Transformación digital en las instituciones financieras

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Fuente: www.elmostrador.cl

Por: Óscar Urzúa Socio advisory KPMG

Hoy en día una gran cantidad de conceptos se escuchan asociados a la transformación digital, conceptos como Data Analytics, Big Data, Machine Learning, Robotic Process Automation, Blockchain, Data no Estructurada, Ominicanalidad, entre otros, son solo algunos de los nuevos conceptos de la terminología usada para hablar de transformación digital.

Lo anterior, produce una mezcla entre ansiedad y confusión entre los principales ejecutivos de las instituciones financieras que deben decidir qué metodologías transformar, qué tecnologías adquirir, qué áreas potenciar y qué procesos automatizar, entre otras preguntas. Evidentemente no son tan fáciles de contestar. A continuación una guía de cómo enfrentar este cambio en la industria, que algunos han llamado la cuarta revolución industrial.

La pregunta que deben hacerse los ejecutivos de las instituciones financieras es la siguiente: ¿qué quiero mejorar del negocio?

De esta pregunta hemos seleccionado cuatro alternativas que no son excluyentes ni independientes entre sí, pero que pretenden clarificar, priorizar y segmentar la estrategia de una empresa del sector financiero para mejorar sus resultados:

-Crecimiento y retención de clientes

-Costo

-Riesgo y cumplimiento regulatorio

-Experiencia cliente

Si su foco está orientado en el crecimiento y la retención de clientes, la estrategia de transformación digital deberá estar dirigida a tres conceptos: clusterizacion de clientes, compra de cartera y modelos de retención, en palabras simples, tendrá que agrupar o clusterizar sus clientes en más variables que las típicas, como ingreso, edad y sexo, es decir, tendrá que adquirir conocimiento en Data Analytics para saber temáticas más detalladas, como por ejemplo: estacionalidad de sus pagos, qué tanto consume en casinos de juego o en qué área de la economía trabajan sus clientes.

Si usted cree que tiene una cartera poco riesgosa porque sus clientes tienen altos ingresos y altos puestos ejecutivos, se puede equivocar, puede que estén altamente correlacionados, porque todos podrían trabajar en la industria minera, de modo que, si el cobre tiene una fuerte caída en el mercado, su cartera pasa a ser altamente riesgosa. En el caso de comprar carteras de clientes, debe aplicar técnicas de machine learning, para predecir el comportamiento de pago de estos, y ver si aumenta su correlación con su cartera previa. En este sentido, ya existen herramientas que no solo predicen si el cliente caerá en mora o no, sino que cuándo caerá, cuánto podrá renegociar, y en qué forma podrá repactar sus deudas. En el caso de retención de clientes, existen algoritmos que pueden predecir cuál es el mejor producto que le puedo ofrecer ahora o en qué probabilidad mi cliente se va a ir a la competencia.

Si su respuesta está guiada por los costos, deberá enfocarse en tres conceptos, que son: automatización de procesos, bots y cloud.

La automatización de procesos se logra con Robotic Process Automation o RPA, estos robots emulan tareas repetitivas que hacen los humanos. Todos aquellos procesos en que un ejecutivo toma un dato como la UF del día, lo pega en una planilla Excel, valora algún activo financiero, saca información de un PDF para finalmente mandar un archivo Word a través de un mail a una lista predeterminada, esto ya lo puede hacer un robot.

Estos robots aumentan la eficiencia entre un 30% y 50%, disminuyen el riesgo operativo considerablemente y liberan a los profesionales de tareas tediosas y frustrantes para que se dediquen a aplicar sus verdaderos talentos dentro de la empresa.

Siguiendo en la misma línea de los robots, están los bots, estos tienen la capacidad de reemplazar a los ejecutivos en línea y a los call centers, usan inteligencia artificial para emular una conversación como si fuera un verdadero ejecutivo detrás de un chat (de ahí el nombre de chatbot). El desarrollo de estas tecnologías ha sido increíble, incluso pudiendo captar ironías y modismos pertenecientes de cada país. Cabe destacar que esta tecnología tiene un bajo costo.

En el caso de cloud, sacando el tema legal y regulatorio, ha permitido a la banca internacional moverse rápidamente a un híbrido entre capacidad física de almacenamiento y nube, bajando los costos de hardware y sistemas considerablemente en la banca, en el retail y también en telecomunicaciones.

Respecto del riesgo y cumplimiento regulatorio, en términos de impacto monetario quizás no se vea tan atractivo como las dos alternativas anteriores, sin embargo, en un área de la economía tan regulada como la banca internacional, este es un tema prioritario. Cada vez que ingresa un nuevo cliente, debe pasar estrictas regulaciones como Know Your Customer (KYC) y Anti Money Laundering (AML). Las tecnologías ocupadas en el punto anterior, como los robots, pueden hacer un trabajo increíble, como el de buscar en la base de datos del banco si el cliente tiene algún antecedente negativo e incluso googlear el nombre de la persona y buscar páginas en que se asocie al nuevo cliente con actividades ilícitas, para emitir un informe automatizado e informar si cumple o no con los requerimientos mínimos para ser parte de su cartera.

Otra Aplicación es utilizar inteligencia artificial para la interpretación de nuevas regulaciones, súper computadores entrenados pueden leer nuevas leyes o proyectos de ley e interpretar como afectaría las nuevas regulaciones a la institución. Desde el punto de vista del cumplimiento, las nuevas tecnologías como Dashboards (pantallas que visualizan variables en línea) integran toda la información de la empresa en visualizadores en línea que van monitoreando en forma casi continua los KPI o las variables más importantes de una empresa financiera, como puede ser el VaR, el P/L, el capital, el número de extracciones por cajero automático, el número de clientes dentro de una sucursal, etc. Esto permite un monitoreo en línea de variables sensibles para los bancos y permite ser mucho más proactivo que reactivo a la hora de tomar decisiones.

La experiencia del cliente hoy no tiene la importancia de antaño. Los nuevos consumidores no le dan mucho valor ni al prestigio, ni al nombre, ni a la antigüedad de un banco, a diferencia de sus antepasados, solo les importa que sea rápido, eficiente y fácil de usar, este es un cambio de paradigma tremendo para las estrategias comerciales y de marketing. Se tendrá entonces que poner atención en tres conceptos fundamentales: clusterizacion de cliente, omnicanalidad y optimización de precio.

En la alternativa a) ya habíamos hablado de clusterizacion de clientes pero desde el punto de vista de riesgo de la cartera del banco, en este caso tiene que ver con la data específica del cliente en relación con su comportamiento como consumidor y como inversor. Para tener una experiencia de cliente exitosa, se deberá ofrecer exactamente lo que el cliente necesita. La Omnicanalidad es un concepto fundamental en la experiencia del cliente, se deben tener absolutamente coordinados todos los canales. Para un millennial es inaceptable explicar 2 veces el mismo problema, la primera vez que tenga que explicar un reclamo por mail y después a un call center, probablemente sea la última. La fidelidad por empresas o productos no es un valor más importante que la inmediatez y la eficiencia para esta nueva generación.

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