La práctica combinada de uso y análisis de datos permitirá a los bancos afinar sus procesos y personalizar sus productos para ofrecer experiencias a medida
Es un hecho: las expectativas de los consumidores no son las mismas que antes. Desde la rapidez en cómo las compras del supermercado llegan a las casas, hasta cómo un algoritmo es capaz de recomendar música afín a una playlist, los usuarios esperan cosas diferentes de las compañías con las que interactúan en su vida cotidiana.
Lo mismo aplica para los bancos. Es por esto que las organizaciones se están replanteando -y así deben hacerlo- cómo complementar o reemplazar prácticas tradicionales con modelos predictivos que los ayuden a servir mejor a sus usuarios.
Valiéndose de la combinación de herramientas como Inteligencia Artificial (IA), automatización y ciencia de datos, las instituciones cuentan con la capacidad de convertirse en bancos inteligentes.
Y es que, en tiempos digitales, la banca debe ser una vía de acceso y uso eficaz para sus clientes, alimentada por la curiosidad por aprender de ellos y ofrecerles respuestas de una manera diferenciada y robusta frente a la competencia.
Para lograrlo, los datos, al ser la unidad mínima, pero esencial de información del cliente, siguen estando a la cabeza de la estrategia.
Pero estos no rendirán frutos si son usados de forma aislada o dejados hasta envejecer en los servidores de los bancos. Deben ser analizados y gestionados constantemente para dotar a la institución de habilidades instruidas de actuación.
El punto de encuentro de este perspicaz movimiento es la creación de experiencias de navegabilidad satisfactorias, nacidas del procesamiento de grandes lagos de información y la toma de decisiones a través de software inteligente. Esto permite que los robots puedan automatizar procesos y dar respuesta a peticiones específicas, si cuentan con la información necesaria para ejecutar estas acciones.
Igualmente, esta inteligencia no puede apoyarse en información estática. Al contrario, debe ser del día a día, permitiendo que esta personalización de la experiencia se ejecute en el momento más adecuado para el usuario y evolucione con él.
La fuerza impulsora detrás de una entidad inteligente es el análisis de datos que nos permita mejorar en la toma de decisiones y, por tanto, ser realmente útiles para nuestros clientes en el momento que ellos lo necesiten. Sin embargo, este análisis no será efectivo si no se aterriza en productos que otorguen una experiencia sagaz.
Los pagos digitales son de las funcionalidades donde hay más por hacer en estos días, pero una solución por sí sola no agrega ningún tipo de valor al usuario.
Pero si, por ejemplo, usando herramientas de innovación y aprendizaje automatizado podemos sumar alertas cuando se realicen pagos inusuales o superiores a montos normales, entre otras capacidades, se estará agregando valor al usuario, por dos motivos: para que no exceda su presupuesto mensual o para alertar de algún exceso de cobro en un pago.
Otra de las funciones que gana relevancia dentro del smart finance es la sumatoria de una opción de gestión patrimonial, pero con características de chat o contacto con asesores en tiempo real, que son de las soluciones más demandadas por los usuarios, de acuerdo con una investigación de la consultora de analítica de datos JD Power.
La oportunidad por explorar este campo es enorme ya que, según el mismo informe, pocas aplicaciones de administración de patrimonio brindan el nivel de interacción con los asesores que los clientes buscan.
La automatización y la IA también avanzan en el combate contra el crimen financiero. Los datos de los clientes deben estar adecuadamente protegidos contra la interferencia de terceros, por lo que se hace cada vez más relevante cifrar la conexión y controlar el acceso a información sensible.
Un banco inteligente debe realizar la autenticación con la combinación adecuada de factores de seguridad del usuario antes de revelar información confidencial.
En este sentido, es importante diseñar las apps y otros canales digitales de tal manera que, si el dispositivo es robado o se pierde, el riesgo para los clientes y para el banco sea mínimo. Una de las soluciones que está tomando cada vez más fuerza es la seguridad biométrica, como la huella dactilar y el reconocimiento facial.
También el uso y reconocimiento de patrones de uso con IA, los cuales levantan alarmas de mostrar perturbaciones.
Para la banca inteligente, la IA y la analítica de datos juegan un rol que además de mejorar la experiencia del usuario, también aumentan la retención del cliente, impulsando así, la rentabilidad.
La combinación de ambas herramientas permite generar nueva información, pero también oportunidades comerciales ya que se obtiene una base de conocimiento estructurada, integrando datos complejos y su posterior análisis, gracias al aprendizaje automatizado y profundo.
La IA se trata de una propuesta cada vez más consolidada en la industria financiera. Así lo demuestra un estudio realizado por Capgemini que da a conocer que el 85% de los ejecutivos bancarios conciben que la IA -y la automatización impulsada por IA- serán su principal prioridad tecnológica en los próximos 12 meses.
La capacidad inteligente de la banca se ve repotenciada con estas nuevas tecnologías, ya que generan un aprendizaje basado en la captura de información más relevante de los usuarios, lo que permite a la institución financiera obtener un conocimiento más refinado y valioso de los clientes.
Esto permite mejorar no solo la oferta del banco con productos y servicios personalizados y útiles para sus usuarios, sino que también mejora la productividad interna, porque permite automatizar procesos engorrosos.
El resultado es una respuesta acorde a las necesidades de cada perfil, cumpliendo con las nuevas expectativas digitales y posicionándose como un aliado financiero que ofrece información ajustada al contexto y cotidianeidad de cada cliente.
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