En la era de la transformación digital, los datos pasan de ser un subproducto operativo a convertirse en el recurso más estratégico de las entidades financieras. Cada transacción, cada interacción y cada decisión generan un caudal de información que, bien gestionado, puede traducirse en nuevas oportunidades de negocio y ventajas competitivas. No se trata solo de almacenar cifras, sino de generar conocimiento profundo que permita anticipar tendencias, conocer perfiles y mejorar cada punto de contacto con el cliente. Este giro cultural exige liderazgos comprometidos y una infraestructura tecnológica robusta.

Con cifras que superan los 144.498 millones de euros en valor en 2025, el sector financiero lidera la economía del dato, demostrando que detrás de cada bit existe una nueva fuente de ingresos predecibles dispuesta a redefinir el concepto de rentabilidad bancaria. A través de iniciativas como Open Banking y el desarrollo de APIs estandarizadas, las entidades pueden compartir datos de forma segura con terceros de confianza, creando ecosistemas colaborativos que benefician tanto al banco como al usuario final.

La evolución de la banca digital y el valor de los datos

El salto de la banca tradicional a la banca digital ha sido impulsado por la demanda creciente de servicios rápidos, accesibles y personalizados. En España, la penetración de la banca digital alcanzó un 70% en 2022 y se proyecta en un 85% para 2026, sumando millones de usuarios que confían en plataformas online para gestionar sus finanzas. Esta adopción acelerada se refleja en el aumento de transacciones electrónicas y en la disminución del uso de efectivo en comercios físicos.

• Ingresos estimados de 8.368 millones € en 2025 en el mercado de datos español.
• Crecimiento anual del 7,4% entre 2025 y 2030.
• Monetización directa de datos: 993 millones € en 2022 (+8,1% respecto a 2021).

Este avance refleja cómo la digitalización y el análisis, anonimización y explotación ética de datos se han convertido en pilares fundamentales para generar valor dentro de la industria. A nivel global, el mercado de pagos digitales pasará de 3,53 billones USD en 2018 a 19,89 billones USD en 2026, demostrando que los datos alcanzan su verdadera medida cuando se traducen en soluciones reales para el cliente.

La banca digital no solo reduce costes operativos, sino que facilita la creación de productos innovadores que responden a las necesidades cambiantes de múltiples perfiles demográficos, desde millennials hasta usuarios con rentas más altas que demandan servicios hiperpersonalizados.

Principales modelos de monetización de datos

Existen diversas formas de transformar datos en ingresos tangibles. Los modelos de monetización pueden ser directos, cobrando por el acceso o uso de datos, o indirectos, aprovechando la información para optimizar servicios y fomentar el cross-selling y la fidelización de clientes. A su vez, emergen tendencias como la tokenización de activos y el Data as a Service (DaaS), que elevan la propuesta de valor para inversores y terceros interesados.

• Modelos directos: APIs de pago por uso y servicios de Datos como Servicio (DaaS).
• Modelos indirectos: ofertas personalizadas, recomendaciones y alianzas estratégicas con fintechs.

Al adoptar modelos de ingresos directos e indirectos, las entidades consiguen diversificar sus fuentes de revenue y reducir la dependencia de los tipos de interés. Esta estrategia permite a los bancos lanzar nuevas líneas de negocio con nuevas corrientes de ingresos repetibles, garantizando estabilidad y capacidad de innovación continua en un mercado disruptivo.

Beneficios e impacto tangible

La monetización de datos aporta beneficios económicos, operativos y estratégicos que se traducen en ventajas competitivas duraderas. La capacidad de procesar información en tiempo real permite anticipar riesgos, detectar fraudes y ofrecer una experiencia de cliente optimizada. Además, la incorporación de tecnología avanzada crea un ciclo de mejora constante basado en métricas y resultados.

Con ejemplos de bancos que ya aprovechan sus datos para lanzar productos de inversión personalizados o para ajustar líneas de crédito al comportamiento real de sus clientes, el contraste entre antes y después es evidente. El retorno de inversión acelerado y medible convierte a los datos en un activo en sí mismo, sobre el que recaen decisiones estratégicas para impulsar el crecimiento sostenido.

Al analizar patrones de uso y risk scoring en tiempo real, las entidades reducen tasas de impago y mejoran la rentabilidad de su cartera de clientes, transformando la gestión de riesgos en una ventaja competitiva.

Desafíos éticos y regulatorios

La explotación de datos conlleva responsabilidades y riesgos que deben gestionarse con cuidado. El cumplimiento estricto del RGPD obliga a anonimizar y agregar los datos, garantizando derechos de privacidad y protección. Asimismo, la incorporación de la IA en procesos críticos debe responder a criterios de trazabilidad y explicabilidad para asegurar decisiones justas y auditables.

• Regulación RGPD: anonimización, consentimiento y trazabilidad de datos.
• Riesgos de IA: necesidad de modelos explicables y supervisión humana.
• Inclusión digital: brecha entre usuarios digitales y población vulnerable.
• Competencia con fintech: agilidad frente a entidades tradicionales.

Solo mediante políticas claras y un uso transparente de la información es posible generar confianza y asegurar la sostenibilidad del negocio. La adopción de soluciones RegTech y frameworks de gobernanza robustos facilita la supervisión y el control de calidad de los datos a lo largo de todo su ciclo de vida.

Estrategias para implementar con éxito

Para aprovechar al máximo el potencial de los datos, los bancos deben abordar varios frentes de actuación. En primer lugar, definir una estrategia clara de datos que incluya objetivos, métricas y roles de responsabilidad. En segundo lugar, invertir en talento especializado y en tecnología de vanguardia, desde plataformas de Big Data hasta herramientas de visualización avanzada.

Además, es esencial desarrollar plataformas de datos unificadas, creando entornos seguros (data lakes y data vaults) que faciliten el intercambio interno y con socios externos. Fomentar una cultura data-driven requiere capacitación constante y la integración de métricas basadas en insights en la toma de decisiones diaria.

Finalmente, formar equipos multidisciplinares que reúnan analistas, ingenieros y expertos en ciberseguridad garantiza una visión holística. Esta aproximación permite implantar detención de fraude en tiempo real y ajustar productos al comportamiento de cada cliente, fortaleciendo la resiliencia y la innovación organizacional.

Conclusión y proyección a futuro

La monetización de datos se perfila como el motor que impulsará la próxima década en la banca digital. Con previsiones de crecimiento anual superior al 20% para iniciativas basadas en datos y una economía global de pagos digitales estimada en 19,89 billones USD en 2026, el horizonte está lleno de posibilidades para quienes abracen este cambio.

La transformación hacia un modelo data mesh y banca descentralizada redefinirá la colaboración entre entidades, fintechs y reguladores. La tokenización de activos y la hiperpersonalización a través de IA serán claves para atender demandas específicas y crear productos financieros a la medida.

La invitación es clara: adopta una visión data-driven, establece estructuras de gobernanza sólidas y conviértete en protagonista de la revolución financiera basada en el verdadero nuevo oro de la banca digital. El futuro está en los datos y solo quienes lideren esta transformación cosecharán sus frutos.