Tendencias y perspectivas para el sector financiero en 2022

ExperienciaGestión empresarial

Por Fernando Moreno, consultor principal de FICO para América Latina.

En los pasados juegos Olímpicos de Tokio, un país con apenas 17 millones de habitantes se coló entre los diez mejores del medallero, ocupando una destacable Séptima posición, incrementando, además, en casi un 50% el techo histórico de medallas que tenía, acumulando 36 ganadas. Estamos hablando de los Países Bajos.

Podríamos pensar que este éxito se debe a una generación de deportistas nunca antes vista, explotando todo su talento al unísono justo a tiempo para este ciclo olimpico pero, sin menospreciar ese talento que sin duda existe, debemos otorgar gran parte del éxito al verdadero y muy poco conocido: Maurits Hendriks.

Hendriks tomó el control de la preparación olímpica de los Países Bajos hace cuatro años, cambiando algunos aspectos de la preparación que resultaron clave en el éxito obtenido en Tokio. Lo primero que hizo fue empezar a trabajar transversalmente, aplicando casos de éxito de las federaciones con excelentes resultados a aquellas que no lo conseguían. Lo segundo fue crear un sistema nacional de Big Data de forma que el conocimiento se pudiera compartir de forma interdisciplinar.

Sintetizando mucho lo que Hendriks realmente hizo, fue establecer dos conceptos básicos que son pilares del éxito empresarial dentro de cualquier industria: 

  1. Ruptura de Silos
  2. Uso correcto de los datos
  3. Aplicación de Inteligencia Artificial

Ruptura de Silos

Al igual que en el deporte, el mundo financiero adolece de los dos problemas que resolvió Hendriks, y que impiden su desarrollo en el mundo digital. Las entidades financieras tradicionales están construidas bajo una estructura departamental (por silos) que trabajan de forma casi independiente con sus clientes. La cuestión, es que esos clientes no son personas diferentes en cada área, sino que son exactamente los mismos. Un consumidor que entra en un proceso de generación de oferta de campañas (Marketing), puede estar aplicando al mismo tiempo por ese u otro producto (Admisión) y transaccionando con su medio de pago para la compra de un bien (Fraude). Los departamentos de Marketing, Admisión y Fraude, cada uno cree que ese consumidor es cliente suyo, sin embargo, la realidad es que ese consumidor es cliente de la entidad financiera. Sin la colaboración interdepartamental y una visión holística de la persona, es muy difícil que se consiga lo que hoy es el punto más importante para que cualquier negocio tenga éxito: Dar una experiencia de cliente adecuada

Romper los silos departamentales y crear estructuras colaborativas es un paso que se debe dar tanto a nivel organizacional como tecnológico, y además, uno no existe sin el otro. La creación de una cultura colaborativa debe estar basada en una estructura que lo facilite y sobre todo en una tecnología que lo soporte. Metafóricamente hablando, la cultura colaborativa seria la persona que maneja la grúa con una gran bola metálica y la base tecnológica es precisamente esa grúa con la bola metálica que permite romper los muros que existen entre los diferentes silos. 

Uso correcto de los datos

Durante las últimas décadas prácticamente todas las industrias han participado activamente de uno de los dos conceptos que incluye el Big Data: recolección de datos. Dejando quizás más de lado el segundo e igual de importante concepto: el análisis de los datos.

Ya dijo Hobbes es su Leviatan allá por 1.651 que La información es poder. Muy cierto, la mejor forma de tomar una decisión acertada es utilizar información fiable y precisa. Haciendo un ejercicio de ingeniería inversa, comenzando por el final, donde hemos conseguido una experiencia de cliente excelente, vemos que esta experiencia llega con acciones generadas por una toma decisiones correctas, que se basan en información y esta información se obtiene de datos.  Queda claro que nada ocurre sin la existencia de los datos y aquí prevalece el primer concepto de Big Data, pero también queda claro que solo almacenando datos no vamos a conseguir sacar la información que necesitamos. Tan importante es tener acceso a todo tipo de datos, como la posibilidad de leer de ellos y extraer los que realmente agregan valor, ya sea descriptivo o predictivo. 

