Inteligencia Artificial en la Banca para Mejorar la Experiencia del Cliente

Inteligencia Artificial en la Banca para Mejorar la Experiencia del Cliente

inteligencia artificial en la banca

Las necesidades de los consumidores bancarios han evolucionado a grandes pasos, y los bancos en el medio de la transformación digital todavía están aprendiendo cómo entenderlas y proporcionar servicios que les ayuden, más allá de realizar transferencias y depósitos.

En este contexto, entra en escena la inteligencia artificial, que en banca se utiliza para establecer conversaciones más significativas con los clientes, resolviendo problemas reales y gestionando las finanzas.

Según recoge el último informe “El uso de la Inteligencia Artificial en el sector bancario” de la Asociación Española de Banca, gran parte de la inversión en modelos de IA se está dirigiendo actualmente a los departamentos de marketing y desarrollo de productos, ya que permite analizar el comportamiento de los clientes y ofrecerle una mejor experiencia de usuario.

Tradicionalmente, estos servicios bancarios incluían aplicaciones básicas de elaboración de presupuestos o herramientas digitales, pero ahora la IA se está desplegando para ayudar a segmentar los diferentes pagos, proporcionar sugerencias a los clientes en función del historial de pagos, ofrecer una fuente de asesoramiento y un recurso para responder a las consultas habituales de los clientes a través de chatbots.

¿Cómo utilizan los bancos la inteligencia artificial de última generación para apoyar las interacciones con los clientes?

Actualmente la IA permite a los bancos centrarse en sus clientes aprovechando los datos que poseen para obtener información esencial. Esto, a su vez, hace que estos organismos puedan personalizar y mejorar la experiencia del usuario, haciéndola lo más sencilla posible, trabajando con los datos para ofrecer recomendaciones en tiempo real.

Incluso los consumidores con menos conocimientos tecnológicos podrán procesar sus transacciones bancarias de forma rápida y sencilla a través de una experiencia fluida. La IA puede utilizarse para crear una experiencia de usuario más inteligente y personalizada.

Por ejemplo, uno de sus usos es recopilar datos como el historial de gastos y compras de un cliente a lo largo de un periodo de tiempo y rastrearlos para ayudar al banco a enviar datos relevantes sobre el presupuesto y el ahorro. Al ofrecer a los clientes un servicio a medida, el banco puede aumentar su satisfacción y retención, lo que genera un valor mutuo tanto para ellos como para la propia entidad.

El éxito de las aplicaciones de IA en el sector bancario implica hacer un buen uso de las enormes cantidades de datos recopilados, independientemente del canal por el que se obtengan, ya sea a través de los cajeros automáticos, los canales web, las carteras digitales, la actividad en los puntos de venta o los dispositivos móviles.

Esta tecnología permite la personalización, al transformar digitalmente un servicio masivo en otro individualizado y personalizado, basado en el comportamiento, las preferencias y las necesidades únicas del cliente. Esto proporciona también a los bancos una diferenciación competitiva, ya que mejoran el cumplimiento, aumentan el compromiso del cliente y optimizan la eficiencia operativa general.

Un enfoque a medida

Ofrecer un alto nivel de compromiso con el cliente exige a los bancos tener visibilidad de su historial, para comprender sus hábitos y exigencias bancarias personales.

Por lo tanto, necesitan un sistema empresarial integrado que consolide los datos de los usuarios procedentes de todas las fuentes, desde las apps y las API (Interfaz de Programación de Aplicaciones, por sus siglas en inglés), hasta los datos de terceros.

Luego, el sistema puede utilizar la IA para ofrecer recomendaciones en tiempo real con el objetivo de aumentar la fidelidad, la retención y el valor de los clientes. Esta combinación de IA y toma de decisiones omnicanal puede añadir valor a la experiencia global del consumidor.

El análisis de las transacciones en tiempo real es crucial, ya que permite a los bancos cotejar los datos y realizar un seguimiento de las mismas con una baja latencia.

Esto no solo les proporciona una mejor visión de sus clientes, sino que también les daría el conjunto de datos necesario para aplicar la IA y el aprendizaje profundo para ofrecerles productos personalizados y de valor añadido, ya que aprende sobre sus hábitos de gasto a lo largo del tiempo.

Hay varias aplicaciones de inteligencia artificial en banca. Por ejemplo, ya hay un número creciente de startups, como Billage o BooBoo en España, que ayudan a gestionar la facturación, los cobros y los pagos y a hacer un seguimiento comercial de los clientes, así como a automatizar y optimizar cualquier necesidad de transporte y logística.

A medida que aumente la adopción de herramientas de toma de decisiones basadas en la IA, los gestores personales podrán ayudar de forma más precisa y coherente a un usuario con los mejores productos y servicios financieros para gestionar sus finanzas.

Los gestores personales también podrán analizar la experiencia bancaria de un cliente en los canales existentes. Esto permitirá a los bancos determinar la eficacia de sus procesos internos actuales, como, por ejemplo, si hay cuellos de botella.

A continuación, podrán modelar e implementar la optimización de procesos en todos sus canales físicos, web, digitales y móviles para atender a los clientes con mayor eficacia y ofrecerles una mejor experiencia.

Los consumidores españoles ya pueden resolver los problemas de finanzas personales con mucha más facilidad

Dado que los puntos de contacto humano no están siempre disponibles, los asistentes virtuales o chatbots impulsados por la IA pueden responder a necesidades bancarias sencillas de los clientes.

Desde la identificación de fondos en su flujo de caja que pueden trasladarse automáticamente a una cuenta de ahorro, y la alerta a los usuarios sobre cualquier actividad inusual en sus cuentas, hasta la provisión de ideas y consejos personalizados de gestión financiera.

La toma de decisiones basada en IA puede, en última instancia, ayudar a los bancos a agilizar el flujo de trabajo, reducir el volumen de consultas de los usuarios que llegan al centro de llamadas y mejorar el servicio al cliente.

Al permitir que los consumidores dispongan de más tiempo y contacto para abordar consultas complejas de gestión financiera personal -que un chatbot no puede responder- con su banco y sus gestores de cartera, se considerará a las entidades como una fuente fiable y creíble de asesoramiento financiero.

Los bancos que utilizan IA pueden lograr un entorno bancario más informado, que no solo proporciona a los clientes asistencia y conocimientos, lo que a su vez les da un mayor control sobre sus finanzas personales, sino también una sensación añadida de seguridad financiera.

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