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Bionline dice que la tecnología más disruptiva será la derivada de la computación cuántica

Las soluciones de inteligencia artificial permiten a la banca mejorar su tasa de retención de clientes

28/07/2021 - 

VALÈNCIA. La Inteligencia Artificial aporta cada vez más valor en distintos ámbitos de la sociedad. Frente a las tareas tradicionales desarrolladas con modelos manuales, el incremento de la capacidad analítica ha abierto un enorme campo de servicios al sector financiero, que se apoya en las soluciones basadas en machine learning para conocer mejor al cliente y personalizar sus ofertas, aportando un valor mucho mayor.

El último informe del Banco de España sobre esta cuestión –‘Inteligencia artificial en los servicios financieros’– atribuye el éxito del empleo de estas técnicas a tres factores: la disponibilidad de un mayor volumen de datos digitales, el aumento de la capacidad de almacenamiento y de procesamiento computacional y su menor coste, y, por último, los propios avances en el desarrollo de los algoritmos que se emplean.

Observar cómo se ha movido el capital riesgo en la financiación de las Fintech aporta una imagen reveladora: desde 2012 (año en el que las inversiones apenas alcanzaron los 0’64 millones de euros) las inversiones han aumentado progresivamente, hasta triplicarse entre 2016 y 2017 (11,35 millones de euros). Los directivos de banca no son ajenos a esta realidad ya que, según el estudio de Accenture ‘Banking Technology Vision 2019’, el 97% de los directivos bancarios españoles se está planteando la implantación de la IA o ya la han integrado en su negocio.

José Manuel Narciso, CEO de Bionline, la empresa tecnológica especializada en Inteligencia Artificial para el incremento de las ventas y la fidelización de clientes, tiene claro que la tecnología más disruptiva en la banca en los próximos años será la derivada de la computación cuántica.

Tal y como se desprende del informe del Banco de España, la aplicación de técnicas de inteligencia artificial en la prestación de servicios financieros da lugar a mejoras de eficiencia, reducción de costes, incrementos de calidad, aumento del nivel de satisfacción de los clientes o mayor inclusión financiera, gracias a las posibilidades que ofrecen para automatizar procesos operativos e incrementar la capacidad analítica.

En este sentido, el CEO de Bionline señala que el mayor atractivo que estas soluciones representan para el sector financiero es que permite “asesorar a todos y cada uno de sus clientes como si los conociera personalmente y en profundidad”.

Los retos a los que se enfrentan los bancos y para los cuales encuentran en la IA a su mejor aliada son muy variados. Uno de ellos es el de mejorar el asesoramiento y las recomendaciones de productos financieros a sus clientes. Para ello, estas tecnologías manejan una gran cantidad de datos de forma integrada que les permite realizar un análisis del comportamiento histórico de los clientes para predecir cuáles van a comprar un producto y qué productos son los que más le van a gustar. “En función de ello -apunta Narciso- los equipos de marketing definen sus campañas de forma totalmente enfocada a un público más concreto y filtrado que nunca”. Por ejemplo, con estos servicios los bancos pueden multiplicar entre por 3 y por 10 las posibilidades de éxito en las recomendaciones de servicios bancarios personalizados, indican desde Bionline.

La “fuga oculta” de clientes bancarios, en aumento

Otra de las cuestiones que más preocupa a los bancos es la facilidad con la que los nuevos canales digitales permiten contratar ciertos productos o servicios con otra entidad bancaria. Un reciente informe de la consultora Bain & Company señala que entre el 25% y el 60% de los clientes, en función del banco analizado, compraron productos a otras entidades competidoras en 2020.

José Manuel Narciso señala que mejorar la retención de los clientes, especialmente aquellos de alto valor, es otro de los campos en los que las soluciones de Inteligencia Artificial de Bionline se aplican con gran éxito. “El modo habitual de retener a estos clientes era, hasta la fecha, por medio de acciones comerciales tradicionales. Sin embargo, su nivel de conversión es muy bajo, puesto que es difícil conseguir recuperar un cliente que ha empezado a trabajar con un competidor”, apunta. “Nuestra experiencia nos señala que las soluciones de IA permiten a la banca mejorar hasta un 1000% su tasa de retención de clientes” añade.

Una vez estas tecnologías acuden en ayuda de la entidad bancaria, identifican a los clientes de alto valor y elevada probabilidad de abandono antes de que este se materialice, “para que los equipos comerciales desplieguen acciones de retención sobre un colectivo determinado”, incide Narciso.

Las labores de asesoramiento y fidelización son las áreas principales en las que la IA despliega todo su potencial. Sin embargo, no todo está escrito en este campo y todavía hay algunas áreas en las que quedan avances por acometer. Es el caso de la virtualización del asesoramiento basándose en la capacidad conversacional de los sistemas de Inteligencia Artificial, donde se está avanzando cada vez más.  

Si bien es cierto que la aplicación de soluciones de Inteligencia Artificial en el sector financiero es ya una realidad tangible que reporta numerosos beneficios, todavía quedan algunas limitaciones y desarrollos futuros que salvar. Especialmente significativos son aquellos que atañen a la protección de los datos del cliente, ya que “mantener el anonimato del tratamiento de estos datos es absolutamente incuestionable” corrobora Narciso.

Según su experiencia, aquellas entidades que en los próximos años no apuesten fuerte por el empleo de este tipo de técnicas “estarán compitiendo en inferioridad de condiciones, porque sus competidores dispondrán de herramientas para conocer en profundidad a sus clientes, captarlos y ofrecerles productos y servicios personalizados totalmente adaptados a sus gustos y necesidades”.

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