Uno de los principales caminos que ha tomado la banca en los últimos años es el de conocer a sus clientes, para así generar una experiencia afín a sus necesidades. Cada persona tiene diferentes necesidades financieras, algunas prefieren ahorrar por un largo tiempo, mientras otras buscan adquirir créditos e hipotecas.
La analítica permite conocer a profundidad al cliente y sus necesidades.
Pero en un inicio, para una industria tradicional como la financiera, conocer de lleno a sus clientes se convirtió en un reto, ya que la relación entre las personas y su banco se basaba en transacciones económicas. Fue ahí mismo donde centraron la atención para conocer a su público, ya que la forma en la que una persona utiliza día a día su dinero implica un patrón sobre su comportamiento de consumo.
Cuando el banco comprendía aquel patrón, podía generar ofertas apegadas a las necesidades de cada cliente y que, en realidad, sea un factor diferenciador que produzca afinidad y un relacionamiento más cercano.
La banca es una de las industrias que más conoce a sus clientes. Cada vez que realizamos las compras en el supermercado y pagamos con nuestra tarjeta, cada vez que vamos al cajero, el momento en el que pagamos la cuenta en un restaurante, la compra por Internet de un tiquete de avión, nuestro banco sabe dónde y qué estamos adquiriendo y almacena esa información para luego analizarla.
Pero la analítica va mucho más allá, ya que no solamente permite tener una visibilidad sobre las necesidades de los clientes; ha evolucionado orientada a convertir a la banca en una industria inteligente para afrontar los cambios y retos que implica la transformación digital, así como reducir el riesgo a catástrofes financieras, como las burbujas hipotecarias y las caídas del mercado.
La consultora IDC pronostica que las ventas para 2019 de Big Data y Analítica alcanzarán los USD $187 mil millones. Más allá de los USD $122 mil millones que alcanzó en 2015.
El análisis de la información de clientes se ha convertido en un factor decisivo para la banca, con ello coincide Toos Darulava, director de las oficinas de New York de McKinsey, empresa global de consultoria estratégica, quien menciona que 'Cada decisión importante para impulsar los ingresos, controlar los costos o mitigar los riesgos se puede manejar con datos y análisis. Será un diferenciador durante algún tiempo.'
Dentro de la frase de Toos también se esconde un hecho: este es el momento para que los bancos integren analítica como parte de su modelo de negocio, ya que así podrá generar una ventaja competitiva en el mercado, ante otras empresas que no la utilicen; y podrán atraer a su público para convertirlo en cliente, así como optimizar sus recursos. En unos años, la analítica se convertirá en un estándar de la industria y habrá pasado el momento de tomar ventaja.
Banca y redes sociales: la analítica valora toda la información
Con el crecimiento y el desarrollo de las redes sociales, estas se han convertido en una de las fuentes de información que utiliza la banca para conocer a su público. Escuchar las redes sociales y los sentimientos que ahí se expresan, sumado a la información transaccional de su público permite generar ofertas alineadas a las necesidades de sus clientes. Pero a medida que se generan algoritmos más complejos, ha sido posible identificar patrones, a través de los cuales se predice su comportamiento, para desde esta arista personalizar el servicio.
La analítica ha estado explorando una nueva área sobre la cual aportar valor: la reducción del riesgo.
Su utilidad se ha ampliado a áreas como la detección de fraude y el análisis de riesgos.
Tras la crisis económica de 2008 en Estados Unidos, la cual afectó también a entidades financieras de América Latina y Europa, se expuso la relación interna entre el riesgo crediticio, los riesgos del mercado y la liquidez. Tras ello se impusieron una serie de restricciones y controles, con el fin de evitar que esto pueda volver a pasar, lo que ha encarecido ciertos productos y servicios financieros.
El uso de profunda analítica se ha convertido en un medio a través del cual se pueden prevenir estos incidentes antes de que se manifiesten. La analítica aporta con una rápida respuesta a estas variables macroeconómicas al cruzar información histórica sobre los eventos, con toda la data que se genera en tiempo real.
La analítica se ha destacado como una de las tecnologías emergentes que mayor importancia ha tenido para la banca. Le está permitiendo modernizarse a un ritmo acelerado, al tiempo que gana complejidad, sin perder su foco en el cliente.
La analítica en la banca puede ser una herramienta que pronostique fenómenos económicos.
Cada día más bancos incluyen aplicaciones de analítica dentro de su core bancario, pero estos no siempre logran adaptarse a los sistemas legados y terminan por simplemente analizar un espectro superficial. Por el contrario, plataformas como Omnia Business se integra con cualquier sistema de core bancario o sistemas legados adyacentes, lo que unifica todo en un solo sistema, el cual trabaja en tiempo real.
Omnia Business Platform tiene la flexibilidad para integrar estas nuevas tecnologías dentro de su arquitectura, en la medida que el cliente lo requiera. Fisa Group cuenta con experiencia en más de 100 proyectos con entidades financieras de América Latina y Europa.
Su funcionalidad se puede ampliar de acuerdo a las necesidades del cliente y su orientación, conoce más sobre
Omnia Business Platform.
