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Tanto el Machine Learning como la Inteligencia Artificial (IA) resultan cruciales 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
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. Esto resulta especialmente cierto 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, así como toma de decisiones a escala.
Todo 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”.
Ello en combinación con tecnologías que utilizan tanto inteligencia artificial (IA) como machine learning para automatizar y mejorar tanto la contextualización como la personalización. Ello además de la entrega de opciones, ofertas e información, tanto para los empleados como para los clientes.
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 dentro como fuera de línea sea consistente, fluido y personalizado.
Esto es válido para todos los canales como sitios web, aplicaciones móviles, teléfono, mensajes de texto o sucursales bancarias.
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. También debe 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”. Ello requiere una tecnología capaz de centralizar tanto los datos como 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.
Todo ello en formas en 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.
Un conocimiento más profundo de los clientes
Como resultado, las instituciones financieras pueden presentar ofertas hiperpersonalizadas a los clientes adecuados, en el momento y lugar apropiados.
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 tanto el enfoque correcto como 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. Esto ya sea para ampliar, reparar o fortalecer la relación.
Una estrategia de “mejor acción a seguir” ayuda a expandir las relaciones con los clientes. ¿Por qué? Pues porque 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.
Una tecnología como la de FICO monitorea el comportamiento de los clientes y genera información analítica para maximizar las oportunidades de crecimiento. Tal tecnología utiliza tanto datos tradicionales como en tiempo real para crear una visión de 360° de cada cliente.
Dentro de esta visión se encuentra un perfil preciso basado en:
- El riesgo
- La resiliencia financiera
- Las circunstancias
- Las preferencias
- as transacciones
- Y los comportamientos digitales
Impulsar el crecimiento mientras se gestiona el riesgo
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.
La estrategia de FICO en torno a la mejor acción a seguir busca mejorar las experiencias de los clientes y ampliar las relaciones. Procura, así, cómo equilibrar la rentabilidad y el riesgo.
Debido a que monitorea el comportamiento de los clientes y mejora la información analítica, la tecnología de FICO maximiza las oportunidades de crecimiento a través de una selección de ofertas cuidadosa y consciente del riesgo.
FICO Platform utiliza la optimización matemática para equilibrar las demandas de los clientes con los objetivos de negocio de la organización.
Esto garantiza que cada interacción se convierta en parte de un patrón estratégico y basado en datos de las ofertas y la atención al cliente, de acuerdo con la mejor acción a seguir para cada situación.
