Data-driven banking: cómo definirá el presente y futuro de la industria

El término "banca basada en datos" se refiere a todas las actividades que aprovechan los datos para proporcionar una gama de servicios bancarios.

A través del uso estructural y específico de herramientas digitales, la banca basada en datos contribuye de manera decisiva a lograr resultados importantes: en la definición del riesgo (aprovechando información más rica y completa en tiempo real), en la identificación de nuevas oportunidades de crecimiento (a través de conocimientos que pueden ayudar a tomar decisiones más precisas de manera oportuna), y en el desarrollo de formas personalizadas para que los bancos interactúen con sus clientes (convirtiendo el conocimiento adquirido sobre un cliente individual en una fuerte ventaja competitiva).

Las instituciones de servicios financieros que invirtieron en sistemas avanzados de administración de datos pudieron aumentar la calidad de su desempeño, mejorar la experiencia del cliente y, en última instancia , aumentar las ganancias. En el paradigma de la banca basada en datos, el objetivo comercial ya no se resuelve en una simple ganancia incremental, sino que, a través del análisis avanzado de datos, apunta a identificar oportunidades siempre nuevas, a menudo ocultas o aún inexploradas .

Antes de analizar el presente de la banca basada en datos y mirar hacia el futuro de la industria, hagamos una pausa por un momento para descubrir la naturaleza un tanto universal de la relación que une a los bancos y los clientes.

Información, conocimiento, confianza: todo comienza con los datos

Si bien la "banca basada en datos" no es un concepto nuevo, en el mundo actual ha adquirido una importancia sin precedentes. Para comprender su verdadero significado, debemos considerar la banca basada en datos en relación con otro concepto que siempre ha sido fundamental para el marketing en esta industria, el de " confianza ".

Los bancos y las entidades financieras basan la relación con sus clientes en la confianza. Del lado del cliente, "confiar" es, ante todo, compartir una variedad de información confidencial. A partir del conocimiento obtenido a partir de esta información, el banco formula hipótesis y diseña soluciones específicas. Si la base de la toma de decisiones la proporciona el conocimiento compartido, podríamos decir que la confianza es el recurso que alimenta la existencia misma de la banca.

Lo que ha cambiado con la llegada de Internet no es la sustancia de la relación entre los bancos y los clientes, sino la estructura, el alcance y la intensidad. Los canales abiertos a través de la digitalización masiva han aumentado considerablemente la cantidad de datos a los que pueden acceder las organizaciones bancarias, lo que lleva a un cambio de paradigma real .

El paso evolutivo más avanzado en la banca basada en datos, el que experimentamos cada vez que accedemos a los servicios en línea de nuestro banco, es una consecuencia directa de la transformación digital. El efecto más macroscópico de este cambio de época es la explosión de oportunidades para que los actores de la industria profundicen su conocimiento de su público objetivo. Preferencias, necesidades, patrones de compra: una gran cantidad de información contenida en Big Data que nos dice qué y cuánto está dispuesta a pagar la gente. Es precisamente gracias a la banca basada en datos que los bancos pueden gestionar de forma integral toda esta información con un enfoque único que integra metodologías y tecnologías de última generación.

La promesa que ha sustentado hasta ahora la dinámica de la industria bancaria se ha actualizado con los datos: la necesidad de escuchar necesidades y urgencias, de crear ofertas que beneficien al cliente y de proponer servicios cada vez más personalizados. Para que generen valor (y construyan la lealtad del cliente), los datos, tanto los datos únicos como los datos de terceros, deben administrarse estratégicamente, manejarse de acuerdo con los procedimientos y regulaciones de seguridad, interpretarse correctamente y comunicarse a través de mensajes que sean transparentes. clara, comprensible y posiblemente interesante. Para llevar a cabo todas estas actividades clave, el mercado bancario y financiero se ha abierto a las llamadas "FinTechs", empresas del sector de TI que pueden establecerse con relativa rapidez como actores útiles, y en ocasiones indispensables, para guiar , innovar , y mejorar los procesos centrales de las empresas “tradicionales”.

El surgimiento de FinTechs en la banca basada en datos

Dentro de un contexto bancario basado en datos, las FinTech, ya sean nuevas empresas o grandes corporaciones tecnológicas , utilizan la innovación tecnológica como palanca para impactar los modelos comerciales existentes y para redefinir la lógica operativa y operativa de un mercado cada vez más concurrido y competitivo. Pueden confiar en herramientas digitales increíblemente eficientes y una gran experiencia que diferencia, enriquece y mejora los servicios que los bancos ya ofrecen.

