Año tras año, muchas compañías pierden clientes y, en consecuencia, mercado. Esto ocurre porque subestimamos la forma de posicionarnos: un precio competitivo sobre un buen producto o servicio ofrecido no lo es todo.
La confianza y una oferta innovadora tienen un rol protagónico a la hora de hacer elecciones.
La tecnología marca el ritmo de la evolución de diversos campos y la competitividad en el mercado no es una excepción: quién no se actualiza, queda obsoleto, avasallado por quién sí lo hace.
Cada vez más las personas tienen preferencia por un servicio o producto personalizado. La percepción de proximidad con la marca aumenta frente a una rápida y bien predispuesta atención al cliente y a procesos más simples y ágiles.
Todo esto puede lograrse o mejorarse aún más a través de la Inteligencia Artificial.
En este artículo profundizaremos sobre la Inteligencia Artificial como herramienta para aumentar específicamente la competitividad de las organizaciones bancarias.
Clarificando conceptos: Inteligencia Artificial, Machine Learning y Data Science
La Inteligencia Artificial (AI, por sus siglas en inglés, Artificial Intelligence) pasó de ser una fantasía alimentada por libros y películas para convertirse en algo mucho más habitual de lo que creemos.
En sí, la Inteligencia Artificial no es una sola cosa: implica utilizar el poder de procesamiento de las computadoras, los grandes volúmenes de datos (ya sean escritos, recolectados o imágenes), técnicas de manipulación de estos datos y control de flujo para reproducir el pensamiento o comportamiento humano.
Normalmente una persona mejora su desempeño o accionar en cualquier campo a través de la experiencia. Experiencia que, muchas veces, es supervisada por alguien con mayor conocimiento.
Las técnicas de Machine Learning, una de las áreas de la Inteligencia Artificial, busca lograr lo mismo en las computadoras: identifica patrones entre enormes cantidades de datos, los clasifica de manera correcta, realiza predicciones de comportamiento o resultados, e, incluso, aprende de su experiencia indicando mejoras en el proceso.
Las técnicas de Machine Learning están experimentando un boom reciente, a pesar de no ser nuevas (sus inicios datan de los años 50).
Esto se debe a que hoy existe la posibilidad de generar grandes volúmenes de datos, almacenarlos, manipularlos y utilizarlos para alimentar estos procesos y, de esta manera, generar la experiencia suficiente para conseguir un aprendizaje real y obtener un resultado satisfactorio.
Beneficios de la AI aplicada a banca
El uso de la Inteligencia Artificial en el análisis de grandes volúmenes de datos trae beneficios amplios y transversales a todo tipo de rubros empresariales, no sólo a las empresas de servicios informáticos.
Los bancos que han sabido detectar esta ventaja competitiva están usando la IA para estrategias como:
- Analizar procesos internos de las áreas del banco e identificar puntos de mejora, tanto en tiempo como en calidad.
- Customizar los distintos productos y servicios a los distintos perfiles de clientes y delinear acciones de marketing más enfocadas, no sólo para mantener los clientes actuales sino también para abrir el juego a sectores aún no explotados.
- Mejorar la experiencia de atención de clientes actuales, construyendo una relación más personalizada y segmentada, y analizando las quejas de los usuarios.
- Desarrollar informes financieros periódicos centrados en variables detectadas por los algoritmos con Inteligencia Artificial y simulaciones en ajustes de esas variables.
- Analizar sentimientos/emociones en redes sociales y medios de comunicación para luego transformarlos en servicios/productos personalizados.
Los bancos que implementan estas estrategias de forma manual se enfrentan a tareas lentas, caras e imprecisas. Hoy, en un mercado tan exigente, la Inteligencia Artificial es una herramienta para sostener la competitividad.
El camino hacia la transformación digital: aliados
Si bien son claras y contundentes las ventajas de la aplicación de Inteligencia Artificial, la mayoría de compañías aún no están preparadas por sí solas para lograr extraer el valor real de esta combinación de técnicas y tecnología.
