IA de ConnectOne Bank baja la búsqueda de documentos a 30 segundos
Las herramientas de IA de ConnectOne Bank, creadas con nCino, redujeron la búsqueda de documentos de crédito comercial de 20 minutos a apenas 30 segundos, anunció nCino el 14 de julio de 2026. Un agente a la medida que actualiza las relaciones de clientes en los documentos redujo el tiempo de esa tarea en un 60%. Para un banco que atiende a pequeñas y medianas empresas, el cambio libera más horas del día de los banqueros para los clientes en lugar del trabajo administrativo.
Por qué los prestamistas comerciales pierden tiempo en papeleo
El problema de ConnectOne Bank era el trabajo administrativo en el crédito comercial. El banco, con sede en Englewood Cliffs, atiende sobre todo a pequeñas y medianas empresas, y sus banqueros dedicaban tiempo a buscar en documentos de política de crédito y guías de trabajo y a actualizar a mano los registros de clientes.
El CEO, Frank Sorrentino III, mide el costo en horas. Dijo a American Banker que una persona trabaja en promedio 2.000 horas al año, y que eliminar las tareas administrativas rutinarias podría devolverles a los banqueros de primera línea la mitad de ese tiempo.
Qué implementó ConnectOne con nCino
ConnectOne recurrió a nCino, un proveedor de software bancario con el que trabaja desde 2017. En abril de 2026, nCino incorporó varias herramientas de IA a los sistemas de banca comercial del banco. La implementación tiene dos partes.
La primera es nCino Banking Advisor, cuya función Knowledge Base ya está en producción dentro de nCino Commercial Banking Solution en el banco. La segunda es un par de agentes de IA a la medida construidos sobre nCino Agentic Operating System, o AOS. Entre los dos agentes cubren 16 habilidades únicas enfocadas en tareas de crédito lentas y engorrosas, y se sumarán más funciones en los próximos meses.
Cómo se construyeron y se gobiernan los agentes de IA
Los ingenieros desplegados de nCino trabajaron en el sitio junto al personal de ConnectOne para diseñar, construir y afinar los agentes directamente dentro del entorno del banco. nCino dice que así lo que tradicionalmente sería una transformación de varios años se volvió una implementación iterativa medida en semanas.
El AOS permite que un banco empiece con las funciones nativas de Banking Advisor de nCino y luego construya sobre ellas con sus propios flujos de trabajo, datos y conocimiento institucional. nCino dice que cada acción asistida por IA es auditable, explicable y queda bajo el control de la institución. Uno de los dos agentes usa Document Intelligence para actualizar relaciones de personas y empresas en los documentos.
Qué muestran los resultados tras los primeros meses
El resultado más claro es la búsqueda de documentos. Una búsqueda que antes les tomaba 20 minutos a los banqueros ahora tarda apenas 30 segundos, dijo nCino el 14 de julio de 2026. nCino lo describe como una reducción del 97,5% del tiempo de búsqueda; American Banker lo reportó como 98%. El uso de la herramienta también creció: los usuarios activos subieron un 41% en solo 10 semanas, según nCino.
El agente de actualización de relaciones redujo el tiempo de la tarea en un 60%, informó el banco. American Banker señala que ConnectOne reportó estas mejoras de eficiencia en tres meses. Todas estas cifras vienen del banco y de su proveedor; ninguna fuente da cifras de costos ni de ingresos del proyecto.
«Podríamos ahorrarle a nuestro personal de primera línea el 50% de su tiempo si les quitamos las tareas administrativas que hacen de forma rutinaria». Frank Sorrentino III, CEO de ConnectOne Bank, sobre la meta del banco
Qué cambia para los bancos comerciales
Para un prestamista comercial, la tarea aquí es el tiempo: menos horas del día de un banquero dedicadas a buscar respuestas de política y capturar datos, más horas para los clientes. El 50% de Sorrentino es una meta, no un resultado. Dijo a American Banker que un banquero que recupera 1.000 horas puede ser mucho más productivo, no que sea un motivo para recortar personal.
También rechazó la idea de que la IA agéntica sea sobre todo una medida de ahorro. Dijo que los banqueros manejan más clientes y traen más oportunidades, y que probablemente el banco necesitará más personas en el back office para atender el crecimiento. Es la opinión del CEO, no un resultado medido. Alrededor de la mitad de los bancos encuestados (54%) en la 2026 AI Talent Shift Survey de American Banker dijeron que el impacto de la IA en su plantilla ha sido positivo.
Qué sigue para ConnectOne y nCino
ConnectOne planea sumar funciones a sus dos agentes en los próximos meses. nCino, que dice atender a más de 2.700 clientes en el mundo, presenta al banco como uno de los primeros ejemplos de crear agentes a la medida sobre su plataforma en lugar de comprar funciones fijas.
Preguntas y respuestas
¿Cuánto tiempo ahorró ConnectOne en la búsqueda de documentos?
La búsqueda de documentos que tomaba 20 minutos ahora tarda apenas 30 segundos. nCino calcula la reducción en 97,5%; American Banker reportó 98%.
¿Qué herramientas de IA usa ConnectOne Bank?
Usa Knowledge Base de nCino Banking Advisor, ya en producción, y dos agentes de IA a la medida construidos sobre nCino Agentic Operating System, con 16 habilidades únicas entre ambos.
¿ConnectOne usa la IA para recortar empleos?
El CEO, Frank Sorrentino III, dice que no. Describe la IA agéntica como una inversión y no como una medida de ahorro, y espera que el banco necesite más personas a medida que crezca el negocio.
La visión de MOZGII
Cómo lo construiríamos
La banca es un buen lugar para los agentes de IA porque gran parte del trabajo consiste en encontrar la regla correcta y copiar la cifra correcta en el campo correcto. El caso de ConnectOne muestra los dos trabajos lado a lado: un asistente de búsqueda que responde a partir de documentos de política y un agente que actualiza registros de clientes.
Si construyéramos esto, trataríamos la biblioteca de políticas como el producto. Cada respuesta del asistente de búsqueda citaría el documento y la sección exactos, y un oficial de crédito sería responsable de esa biblioteca y retiraría las versiones viejas. Para el agente de actualización de registros, un banquero aprobaría cada cambio antes de que llegue al expediente del crédito, al menos hasta conocer las tasas de error. Cada acción quedaría registrada junto con el documento del que salió.
Fallaría cuando los documentos estén mal o desactualizados. Una herramienta de búsqueda que cita una política de crédito reemplazada es peor que una búsqueda lenta, porque suena segura. El agente de registros fallaría con escaneos desordenados y con clientes de estructuras de propiedad complejas. La métrica que vigilaríamos sería la proporción de cambios del agente que un banquero tiene que corregir, habilidad por habilidad.
Después construiríamos un agente que redacte la primera versión de un memorando de crédito a partir de los mismos documentos, con cada cifra vinculada a su fuente.
Fuentes
De dónde salen los datos de esta nota.