Mejorando la estrategia comercial de los bancos gracias a la inteligencia artificial y el OCR

Indudablemente, la IA (inteligencia artificial) ofrece una cantidad considerable de atractivos al sector financiero. Gracias a ella los bancos consiguen que sus equipos humanos sean mucho más eficientes, ya que pueden centrarse en tareas de alto valor mientras que la tecnología automatiza el resto.

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as nuevas revoluciones tecnológicas, con la IA a la cabeza, logran aumentar la productividad ofreciendo un servicio de atención al cliente de mejor calidad. Asimismo, las soluciones de procesamiento automatizado de documentos, valiéndose de IA y machine learning, no solo descargan de trabajo a las oficinas y call centers, sino que analizan los riesgos de las operativas y predicen el comportamiento de sus clientes, detectando oportunidades comerciales. Ese es uno de los aspectos más interesantes y prácticos de estas nuevas aplicaciones. 

La banca digital adopta nuevas dinámicas 

Un importante porcentaje de entidades decide confiar en un proveedor externo para construir su estrategia de personalización de oferta a través de IA. Esta personalización pasa por monitorizar los diversos canales y puntos de contacto para identificar las preferencias y moldear los impactos. Y es que estamos acostumbrados a que las plataformas de música o vídeo bajo demanda nos recomienden contenido, sin darnos cuenta de que los bancos están utilizando técnicas similares. Por ejemplo, cuando la aplicación de nuestro banco nos ofrece la posibilidad de agregar las cuentas de otras entidades, estamos permitiendo que ese banco conozca con mayor precisión nuestros hábitos y situación financiera en tiempo real. Esta poderosa información servirá para trazar perfiles y, a partir de ahí, abrir la puerta a un crédito o hipoteca, enviar avisos y elaborar recomendaciones híperpersonalizadas. 

Análisis y verificación documental 

Las plataformas de procesamiento documental basadas en inteligencia artificial pueden, por ejemplo, escanear en segundos la transcripción de una llamada de las miles que reciben diariamente los call centers. Estas llamadas, sin una herramienta capaz de filtrar qué es importante y qué no lo es, no son más que archivos de datos muy pesados y sin valor. Pero el proceso automatizado de detección permite responder de manera inmediata a las intenciones del cliente, como darse de baja o si muestra cierto interés por adquirir un nuevo producto. Es mucho más difícil encontrar un nuevo cliente que retener a uno descontento, así que poner en marcha esta minería de datos no es una cuestión banal. Estas soluciones no son simples motores de búsqueda, sino que aprenden, construyen modelos y utilizan lo que ya saben para aplicarlo a otra tarea, en un proceso conocido como transferencia de aprendizaje.  

La banca camina hacia una digitalización proactiva y que tenga muy en cuenta las emociones, de modo que la relación con el cliente vaya creciendo y perfeccionándose; aunque aún hay mucho margen de crecimiento. Según el último Informe Mundial de Banca Retail elaborado por la consultora Capgemini y la Asociación Europea de Gestión Financiera (EFMA), el 75% de los clientes se siente atraído por las nuevas posibilidades que abre la banca digital. El 49% piensa que la relación con su banco no es satisfactoria, y un porcentaje similar echa de menos una conexión más “emocional” con el mismo. El sector financiero debería saber recoger este descontento, priorizar al usuario e impulsar un entorno que explote las ventajas de la digitalización, corrigiendo errores tradicionales como la falta de personalización o transparencia. Sin embargo, el 70% de los directivos de banca muestra “preocupación” por no estar a la altura en materia de gestión de datos. De hecho, hasta un 95% reconoce que sus sistemas están obsoletos. 

Saber leer las necesidades sin violar la privacidad del cliente 

Las fintech tienen una inestimable oportunidad de encontrar claves dentro de todos esos datos no estructurados para perfeccionar el servicio en cada interacción cliente-entidad. Hallando en el lenguaje restos de satisfacción o descontento, la IA puede descifrar sentimientos y, a partir de ahí, cubrir sus necesidades y realizar un seguimiento, sin perder de vista el nivel de riesgo. Podría localizar cuáles son los productos que están acumulando un peor feedback, comparar miles de contactos de clientes por los diversos canales e identificar los problemas más comunes. A partir de ahí, entregar los datos estructurados para tomar decisiones, segmentar los grupos de usuarios por perfil financiero o nivel de satisfacción y, por ejemplo, desarrollar una campaña de marketing ad hoc.  

La automatización del procesamiento documental reduce significativamente los errores y los gastos administrativos y es un soporte esencial para garantizar el cumplimiento normativo. No obstante, la IA se encargaría de la parte más farragosa, pero dejaría a los empleados las operativas más sensibles. La atención personal no desaparecerá, pero se especializará cada vez más.