Muchas entidades están sentadas, literalmente, en minas de oro y no lo saben. Bueno, quizás si sepan que hay algo ahí abajo que puede tener valor, pero no llegan a entender el potencial real que ello supone, la ventaja competitiva tan grande que pueden obtener y no están aprovechando. Compañías tan exitosas y que han protagonizado el mayor crecimiento de los últimos años, como el caso de Amazon, Google o Netflix, son claros ejemplos de empresas que utilizan los dos conceptos de Big Data en perfecta armonía. 

Si bien es cierto que como experiencia de cliente, es realmente excelente que te digan lo que debes comprar, o la película que mejor se ajusta a tu plan de viernes en la noche, o el enlace directo a la página que tiene la información que estas buscando después de teclear 3 palabras con errores gramaticales, no deja de ser más cierto que aplicar esta experiencia de cliente a un sector tan amplio en América Latina como el de los no bancarizados, permite no solo esa misma experiencia de cliente sino el desarrollo económico y social de un país. Es por ello, que el uso correcto de los datos y su transformación hacia información con valor es una cuestión con beneficio doble. Este es un punto que muchas Fintechs han entendido y desarrollado a lo largo de los últimos años y no es casualidad que en América Latina se haya producido el mayor crecimiento mundial de Fintechs. 

Aplicación de Inteligencia Artificial

Las cosas antes ocurrían a la velocidad de un clic y en realidad esto ya se ha quedado un poco Old Fashion. Hoy en día las cosas ocurren a la velocidad de un tap en un smartphone. Cualquier respuesta que no llegue en milisegundos, es lenta y no vale. Así funcionan las aplicaciones para búsqueda de hoteles, pedir comida, verificar la previsión de tiempo, etc… y el mundo financiero no es ajeno a esta realidad. 

La automatización de procesos es una tarea en la que prácticamente todas las entidades se han embarcado, en mayor o menor medida, dentro de su viaje hacia la transformación digital. La reducción de los pasos manuales que no agregan valor es uno de los puntos clave para avanzar en una experiencia puramente digital y además tiene un impacto directo sobre los costos operativos. Para conseguir la verdadera experiencia digital para los clientes, de la misma forma que hemos visto en Big Data, la automatización de procesos es uno de los dos conceptos que se deben aplicar, sin olvidar el segundo: la utilización de IA. 

La IA y los modelos analíticos avanzados, permiten completar el proceso de automatización en un sentido que va más allá del proceso en sí, porque incluye auto-aprendizaje constante para corregir sobre los escenarios entrenados. La combinación de automatización de procesos con la ejecución de modelos analíticos avanzados y de IA es el camino que nos lleva a la toma de decisiones, con la utilización de millones de datos en tiempo real. Así conseguimos la verdadera experiencia de cliente digital en tiempo real.

No debemos obviaren este caso, un punto tan importante como es la ética en los modelos de IA. La forma en la que los modelos son entrenados puede incurrir en ciertos sesgos que vienen marcados por los datos y escenarios utilizados, generando decisiones injustas desde un punto de vista ético y afectando un crecimiento de la desigualdad. Saber qué y porqué un modelo de IA toma sus decisiones es responsabilidad de cada entidad y para ello es preciso no solo establecer controles rigurosos en el entrenamiento de los modelos, sino aplicar un exhaustivo monitoreo de estos al momento de la producción, para verificar los resultados. Los tres puntos discutidos son asociativos e incluyentes y todos necesarios para conseguir un objetivo empresarial exitoso. De la misma forma que han cambiado las necesidades de los consumidores han cambiado también las bases tecnológicas que deben utilizarse para satisfacer esas necesidades. 

Ya no existen herramientas monolíticas que hacen tareas específicas y que no se pueden actualizar de forma flexible. El mercado ha mudado hacia plataformas tecnológicas que ofrecen capacidades asociativas con las que construir soluciones para resolver una necesidad concreta, sabiendo que va a evolucionar. Flexibilidad, asociatividad, versatilidad y escalabilidad son los 4 pilares tecnológicos sobre los que las empresas financieras deben construir sus servicios financieros, porque recordemos, el mercado ya no demanda productos, sino servicios.