La expansión de FinTech ha provocado un cambio en las expectativas de los consumidores , tanto que para mantenerse al día con los competidores, los bancos tienen que rediseñar por completo su experiencia de cliente. La naturaleza distribuida y nativamente digital de las empresas FinTech también ayuda a hacer frente a situaciones de crisis o emergencia al acortar la distancia entre la empresa y los clientes mediante la implementación de modos alternativos de comunicación y soluciones ágiles y eficaces, como las configuradas para ejecutar pagos digitales.

La digitalización, premisa necesaria de la banca basada en datos, ha dado un impulso extraordinario a la innovación en los servicios financieros tradicionales, por ejemplo, simplificando los métodos de acceso y agilizando o agilizando operaciones como la apertura de una cuenta bancaria, la solicitud de un préstamo, o realizar pagos. Esta pequeña revolución, que ha tenido un impacto en los ingresos y la relevancia de muchos proveedores tradicionales, también ha producido un efecto importante de inclusión social: ha permitido llegar a objetivos antes desatendidos o excluidos.

De FinTech a la banca abierta: banca basada en datos para liberar el potencial incrustado en los datos

Si bien las FinTech ingresan al mercado sin la carga de los sistemas heredados y pueden utilizar tecnologías avanzadas como la nube, la IA y el ML en todo su potencial de inmediato, también tienen que lidiar con algunas limitaciones estructurales. Por ejemplo, no pueden confiar en el conocimiento del dominio y carecen de los datos históricos necesarios para proporcionar un análisis profundo y preciso. Para resolver este conflicto, el enfoque de datos de toda la industria bancaria se rediseñó fundamentalmente en 2019 luego de la introducción de la Directiva de Servicios de Pago 2.

La directiva PSD2 requería que todos los bancos europeos abrieran sus API a otros actores de la industria (las API son interfaces de programación de aplicaciones, los intermediarios de software que permiten que dos aplicaciones se comuniquen entre sí), marcando efectivamente el nacimiento de Open Banking , el marco de producción donde los jugadores del ecosistema bancario comparten flujos de datos entre sí.

Los beneficios de las capacidades basadas en datos

Hoy en día, todos queremos disfrutar de productos y servicios fluidos, fáciles de usar, rápidamente disponibles y rentables. Y esperamos establecer relaciones con nuestro banco que sean gratificantes, emocionalmente atractivas o incluso “divertidas”. Para lograr experiencias de cliente de mayor calidad, estamos dispuestos a compartir datos e información, incluso información confidencial (p. ej., dejar reseñas, habilitar la geolocalización, crear cuentas en plataformas sociales).

Los bancos y otros actores de la industria segmentan el público objetivo utilizando los datos que proporcionamos (p. ej., a través de perfiles de clientes, análisis de patrones de transacciones, comportamientos actuales y pasados), para que obtengan información detallada en tiempo real. Luego pueden predecir (por ejemplo, a través de análisis predictivos ) los productos o servicios que compraremos en el futuro inmediato y diseñar las ofertas que mejor se adapten a nosotros.

Nuestra disposición y tolerancia se traduce, por un lado, en cantidades cada vez mayores de datos de varios canales y fuentes de terceros y, por otro lado, se traduce en la creación de nuevas funcionalidades basadas en datos que los bancos y las instituciones financieras implementan para mejorar su servicios (gracias en parte a la intervención de FinTech en los aspectos del proceso que son más susceptibles de automatización).

Existen numerosos beneficios que las funcionalidades bancarias basadas en datos pueden aprovechar para aumentar el valor de los servicios financieros. Estos son los principales: versatilidad, eficiencia, personalización, aumento de ingresos, precisión de los supuestos y mejor gestión de riesgos.

Versatilidad

Para aumentar los ingresos, las empresas de servicios financieros pueden utilizar los datos recopilados sobre los clientes para crear productos y servicios nuevos e innovadores, incluso en colaboración con instituciones no bancarias.

Eficiencia

La recopilación y optimización de datos , en los que se basa la banca basada en datos, permite a las organizaciones bancarias simplificar y optimizar sus procesos internos , incluido el uso de soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Como resultado de la banca basada en datos, los costos operativos se reducen y los niveles generales de rendimiento aumentan. La disponibilidad de datos de clientes correctamente procesados ​​reduce los riesgos operativos. Esto se debe a que la información que llega en tiempo real ayuda a eliminar problemas críticos aguas arriba y mejora la automatización . El uso sinérgico de canales fuera de línea y en línea también permite aumentar el número de clientes.

