La pandemia mundial ha dado paso a un nuevo paradigma para el sector bancario que exige una transformación más rápida hacia servicios centrados en el cliente: digitalizados, personales y convenientes.
Con iniciativas de inteligencia artificial, aprendizaje automático y big data que impulsan el cambio, las instituciones financieras están recurriendo a estas tecnologías para optimizar los procesos y mejorar la experiencia.
La información es la base de mejores y más precisas decisiones, sin embargo, abundan cuestiones como: ¿cuáles son las mejores tecnologías para la banca hoy en día? o ¿Cuáles deberían priorizar las instituciones financieras en el futuro?
Tendencias clave de la banca para preparar operaciones comerciales el día de mañana
Los datos siempre han sido la principal fuerza impulsora en los procesos de toma de decisiones, especialmente dentro del sector financiero. A medida que la calidad y la cantidad de estos continue aumentando, los bancos podrán a utilizar análisis temáticos cada vez más avanzados para ser más efectivos y eficientes.
Las instituciones financieras pueden utilizar los datos para:
- Modelado de riesgos: los bancos pueden diagnosticar y predecir riesgos potenciales antes de tiempo. Como resultado, los expertos financieros pueden sugerir soluciones y alternativas para evitar estos obstáculos.
- Prevención del fraude: las grandes cantidades de datos ayudan a los reguladores internos de las instituciones financieras a monitorear las transacciones para detectar actividades fraudulentas, lo que enlaza con el reporting interno y el cumplimiento.
- Satisfacción del cliente: los datos personalizados del cliente ayudan a los bancos a mejorar la experiencia general del usuario en todas las plataformas y canales.
Con las nuevas herramientas de análisis y gestión de datos, las instituciones financieras podrán además ampliar su tejido de datos para obtener nuevas conclusiones y recomendaciones.
Del mismo modo, a medida que la banca minorista digital se convierta en la nueva norma, a las entidades les resultará mucho más fácil implementar la automatización en sus ecosistemas. Por ejemplo, buscando formas de eliminar las redundancias y aumentar la eficiencia del flujo de trabajo.
Además, los algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y aprendizaje automático también pueden ayudar a los bancos a aumentar la eficiencia mediante la automatización de tareas repetitivas y dependientes de humanos.
Las Superintendencias de Bancos de países como Panamá llevan un tiempo invirtiendo en capacitación para este ámbito. Asimismo, el área de atención al cliente puede utilizar estas tecnologías, por ejemplo, para ayudar a los clientes en tiempo real y cerrar casos más rápido.
Finalmente, se trata de que la organización financiera de prioridad a los clientes, ámbito que centra las estrategias de transformación tanto en Europa como en América Latina.
Los consumidores de hoy en día favorecen interacciones personalizadas, conexión, experiencia fluida y recomendaciones relevantes. Una plataforma que aplica ciencia de datos e IA dispone, entre otras muchas cosas, de un volumen ingente de información para afinar las decisiones del cliente.
Finanzas integradas, banca abierta y centralización
La filosofía de una banca organizada en torno a sus datos, con sistemas de validación y un reporting con arreglo a los requisitos normativos cambiantes, continuará mejorando la calidad de la información que recibe la unidad de inteligencia y desarrollo de negocio, lo que permite aprovechar la tecnología para incorporar operativas.
En un ámbito donde las reglas que rigen el riesgo cambian o se adaptan a nuevos marcos, donde el histórico de datos cobra también una relevancia caudal, las entidades financieras deben construir nuevos conceptos iniciales para una infraestructura centralizada y adaptarse a los mercados en evolución.
La mayoría de las instituciones financieras utilizan ya servicios en la nube para algunos de sus procesos comerciales internos. La mayoría de los neobancos utilizan un entorno multinube híbrido para proteger los datos de la empresa.
En un modelo de banca abierta impulsado por normativas como PSD2, los bancos pueden proteger sus cargas de trabajo con infraestructuras de protección de datos más sólidas.
Además, la computación en la nube hace que la infraestructura bancaria sea escalable, lo que permite que las instituciones se adapten más rápido a los cambios del mercado.
Del mismo modo, la banca en la nube ayudará a sincronizar las colaboraciones dentro de las organizaciones financieras al proporcionar acceso a conjuntos de datos compartidos.
Este ecosistema digital reinventado unirá a las corporaciones con las entidades no bancarias o fintech para aprovechar su acceso combinado a recursos y consumidores, y seguir siendo así competitivas.
Mejorar la eficiencia del flujo de trabajo y la toma de decisiones será el centro y la vanguardia de dicho proceso.
