La Inteligencia Artificial y  el ‘machine learning’ (máquinas capaces de aprender de los procesos que ponen en marcha) son los mejores  aliados  de la banca para captar y fidelizar clientes. Estos avances multiplican la capacidad de predicción de los modelos tradicionales de marketing y de gestión del riesgo, y  permiten a los bancos ser mucho más eficaces y eficientes a la hora  de captar clientes de un determinado perfil, realizar acciones de venta cruzada, evitar la morosidad de sus clientes e incluso, realizar  valoraciones automáticas de su cartera de inmuebles.

“Los bancos por fin conocen a sus clientes”, proclama José Manuel Aguirre, director comercial de AIS Group. Se basa en que la inteligencia artificial aporta un valor incalculable a la empresa y en especial a la banca, facilitando analizar los datos de la población para realizar acciones comerciales proactivas y ajustadas a cada cliente, con el consiguiente impacto en sus cuentas de resultados.

Según Aguirre, la banca está inmersa en un proceso de cambio para adaptarse no sólo a obtener la ansiada visión 360º del cliente, sino al nuevo paradigma del mundo actual, donde con compañías como Amazon, Google, Netflix, Spotify o Uber todo es prácticamente inmediato y está a un click de distancia. Para la banca, esto supone pasar de un modelo reactivo, basado en atender a los clientes que les soliciten servicios o productos, a otro más proactivo, orientado a  captar y fidelizar clientes. Un proceso en el que los bancos deben saber modular el distinto grado de digitalización de sus clientes y ser capaces de adaptarse a todos ellos.

“No obstante, en muy poco tiempo la población será mucho más digital. Las nuevas generaciones parecen tener en su móvil un órgano más, pero es un hecho que obliga a la banca tanto a poner en marcha nuevos servicios a medida de este público como a redefinir el rol de las sucursales físicas, orientándolas a actividades como consultoría,  venta de seguros y otros servicios”, opina Aguirre.

“Desde hace tiempo los bancos recopilan datos y están lanzando aplicaciones que mejoran  la experiencia de cliente, pero queda mucho por hacer y es aquí donde entra en juego la tecnología y la inteligencia artificial», remarca este experto.

La enorme capacidad de cálculo de los actuales sistemas de tecnología de la información y el Big Data permiten alimentar de manera eficiente los motores de inteligencia artificial. Las técnicas de Machine Learning permiten analizar muchísimas más variables e identificar las interacciones entre ellas a niveles imposibles para los humanos, lo que multiplica el poder de predicción de los modelos que las usan frente a las técnicas estadísticas tradicionales.

“Estas técnicas están ya  disponibles para la banca y permiten captar los mejores clientes y competir con éxito en la nueva economía digital”, resalta el director comercial de AIS.

Predicción del riesgo

Por su parte, la consultora Neovantas destaca la importancia que empieza a tener la inteligencia artificial en todos los departamentos de una entidad financiera debido a que no sólo automatiza diferentes procesos, sino que además aumenta su eficiencia. En el área de la gestión del riesgo crediticio, la inteligencia artificial es ya capaz de mejorar la predicción de riesgo de un cliente para la entidad y analizar así de forma inmediata si su operación es factible. Con ello los bancos persiguen prevenir de forma más contundente y eficaz la morosidad.

Las entidades están aplicando estrategias de recobro en un entorno digital, utilizando herramientas que permiten analizar la mejor forma de gestionar las distintas carteras con el fin de priorizar acciones de recobro más eficaces. Para ello, es conveniente balancear el análisis de las grabaciones con técnicas de inteligencia artificial y la gestión del personal, ya que ambas juegan un papel clave para obtener una mayor recuperación, por lo que hay que crear estructuras organizativas, eficazmente formadas, adecuadas para este tipo gestión. Todo ello conduce a mejoras del ratio de recobro hasta del 100% dependiendo del tipo de cartera de créditos a recuperar entre otros aspectos.

«Neovantas ha desarrollado la aplicación JOY como un aglutinador de información desestructurada, oral y escrita, y de los datos del CRM para elaborar de forma automática índices de interés para la dirección de las empresas, gracias a sus motores de inteligencia artificial. De esta forma, permite conocer la satisfacción del cliente sin preguntarle o hasta, incluso, conocer el índice de calidad de recobro que pudiera haber en una determinada zona geográfica o cartera determinada. Esto permite a las entidades saber en cada momento la situación de sus clientes en cualquier campo, para poder actuar en consecuencia de la manera más acertada”, explica su presidente, José Luis Cortina.

Los bancos son conscientes que tienen que redefinir su modelo de negocio e invertir  en inteligencia artificial para sistemáticamente extraer valor de distinta naturaleza de la extensa información con la que cuentan y que, en muchas ocasiones, no saben ni siquiera que disponen de ella, y así aportar nuevos elementos útiles y pragmáticos a los departamentos de marketing, atención al cliente, comerciales, recobro y servicios postventa, entre otros… para optimizar de forma continua sus resultados.