IA y ML, clave para determinar la “mejor acción” para la hiperpersonalización bancaria

Las estrategias y tecnologías de ?mejor acción a seguir? equilibran el crecimiento con el riesgo para los bancos, al mismo tiempo que fortalecen la relación con los clientes.

Por Tim Broadhurst, Asesor Sénior de FICO. Foto: cortesía. Portal ERP México.

Un desafío importante para los bancos siempre ha sido equilibrar la necesidad de crecer con el nivel de riesgo que están dispuestos a asumir para lograrlo. En el mercado actual casi completamente digitalizado, este desafío se ve agravado por las expectativas de los clientes de contar con interacciones más personalizadas, especialmente en lo que respecta a ofertas, promociones y experiencia del cliente.

La tendencia natural es apostarlo todo para satisfacer estas demandas, aunque debe equilibrarse con los riesgos reales. Para ser rentables y resilientes, las instituciones financieras necesitan utilizar datos en tiempo real, análisis y toma de decisiones a escala para determinar la mejor acción a seguir para cada cliente.

Una de las formas en que los principales bancos lo están logrando con éxito es mediante la implementación de estrategias de “mejor acción a seguir”, en combinación con tecnologías que utilizan inteligencia artificial (IA) y machine learning para automatizar y mejorar la contextualización, personalización y entrega de opciones, ofertas e información a los empleados y a los clientes.

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Mejor acción a seguir: Ser más inteligente y capaz

Los clientes bancarios esperan cada vez más que el servicio que reciben a través de los distintos canales, tanto en línea como fuera de línea —sitio web, aplicación móvil, teléfono, mensajes de texto o sucursal bancaria— sea consistente, fluido y personalizado. También desean ser recompensados por comportamientos financieros responsables, como pagar sus cuentas a tiempo o gastar menos de lo que ahorran. Para convertir estos deseos y comportamientos en lealtad a largo plazo, los bancos deben conocer a detalle la situación de sus clientes, tanto en tiempos difíciles como en momentos de prosperidad, y tener la capacidad de actuar en consecuencia.

La mayoría de los bancos no están diseñados para cumplir las demandas digitales modernas que los consumidores esperan hoy en día. Muchos tienen que lidiar con sistemas heredados y carecen de la capacidad para implementar una estrategia sólida de “mejor acción a seguir”, la cual requiere una tecnología capaz de centralizar los datos y la toma de decisiones.

La inteligencia artificial (IA) y el machine learning potencian significativamente las estrategias de “mejor acción a seguir”, ya que permiten a los bancos procesar volúmenes más grandes de datos, tomar decisiones más complejas y aprender de los resultados de las decisiones pasadas en formas que las anteriores generaciones de tecnología no podían hacerlo. Esto permite a las organizaciones volverse más inteligentes y experimentadas a lo largo del proceso, así como entender mejor el contexto de las interacciones y comportamientos de los clientes. Como resultado, las instituciones financieras pueden presentar ofertas hiperpersonalizadas a los clientes adecuados, en el momento y lugar apropiados.

Un conocimiento más profundo de los clientes

El portafolio de servicios de un banco es muy diverso. Es tan importante identificar las áreas rentables como personalizar y entregar las ofertas adecuadas a los clientes que se encuentran en una mejor situación financiera. Estas oportunidades son muy sutiles y resulta difícil definir el enfoque correcto y las condiciones de la oferta, especialmente en ambientes inflacionarios.

Las instituciones financieras necesitan una visión detallada de cada cliente para obtener información que les permita determinar de manera proactiva la mejor acción o experiencia a seguir, ya sea para ampliar, reparar o fortalecer la relación. Una estrategia de “mejor acción a seguir” ayuda a expandir las relaciones con los clientes, ya que aumenta el nivel de interacción y relevancia de acuerdo con sus circunstancias en ese momento. Si satisfacen esas necesidades en el momento preciso, los bancos pueden beneficiarse de relaciones más sólidas, de una mayor lealtad y de una mejor interacción con los clientes.

Finalmente, el éxito de toda estrategia de “mejor acción a seguir” dependerá de la tecnología que la alimente. Para ser rentable y resiliente, un banco necesita aprovechar por completo sus capacidades de datos en tiempo real, análisis y toma de decisiones a escala.