«La banca debe tener una estrategia de data que amplíe su gama de fuentes de datos internos y de terceros para obtener más información y mayor valor.»
Para que los datos puedan ayudar a impulsar el crecimiento de la banca, es necesario analizarlos mediante el aprendizaje automático o la inteligencia artificial (IA). Los conocimientos que entregan las nuevas tecnologías deben estar al servicio de los objetivos empresariales del banco. La data que está en bases de datos monolíticas o en silos organizativos tienen un valor limitado, por lo que hay que liberarlos para ser utilizados en toda la organización como parte de una estrategia más amplia, para liberar todo su valor y su poder de transformación.
Cuando ese poder transformador está a disposición de todas las unidades de negocio, se acelera el crecimiento. Para ello se debe implementar herramientas que faciliten el acceso a los datos y la obtención de información, además, de capacitar a los empleados de las distintas unidades de negocio para que dominen esas herramientas.
Si bien los bancos recopilan una gran cantidad de datos sobre sus clientes, no ha sido tan fácil aprovechar todos estos recursos para impulsar el negocio. La banca debe tener una estrategia de data que amplíe su gama de fuentes de datos internos y de terceros para obtener más información y mayor valor. Algunas fuentes a los que la industria puede recurrir son: cuentas inactivas y poco utilizadas, transacciones de clientes, datos de tracking de la web, historiales de crédito, proyecciones de cartera, retención y compromiso de los clientes, encuestas de satisfacción, la aceptación de productos y servicios nuevos o combinados, la compra de datos de terceros, las suscripciones y datos públicos.
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Actualmente el 50% de los bancos considera que el acceso a los datos de múltiples fuentes es uno de los tres principales retos para la implementación de su estrategia de IA, según concluyó un estudio reciente de Accenture. Cuando los datos de todas las fuentes se pueden recopilar, acceder y analizar, se crea una visión completa y precisa del consumidor. Sin embargo, sigue siendo habitual que los datos estén en silos y la data suele ser gestionada principalmente por ingenieros especializados en tecnología y no como parte de la estrategia de negocio.
Los bancos pueden comenzar a implementar una “red de datos” que permita a los trabajadores conectarse a la data desde múltiples fuentes. Los datos pueden organizarse en dominios lógicos que reflejen las necesidades del negocio, así una vez definida la estructura de gobernanza y control de acceso, pueden “democratizar” su información, permitiendo que cada área del negocio acceda a esta malla de datos y se apropie en mayor medida de la calidad y valor de los datos relevantes para su dominio.
Liberar el poder de los datos puede proporcionar valor de maneras casi ilimitadas. Si los datos se ponen a trabajar en apoyo de modelos de negocio innovadores y centrados en el crecimiento, pueden desbloquear oportunidades y ayudar a que los planes más ambiciosos de los bancos tengan éxito. Una malla de datos bien diseñada puede convertir la inmensa reserva de datos de un banco en una especie de centro de autoservicio que funciona como un mercado de información, en donde los usuarios puedan acceder a los datos que necesitan para crear ideas y soluciones que apoyen los objetivos de negocio.
Los bancos que adopten una cultura impulsada por los datos podrán aprovechar el poder transformador de la data y el aprendizaje automático a escala.
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