su asistente de compras, reduciendo en un 49% los tiempos de respuesta y un 45% los costos. Entidades como Starling Bank y Bunq avanzan en la misma dirección.
La banca se está partiendo en dos. Entre los que construyen su propia inteligencia y los que la alquilan. Pero entrenar modelos propios exige inversiones millonarias, talento escaso y una auditoría rigurosa de sesgos y explicabilidad, especialmente bajo el AI Act europeo. No todos los bancos podrán permitírselo. Y el rendimiento en pruebas internas no siempre se sostiene en producción.
Dentro de cinco años, los clientes no elegirán su entidad por la marca ni por la red de cajeros, sino por la precisión invencible de un sistema que realmente comprende su comportamiento. Quienes se nieguen a invertir en su propia inteligencia descubrirán, demasiado tarde, que el mercado los volvió prescindibles.
