La inteligencia artificial está en el centro de la futura estrategia empresarial de bancos y aseguradoras.
Cetif No hay más que echar un vistazo a los datos de Tendencias Digitales 2022 para comprobar cómo el aprovechamiento de los datos ocupa un lugar destacado en la lista de prioridades: el 83,3% de las empresas encuestadas señala la "IA para empresas" como una de las tendencias más interesantes de aquí a 2025. Es decir, precisamente la integración de la inteligencia artificial en sus estrategias de negocio.
Más allá del omnicanal
Las estrategias apuntan al concepto de opti-canal, que evoluciona el de omnicanal e introduce la idea ganadora de "el canal adecuado en el momento adecuado". El desarrollo del opti-canal es señalado como una tendencia para 2025 por el 82,6% de la muestra, mientras que el 60,4% lo indica como un tema fuerte ya para 2022.
Research Cetif "Entre los bancos y las compañías de seguros", explica Paolo Gatelli, Senior Manager de , "existe ahora una conciencia generalizada de la necesidad de pasar de un modelo basado en los datos a otro basado en la información. Y esto es señal de una mayor madurez en el uso de los datos y la in-teligencia artificial. finance La gran mayoría de las realidades se han equipado para casos de uso sencillos, sugiriendo la mejor acción siguiente, por ejemplo, para reducir la pérdida de clientes o para notificar al cliente cuando se produce una determinada condición. Ahora es el momento de pasar a un modelo impulsado por el insight, en el que queremos comprender las pasiones, hábitos y emociones que llevan a un cliente a buscar un producto o servicio. Analizar su perfil para identificar el canal y el momento adecuados para contactar con ellos.
Emoción alimentada por la información
Y, precisamente, el 58,3% de los encuestados considera que la captación basada en el conocimiento es una tendencia actual. En resumen, están trabajando para comprender al cliente en diferentes dimensiones, personalizando aún más la relación. "Un concepto no trivial que hay que entender es el de la emoción", prosigue Gatelli, "que en el sector financiero puede ser sorprendente. No tengo que ir a buscar un aspecto emocional en una hipoteca, por ejemplo, sino en el contexto de la vida del cliente al que está vinculado ese producto. La persona que solicita una hipoteca está realizando un proyecto familiar, persiguiendo un sueño. Está dando un paso importante, que requiere una lógica de relación empática, apoyada en información sobre las necesidades del cliente. Hoy en día, pocos bancos y empresas han llegado a este punto, pero el objetivo está trazado".
Un cliente multidimensional
Y este objetivo requiere considerar al cliente en su totalidad. Por tanto, agrupar al cliente no sólo de forma más puntual, sino también de forma multidimensional. Cada individuo tiene características que le asemejan a unas personas, pero le diferencian de otras", comenta Gatelli, "por eso hablamos de multi-personas. Hay que analizar al cliente bajo diferentes perfiles de comportamiento y necesidades, que tengan en cuenta todas las facetas. Con estos datos puedo co-construir una relación personalizada y eficaz. El ejemplo más sencillo y trivial es la predisposición del cliente a que se le contacte por determinados canales a distintas horas del día, según esté en casa o en el trabajo.
Las percepciones muestran el camino
El cliente se convierte en un personaje multidimensional, con el que interactuar según reglas dinámicas. "Gracias a estos insights, el banco puede pasar de una lógica pull a una push", prosigue Gatelli, "contactando directamente con el cliente a través del canal más adecuado. Puede enviar una notificación a través de una aplicación para una necesidad sencilla, o señalar una oportunidad a la red de sucursales o asesores en el caso de una necesidad más sofisticada. Pero mucho depende de lo que el banco sea capaz de intuir respecto al perfil del cliente: son los insights procesados por la inteligencia artificial los que dicen cuál es el mejor canal, producto y momento de interacción".
Enriquecer los datos
Se considera que los sectores bancario y de seguros son de los que disponen de más información sobre sus clientes: una auténtica mina de datos sobre transacciones, posesiones, miembros de la familia. "En realidad, las empresas financieras también pueden beneficiarse de las acciones de enriquecimiento de datos", señala Gatelli, "en primer lugar para conocer mejor a sus clientes 'históricos'. Pero si están adquiriendo nuevos clientes, o si son aspirantes recientes al mercado, el conjunto de información disponible suele ser bastante reducido. Hay muchas formas de enriquecerlo: se pueden desarrollar asociaciones y ecosistemas con terceros; o se puede uno centrar en la banca abierta y el acceso a cuentas con otras entidades. Además, mucha información útil puede proceder de los canales digitales, a través de las llamadas huellas digitales: pienso en la geolocalización o el seguimiento de los servicios suscritos.
Perspectivas para la banca privada
El modelo basado en insights puede extenderse, con los ajustes oportunos, a todos los segmentos de clientes. Por supuesto, también se pueden activar insights para clientes privados, por ejemplo", especifica Gatelli, "aunque, en muchos casos, se referirán a aspectos tan importantes que es ilógico tratarlos con un no-no o un correo electrónico". Para la banca privada, la inteligencia artificial puede generar conocimientos profundos que respalden las actividades de contacto y asesoramiento realizadas por el banquero. De hecho, la IA puede hacer incluso más, a saber, ayudar al banco a descubrir a los llamados afluentes ocultos o pri-vados ocultos. Clientes de los que el banco sabe poco y no es capaz de situar en el segmento adecuado: analizando los datos sobre el comportamiento y el patrimonio de un cliente, es posible devolverle la dimensión adecuada y reforzar su relación con el banco.