Análisis de los datos bancarios

La banca del futuro se centra en la inteligencia artificial

El impacto generalizado y significativo que está teniendo la tecnología digital en el sector bancario resulta ya indiscutible. Como ocurre en todos los sectores productivos, también el de las instituciones financieras tiene la necesidad de conciliar dos exigencias fundamentales: mantener una elevada tasa competitiva, incluso fuera de sus límites geográficos conocidos, y relacionarse con unos consumidores que solicitan servicios cada vez más sencillos y al mismo tiempo eficaces, sin fricciones, y cada vez más personalizados.

La inteligencia artificial puede sin duda servir para tal fin: con un impacto silencioso aunque poderoso, es capaz de soportar y automatizar los procesos internos que afectan a los servicios prestados a los clientes, pues confía en el software para realizar la parte automática de las operaciones, lo que reduce los errores y acelera los resultados

¿Cómo cambia la oferta de los servicios bancarios con la introducción de la IA?

Entre los procesos bancarios en los que se puede aplicar la inteligencia artificial se cuentan, evidentemente, aquellos que sirven para la mejora de la experiencia del usuario en todos los canales del banco.

Pero no solo: los principales algoritmos de aprendizaje automático tienen aplicación en todos los ámbitos de previsión y análisis estratégico comercial, para los que la velocidad y precisión de las decisiones resultan fundamentales. Todo ello utilizando principalmente lo que se considera una fuente de rentabilidad aún poco explorada por las instituciones financieras: los datos.

La inteligencia artificial para personalizar la oferta y aumentar la fidelidad de los clientes

La IA puede tener un fuerte impacto en la relación entre el banco y sus clientes, actuales y potenciales. Las interacciones con todos los puntos de contacto y cajeros automáticos del banco generan datos valiosos sobre clientes tanto potenciales como actuales, los cuales se pueden recopilar para profundizar en su satisfacción, comportamiento o riesgo de abandono, para luego diseñar una experiencia del cliente aún más personalizada. Una herramienta de inteligencia artificial puede ayudar sistemáticamente a la recopilación, análisis y clasificación de esos datos, así como devolver otra serie de datos que puedan alimentar los sistemas de señalización digital, la gestión de documentos en el mostrador, las solicitudes de citas con asesores específicos y mucho más.

Todos los puntos de contacto y los cajeros automáticos que participan en la experiencia del cliente están alineados para exponer mensajes de marketing y recomendaciones sobre productos y servicios, lo que hace que dicha experiencia sea integral y esté enfocada en el cliente. Además, los servicios de inteligencia artificial pueden contribuir a elaborar programas de fidelización personalizados, e idear nuevos servicios que se adapten adecuadamente a tipos específicos de usuarios, de manera que se fomente la fidelidad de los clientes.

La inteligencia artificial para un análisis de los datos estratégico y evolucionado

Dada la gran cantidad de datos que tienen a su disposición las instituciones financieras, tanto en relación con los servicios comerciales como por su forma de uso por parte de los clientes, se ha hecho fundamental tener herramientas de IA disponibles para el análisis de dichos datos.

En este caso, el resultado de las operaciones basadas en algoritmos de minería de datos y aprendizaje automático es poder localizar correlaciones e identificar patrones reutilizables. Una de las funcionalidades del sistema basado en la IA es precisamente la de estudiar todos los datos de todas las transacciones bancarias y movimientos de flujos, en los canales minoristas activos, en todas las sucursales y en todos los puntos de contacto/efectivo, para proporcionar resultados sobre tendencias, estacionalidad y rentabilidad de cada servicio, para así poder identificar e implementar de la mejor forma posible estrategias de mercado específicas.

Un análisis de datos evolucionado, respaldado por la IA y utilizable a través de la integración nativa con las plataformas de inteligencia comercial, permite al banco desarrollar nuevos modelos de rendimiento y nuevos roles dentro de la cadena de valor.

La inteligencia artificial para el análisis predictivo y la gestión de riesgos

Una de las aplicaciones más naturales de las tecnologías de inteligencia artificial es el análisis predictivo: se trata del proceso que utiliza los datos históricos para proporcionar previsiones de escenarios futuros según ciertas condiciones. En el caso de los bancos, el análisis predictivo se puede aplicar a diversos procesos internos, entre los que se encuentran la gestión del ciclo de vida de los dispositivos físicos y la cadena de gestión del efectivo. Las previsiones generadas por algoritmos específicos de IA son fundamentales para optimizar la gestión de los riesgos operativos y garantizar mayores niveles de servicio y accesibilidad continua a los usuarios.

Y si hablamos de estrategias de suministro, para el banco resulta fundamental tomar medidas para mantener el control e incluso reducir drásticamente los costes: los de mantenimiento de los dispositivos, de manejo del dinero o, en general, los costes relacionados con aquellos tiempos y métodos que no se encuentran en consonancia con los ritmos requeridos por el mercado.

En el caso de la gestión de activos, la inteligencia artificial actúa para identificar patrones y tendencias a los que se aplica un algoritmo de mantenimiento estimado capaz de obtener escenarios extremadamente precisos de futuras intervenciones en cada activo y del funcionamiento futuro del dispositivo.

En el caso del proceso de manejo de efectivo, se parte de los datos de cada cajero automático para elaborar un modelo predictivo capaz de prever los movimientos debidos a retiradas, depósitos y devoluciones, que luego se aplicará para mejorar el proceso de suministro de efectivo, de manera que resulte el más adecuado para cada sucursal o dispositivo.

IA – Los beneficios para los bancos

Los escenarios de aplicación de las tecnologías de inteligencia artificial son variados y no incluyen solo la introducción de sistemas, plataformas o algoritmos específicos de aprendizaje automático o aprendizaje profundo. Se trata sobre todo de la integración y metabolización de estas nuevas herramientas dentro de las dinámicas organizativas y la estructura tecnológica existentes, con el claro objetivo de marcar la diferencia.

El módulo de IA, integrado con los sistemas propios, permite aprovechar al máximo los datos que ya están a disposición del banco para facilitar y acelerar las decisiones estratégicas y mejorar las inversiones.

Al hacer uso de la inteligencia artificial, el banco podrá:

  • Garantizar un enfoque centrado en el cliente aún más personalizado y que no excluya la relación humana.
  • Preservar las inversiones gracias a la integración inmediata con la tecnología omnicanal
  • Beneficiarse de una transformación digital que involucra a todos los actores del sector bancario, desde la dirección hasta el cliente
  • Generar cada vez más confianza en una marca que se renueva al poner sus miras en un enfoque inteligente, aunque sin dejar de lado la sencillez.

Inteligencia artificial en WinWebServer

Para saber más acerca de los módulos WWS que implementan algoritmos de IA:

WWS Customer Management

WWS Cash Management

WWS Business Analytics Management

WWS Asset Management

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