La informática cognitiva permite anticipar patrones en los comportamientos de los usuarios para ofrecerles el producto ideal en el momento más oportuno

El conocimiento es el nuevo “oro” de la industria bancaria. Pero para que la información pueda ser traducida en productos y servicios tangibles, primero debe ser procesada y convertida en patrones detectables que permitan anticipar las necesidades de los usuarios.

La banca cognitiva es un concepto que permite tomar las prestaciones de la Inteligencia Artificial (IA), la automatización y la analítica, y ponerlas a la orden del conocimiento del usuario, con el fin de ofrecerle soluciones personalizadas, que pueden ir desde asesoría financiera, hasta un crédito necesario o una cuenta de ahorro con mejores intereses; todo esto con la intención de mejorar la experiencia del usuario y lograr fidelizarlo.

Esta comprensión de 360° de los datos le brinda el potencial a la banca de mantenerse a la vanguardia de los competidores y disruptores en el mercado, como las big tech y fintech, que ya han demostrado ser ágiles en desarrollos para este sentido.

Las tecnologías exponenciales como Machine Learning y Big Data tendrán cada vez más relevancia a la hora de transformar las cadenas de valor en el sistema financiero. Un 63% de ejecutivos en puestos gerenciales consideró que las herramientas de IA y analítica son fundamentales para el éxito de cualquier negocio, según una encuesta realizada por Deloitte en 2019, en diferentes sectores industriales.

Banca Cognitiva: mayor precisión

En la aplicación, la banca cognitiva permite realizar predicciones más precisas respecto al proceso de toma de decisiones del cliente y el flujo de las operaciones, mientras que la automatización de los medios que tienden a ser repetitivos o que guardan una relación estrecha con diversos algoritmos, ayuda a mejorar la capacidad de respuesta del negocio, ahorrando tiempo y elevando la eficiencia.

Hasta ahora hemos visto la banca cognitiva empleada en asistentes financieros virtuales y chatbot o en parámetros biométricos de seguridad, como una manera de ofrecer nuevos productos y mejorar los existentes.

Pero estos han sido apenas unos pasos de la gran disrupción que se espera de esta herramienta. Por ejemplo, se destacan los procesos de otorgamiento de crédito, donde cada vez es más común que se implemente tecnología de machine learning. A medida que la computadora obtiene más datos, aprende más sobre el cliente, incrementando la precisión y reduciendo los errores en la selección al brindar financiamiento, de acuerdo al estudio hecho por Deloitte.

Asociaciones Estratégicas

En el caso de los bancos que no cuentan con arquitecturas listas para incorporar tecnologías como IA, se espera que el potencial de la banca cognitiva sea alcanzado a través de la asociación con proveedores externos, que vendrán a apoyar con plataformas que han hecho desarrollos previos en este sentido.

Si bien las herramientas de mercadeo tradicional siguen teniendo un lugar dentro del conocimiento del journey del cliente, a través del contacto diario en sucursales, o encuestas, la IA y el análisis de la data densa son más precisas a la hora de crear arquetipos del usuario, que deben estar en el centro de cualquier estrategia de negocio.

Algunos proveedores de tecnología incluso apuntan a captar data de redes sociales para saber cuándo un cliente va a abrir un emprendimiento y ofrecerle un crédito para pequeñas empresas, o cuando una usuaria se convertirá en mamá para presentarle ofertas de tiendas minoristas asociadas, con todo lo necesario para sus nuevas necesidades.

La clave, a todas luces, es aprovechar la data nueva y almacenada, y procesarla en conjunto con todas estas nuevas tendencias que van desde el aprendizaje automático, robótica e incluso blockchain, para continuar personalizando la experiencia entre el banco y el usuario.

Los expertos señalan que los bancos no deben esperar mucho para empezar a empaparse en las tecnologías cognitivas y así emprender la construcción del banco del futuro, donde la prioridad será la distribución de datos en tiempo real, con computadoras que dejarán de procesar para empezar a aprender.