La industria financiera es una de las más sensibles a las constantes innovaciones tecnológicas impulsadas por la digitalización acelerada que experimentan compañías y sectores productivos en todo el planeta.
De hecho, en lo que respecta a la banca electrónica, según el informe de Mastercard y America Market Intelligence de octubre de 2020, que abarca 13 países de América latina y el Caribe, sólo el 45% de los latinoamericanos había realizado una transacción en línea antes de la pandemia, cifra que ha crecido desde entonces a un 83%.
Esta creciente tendencia reafirma la necesidad de contar con plataformas unificadas de datos, capaces de operar con cada vez mayores cantidades de información, gestionarla, analizarla, y transformarla en activos monetizables en forma segura, robusta y escalable.
Ahora bien, para realizar un proceso eficaz de Inteligencia de Datos, la industria financiera ha adoptado soluciones y aplicaciones de Big Data, Inteligencia Artificial y Machine Learning a un ritmo cada vez mayor, especialmente en los últimos años, tanto para automatizar procesos, como para transformarlos completamente.
Con el aumento de la digitalización en los hábitos de consumo y uso de plataformas, las compañías de este sector están recopilando diariamente importantes cantidades de datos financieros, comportamentales, de consumo y demográficos de sus clientes, lo que implica un inmenso potencial para generar soluciones innovadoras que permitan entregar nuevos servicios a los usuarios, servicios y soluciones personalizables, adaptativos y que en definitiva, se traduzcan en beneficios para todos los actores del ecosistema.
En este escenario, los esfuerzos de las empresas financieras debiesen enfocarse en responder principalmente a dos planteamientos: poner a disposición de los consumidores canales digitales innovadores que les permitan realizar cualquier tipo de transacción financiera de manera 100% online y remota, y prestar el soporte necesario para que puedan operar sin ningún tipo de riesgo desde cualquier dispositivo conectado a la red.
Por otro lado, no se deben olvidar las variables permanentes de reducción de costos y aumentos de la productividad, ambas siempre en consonancia con la ubicación del cliente al centro de toda operación.
Con todos estos elementos interactuando en la ecuación, las respuestas que permitirán alcanzar una mayor preferencia y fidelización de los clientes estarían relacionadas con, al menos, la evolución de tres soluciones:
- Análisis Predictivo: Aplicar soluciones de IA y Big Data para encontrar patrones que permitan predecir el comportamiento de los usuarios financieros, facilitará la elaboración de nuevos productos y servicios capaces de anticiparse y satisfacer las nuevas tendencias de consumo.
- Autenticación y autorización biométrica: Utilizando datos biométricos, cruzados con información referente a los hábitos de consumo de los usuarios, será posible diseñar soluciones capaces de validar la interacción de los individuos con las aplicaciones, ya sea para el acceso, la confirmación de operaciones, o simplemente la solicitud de información. El objetivo es facilitar los procesos sin alterar los niveles de seguridad.
- Seguridad y detección de fraudes: La industria financiera se ubica a la vanguardia en lo que respecta a innovaciones en ciberseguridad. No obstante, los mecanismos para defraudar y estafar a los clientes también avanzan a gran velocidad. Por lo tanto, la aplicación de Machine Learning para detectar en forma automática comportamientos inconsistentes con los perfiles de los usuarios, a partir de los datos históricos recolectados, permitirá denegar operaciones fraudulentas, lo que implicará mayores niveles de confianza, fidelización, y beneficios para las empresas.