Personalización

Uno de los beneficios más importantes de recopilar y optimizar los datos de los clientes es la personalización que permiten estas actividades de análisis. Los bancos pueden utilizar los datos recopilados para adaptar sus productos y servicios a las necesidades personales de objetivos cada vez más perfilados y circunscritos. Precios personalizados, servicios enfocados en las necesidades específicas del cliente, contenido detallado elegido para aumentar el empoderamiento y el bienestar financiero: estas son solo algunas de las iniciativas que la personalización puede lograr, impactando directa e indirectamente tanto en el conocimiento de la marca como en los ingresos.

Mayores ingresos

Con los resultados de análisis de datos cada vez más sofisticados, a menudo basados ​​en inteligencia artificial, los bancos pueden visualizar comportamientos recurrentes y tendencias del mercado y medir la eficiencia en tiempo real de los procesos internos. De esta forma, pueden identificar la disposición a pagar de sus clientes y repensar su estrategia para crear ofertas y productos que sean capaces de aprovechar el conocimiento generado por los datos.

Al aumentar considerablemente la precisión de los modelos de fijación de precios y reducir la necesidad de formular un conjunto indefinido de supuestos en busca de los "mejores", los bancos y otras organizaciones financieras obtienen una importante ventaja competitiva: anticipan los desarrollos del mercado con iniciativas comerciales más informadas y son capaz de retener y adquirir nuevos clientes , en última instancia, maximizando los ingresos.

Suposiciones más precisas

Gracias a la banca basada en datos, las empresas pueden tomar decisiones más informadas que influyen en una serie de actividades cruciales: desde promover medidas para prevenir delitos financieros (incluso los muy sofisticados) hasta ayudar a las instituciones financieras a detectar fraudes, desde ampliar las decisiones crediticias hasta mejorar las estrategias de financiación para previsión de las necesidades de liquidez.

Las suposiciones más precisas juegan un papel decisivo en la mitigación del riesgo , la reducción de costos y la maximización de las ventas porque permiten la creación de modelos predictivos. En base a esto, los bancos pueden desarrollar ofertas de venta cruzada que sean realmente relevantes para el cliente individual.

Mejora de la gestión de riesgos

Al confiar en los datos, los actores bancarios y financieros minimizan el riesgo mientras operan de conformidad con varias autoridades reguladoras.

Maximice los activos de información para mejorar el proceso de compromiso y fortalecer la relación con el cliente

Para permitir la implementación de iniciativas bancarias basadas en datos y respaldar las posibilidades que ofrecen AI, ML y Blockchain, debe rediseñar la cadena de valor de los datos para que toque cada etapa del proceso, desde la adquisición hasta el almacenamiento, desde el procesamiento hasta el intercambio. Esta reorganización y reestructuración, aunque extremadamente compleja, se puede abordar con éxito hoy con nuevas herramientas de captura y estructuración de datos, almacenes de datos basados ​​en la nube de última generación y técnicas analíticas para identificar conexiones entre datos aleatorios. Juntas, estas herramientas y técnicas pueden ayudar a las organizaciones a transformar volúmenes crecientes de datos en activos que se pueden utilizar en procesos de toma de decisiones automatizados, más completos, más rápidos y precisos.

Al maximizar el valor de los activos de información, los actores del mercado (bancos, instituciones financieras, FinTech) hacen que el proceso de involucrar a nuevos prospectos y fortalecer una relación con los clientes existentes sea más eficiente y efectivo.

La banca basada en datos permite una sólida ventaja competitiva a corto y largo plazo al enfocar la inversión en dos frentes:

1. La consolidación de los activos de información integrados en los datos a través de la implementación de estrategias específicas de gobierno de datos;
2. El aumento de la calidad de la experiencia del cliente mediante el aprovechamiento pleno de la información existente en la empresa , mediante la creación de un sistema de comunicación abierto, interactivo y personalizado.

Si las nuevas dinámicas introducidas por la banca abierta permiten una expansión progresiva de los activos de información disponibles, el análisis de datos es el primer paso indispensable en la banca basada en datos que está destinada a influir en el presente y el futuro de la industria.