¿Por qué?
- Para comenzar de cero con I+D en este campo se requiere contar con la infraestructura adecuada, lo cual es costoso y conlleva una gran curva de aprendizaje.
- Al no contar con los conocimientos necesarios, se setean expectativas irreales o mal enfocadas sobre lo que las técnicas de Machine Learning pueden lograr en sus organizaciones con los datos que se tienen disponibles.
- El mercado no cuenta con la cantidad necesaria de profesionales especializados en Data Science y Machine Learning para ser contratados. Es necesario contar con un grado alto de conocimiento y experiencia que no es fácil de encontrar en los cuadros profesionales.
Para que la incorporación de estas técnicas sea eficiente, maximizando los beneficios y reduciendo los riesgos, es necesario estar abiertos como organización a replantear los procesos internos y, sobre todo, sumar proveedores expertos que puedan inyectar Inteligencia Artificial al modelo de negocio de manera precisa.
Profesionales que ya cuenten con las herramientas y el conocimiento necesarios para identificar en qué casos utilizar IA y de qué manera, sacando la mejor ventaja posible con los datos disponibles.
Incorporar Inteligencia Artificial como estrategia tiene un impacto positivo en diversas áreas de cualquier compañía.
Las grandes candidatas para estas mejoras son aquellas que ya poseen enormes cantidades de datos personales, proporcionados por sus propios clientes y generados por sus acciones a través del tiempo: las entidades bancarias.
A través de un procesamiento inteligente de la enorme cantidad de datos que ya tienen disponibles, la banca puede conseguir tanto expandir su mercado como lograr mejoras sustanciales en su servicio, aumentando la confiabilidad de los clientes adquiridos para que sean aún más activos.
Inteligencia Artificial en banca: innovación de alto impacto
Una de las principales cualidades que debe tener un banco es generar un vínculo de confianza con el cliente. Para ello es imprescindible estar un paso delante de las amenazas de seguridad latentes, tales como el fraude.
Sin la Inteligencia Artificial, en general, y las técnicas de Machine Learning, en particular, sería imposible monitorear todas las transacciones de cada usuario, obtener su perfil y parámetros de su comportamiento habitual.
Estas innovadoras transformaciones permiten que el algoritmo examine cada acción que realiza el titular de la cuenta, evaluando con alta precisión qué tan probable es que esa acción sea auténtica o fraudulenta.
De esta manera pueden detectarse y atacarse fraudes en tiempo real y no luego de que ya hayan ocurrido, evitando así trabajo extra, descontento y desconfianza por parte del cliente afectado.
También puede explotarse la gran cantidad de datos históricos de cada cliente para armar su perfil y calificación crediticia. El trabajo humano pasa a ser complementario, más sencillo, rápido y eficaz en atención al cliente.
Con la aplicación de Inteligencia Artificial se pasa de la acción a la prevención: un algoritmo de Machine Learning bien entrenado y enfocado puede identificar variables a lo largo de un historial que se repiten cuando un cliente se transforma luego en moroso, permitiendo encontrar una tendencia.
- Generar confianza y ofrecer un servicio personalizado según las necesidades y el perfil del cliente
- Adelantarse a la competencia en innovación
- Contar con un ambiente de trabajo fluído, automatizando tareas monótonas que tienen a producir errores, planteando desafíos para los empleados con capacitación
- Minimizar los costos, maximizar las ganancias y la seguridad
Todas condiciones clave para posicionarse en el mercado.
La Inteligencia Artificial es la herramienta desarrollada por expertos que ya está siendo usada y es la indicada para los bancos, debido a su gran caudal de datos y posibilidades de aplicación para mejoras.
En 7Puentes contamos con los profesionales, la experiencia, el conocimiento y las herramientas para explotar el potencial de los datos de tu entidad bancaria de manera óptima.
Lo logramos a través de un desarrollo incremental que nos dé un feedback, iteración a iteración, para ajustar el proceso y, así, enriquecer los resultados obtenidos inicialmente.
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