Si algo no falta en los servicios financieros son datos. A lo largo de décadas, las empresas del sector cuentan con una enorme cantidad de información surgida de las transacciones con los clientes, de cómo estos se comportan como consumidores o de qué productos eligen para ahorrar o invertir.

La capacidad de capitalizar todos esos datos representa una oportunidad sin precedentes para que las empresas del sector sean más competitivas. Y que también puedan entregar productos hiper personalizados y con una altísima tasa de satisfacción por parte del cliente.

La consultora McKinsey estima que el valor adicional que pueden obtener los bancos que aplican estrategias vinculadas a IA ascienden a US$1.000 millones al año.

Es también una posibilidad para democratizar el acceso a la banca. Cada vez son más las fintech que, aprovechando el poder de los datos, promueven la inclusión financiera y otorgan cuentas y créditos a personas históricamente por afuera del sistema.

Máxima seguridad

Por ejemplo, es posible predecir en segundos el perfil crediticio de un cliente y otorgar préstamos de inmediato. Utilizando modelos de gestión del riesgo de datos e impulsados por inteligencia artificial y herramientas analíticas, el potencial de posibilidades es infinito.

Esto ataca una de los principales obstáculos para la inclusión financiera. Históricamente quedaron marginados pymes y pequeños emprendedores por no contar con un historial crediticio que no podían comenzar a configurar, precisamente, porque no les daban el crédito.

Otro avance en términos de seguridad en las transacciones apoyado en un modelo data driven es la gestión de fraudes. Se evalúa y correlaciona comportamientos fraudulentos y detecta patrones y actividades sospechosas.

Menos errores humanos

Los datos ayudan también desde la imagen. Los sistemas de reconocimiento facial son cada vez más utilizados por empresas del sector y son útiles para la operatoria cotidiana.  Solo el usuario verdadero ingresa a sus cuentas en los canales digitales, e incluso en los cajeros automáticos gracias a sus cualidades biométricas únicas.

La automatización inteligente, por su parte, habilita a los responsables de impuestos, legales y fraudes a dejar de lado tareas repetitivas, tediosas y altamente propensas a errores. Permitiéndoles dedicar su tiempo a entregar un mayor valor agregado a la organización.

Para el área de finanzas, la analítica avanzada de datos es una herramienta fundamental para acelerar los cierres, entender la posición del banco y anticipar desvíos.

Servicios a medida

Desde el punto de vista de la rentabilidad y la fidelización de los consumidores, el uso de los datos a escala masiva permite a los bancos entregar experiencias y productos altamente personalizados.  Logrando que contemplen en su diseño las preferencias históricas del cliente y hasta todas sus interacciones pasadas con la entidad.

Cruzando información se puede incluso entregar propuestas puntuales y oportunas. Si el cliente cambió su auto hace cuatro años y ese es el tiempo promedio entre una renovación y la siguiente, se le puede ofrecer un préstamo prendario para simplificar la siguiente transacción. O acercarle opciones de inversión relacionadas específicamente con su perfil.

Más avanzado aún, los servicios de orientación financiera basados en datos y apoyados en bots, entrenados adecuadamente, procesan en tiempo real millones de fuentes de datos sobre inversiones y entregan una solución óptima y muy relevante según las necesidades, el perfil y la capacidad financiera de cada cliente.

Los tiempos cambian a gran velocidad: hoy los bancos concentran más riquezas en sus centros de datos que en sus cajas fuertes.

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