Acercándonos al banco ideal con analítica avanzada e inteligencia artificial

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En el pasado SAS Global Forum (#SASGF), Alex Kwiatkowski, Advisory Banking Consultant de SAS, y Thomas Zink, de IDC,  lideraron una sesión titulada “Building a Better Bank” (Construyendo un mejor banco). Un resumen rápido de dicha sesión es que no importa el tamaño del mercado o la cantidad de usuarios que se tengan, la búsqueda de un mejor banco es un deseo constante y quizá la principal misión que tienen muchos de los líderes de las entidades financieras. Por ejemplo, Rodrigo Prieto, Vicepresidente de Riesgos de Bancolombia, y quien también tuvo una destacada participación en #SASGF habló de cómo en esta entidad están procurando mejorar y optimizar siempre todos los procesos a través del uso de soluciones analíticas.

Con base en estas intervenciones y con lo que recogemos constantemente de nuestras interacciones con clientes del sector financiero, quiero destacar tres de los principales aspectos que acercan a las entidades a ese sueño de convertirse en el “Banco Ideal”: 

1. Servicio al cliente optimizado

Aunque en países como Colombia y otros de Latinoamérica el uso de efectivo sigue siendo muy fuerte, es claro que todo lo vivido con la pandemia, las cuarentenas y las limitaciones de desplazamientos han traído consigo un impulso importante hacia la digitalización de las transacciones.

“Un estudio de Asobancaria sobre medios de pago reveló que en 2018 el uso de efectivo representó un 60% mientras que, en 2020, esa cifra se redujo a 35,9%. Desde luego, el porcentaje del año pasado fue mucho menor porque la pandemia impulsó (y también obligó) a muchas empresas a transformarse digitalmente con el fin de ofrecer a sus clientes diversas alternativas de pagos en línea”, precisa un informe sobre digitalización financiera elaborado por Bancolombia.

El servicio al cliente se ha convertido por este motivo en un desafío importante para apalancar esta transformación digital.  Según la Superintendencia Financiera de Colombia, en solo febrero del presente año los usuarios presentaron 15.330 quejas frente a las entidades financieras; una muestra de que a pesar de los grandes avances y adaptaciones que los bancos están teniendo, aún tienen importantes retos en su operación para construir organizaciones más sólidas y eficientes.

Las soluciones de analítica en tiempo real generan mucho valor para cubrir las necesidades de servicio al cliente ya que permiten entender las necesidades de los consumidores, adelantarse a ellas, crear campañas de soporte digital más efectivas, lanzar productos a su medida o llegarles con la oferta adecuada en el momento ideal.

2. Entidades que gestionan mejor los riesgos

Para las entidades bancarias específicamente, un desafío importante es el relacionado con la gestión integral de riesgos, algo vital en estos tiempos de constantes y abruptos cambios. La analítica avanzada se ha convertido en la base que permite a las entidades formular servicios más relevantes y optimizar procesos operativos, pues es la forma en la que pueden responder ante eventos inesperados y anticiparse para tomar decisiones más acertadas.

En las últimas décadas la manera en la que las instituciones financieras toman decisiones crediticias ha cambiado radicalmente y los modelos analíticos han jugado un papel fundamental, pues nos permiten entender mejor el comportamiento de los clientes y manejar diferentes tipos de escenarios para poder gestionar los riesgos de una forma más eficiente e inteligente. Extraer inteligencia de los datos y formular diversos modelos de riesgo permite tomar decisiones de aprobación de créditos, realización de inversiones o colocación de nuevos productos aún en escenarios inciertos y que requieren de adaptación como los actuales.

La posibilidad de combinar los modelos tradicionales con soluciones avanzadas basadas en analítica de datos está habilitando grandes oportunidades para que las entidades puedan construir nuevos negocios, mejorar sus productos y generar nuevos ingresos. 

Hemos hecho algunas investigaciones en los últimos dos años, analizado casos de bancos que han implementado productos y servicios y han aprovechado modelos de analítica avanzada e inteligencia artificial. Nuestra predicción es que, en los próximos tres años, del 5 al 10 por ciento de los ingresos de las entidades bancarias se obtendrán de gestionar más eficiente e inteligentemente los riesgos a partir de la implementación de mejores modelos analíticos. Esto toma tiempo, por lo que para lograrlo debemos acelerar esta transformación e invertir en innovación.

3. Más soluciones para combatir el fraude

"El fraude nunca duerme" es una frase que escuchamos con frecuencia. Los delincuentes responsables de los fraudes no solo son creativos, sino también insaciables. Cada vez están buscando nuevas formas de hacer daño y de aumentar el impacto de sus acciones.

La utilización de chatbots por parte de las entidades financieras para automatizar varios de sus procesos y mejorar algunos de sus servicios es sin duda una gran innovación para la interacción con los clientes, pero también se ha convertido en una nueva ventana para los defraudadores.

“La demanda de apoyo a las víctimas de fraudes mediante chats en vivo ha crecido de manera constante desde que ITRC inició el servicio en 2014, pero 2020 fue un año diferente a cualquier otro. Vimos niveles récord de fraude y robo de identidad a raíz de la pandemia, que repentinamente golpeó a todas partes, todo a la vez", dijo Eva Velásquez, directora ejecutiva del Centro de Recursos de Robo de Identidad (ITRC, por sus iniciales en inglés), en una comunicación conjunta realizada en el pasado #SASGF. Para prevenir este tipo de fraudes en identidad digital, las soluciones de SAS hoy en día permiten obtener información sobre múltiples canales en tiempo real y tener una reacción relacionada frente al fraude mucho más rápido. También permiten cumplir con normatividades avanzadas más eficientemente.

La idea de acercarnos a un “Banco Ideal” se da no solo por la innovación tecnológica sino también por la adopción rápida de la misma. No se trata de que la tecnología reemplace a los encargados del servicio al cliente o a las personas responsables de Riesgo y Fraude, pero sí que los ayude a mejorar su operación, para asegurar mejores experiencias a los clientes, que en últimas son las que más pueden acercar a una entidad financiera a su propósito de ser el banco ideal.

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About Author

Javier Alexander Rengifo

Senior Manager Customer Advisory SAS Colombia & Ecuador

Javier es Ingeniero de Sistemas y Computación con una Maestría en Ingeniería de la Información y un Postgrado en Gestión de Riesgos Financieros. Actualmente está cursando un doctorado en Gestión de la Innovación Tecnológica en la Universidad de los Andes. Es profesional experto en el campo de la Analítica de Datos con experiencia y certificaciones en una amplia gama de tecnologías y soluciones, tales como: Visualización de Datos, Balanced Scorecard, Data Mining, Machine Learning, Inteligencia Artificial, Big Data, Data Science y Soluciones Cloud. Tiene un trayectoria profesional probada de más de 17 años, diseñando e implementando sistemas analíticos para apoyar las decisiones corporativas en múltiples proyectos y oportunidades de negocio, tanto en empresas líderes en Colombia como en otros países de Hispanoamérica. Actualmente, Javier se desempeña como Gerente Senior de Customer Advisory en SAS Institute; liderando a un equipo de profesionales expertos en soluciones analíticas responsables de proporcionar asesoramiento funcional y técnico sobre soluciones y servicios de Inteligencia Artificial y Analítica Avanzada, para soportar la toma de decisiones en los procesos de Inteligencia de Clientes, Gestión de Riesgos y Prevención de Fraude.

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