Tecnología avanzada

Varios son los sectores en vías de transformación a partir de la llegada de un fenómeno como Big Data, siendo el financiero uno de los que más oportunidades de cambio presenta. Relacionado con la capacidad de almacenar y analizar todo tipo de datos, este avance tecnológico enfocado en el procesamiento de grandes volúmenes de información posibilita a la industria financiera la creación de nuevos productos y servicios de alta rentabilidad; a la vez que permite identificar patrones de comportamiento para mitigar riesgos.

La clave está en la introducción de plataformas de descubrimiento, cuyas funciones abarcan mejoras en los modelos de riesgo, desarrollo de propuestas de valor personalizadas y disminución de los costos operativos. Debido a la capacidad de complementar modelos transaccionales con datos de comportamiento multicanal de cada cliente, las entidades financieras están cada vez más cerca de “transparentar” su negocio, tornando más fácil la detección de nuevas oportunidades. 

Algunos de los beneficios que conlleva la introducción de este tipo de plataformas están dados por el fácil acceso a la información por parte de los usuarios de negocio (analistas de marketing y ventas de las entidades financieras) y la descompresión del área de TI.

Por medio de la adopción de esta nueva tecnología las entidades financieras evolucionarán significativamente en cuanto a la capacidad de entender a sus consumidores, contando con un abanico de valiosos insights que les permitirán abordar a clientes y potenciales de forma exitosa. Nuestra amplia experiencia en la industria financiera, con base en más de cincuenta países, nos ha permitido enumerar los siguientes hallazgos, de gran magnitud para el sector:

• Fuga de clientes. La integración de datos de fuentes como: e-mails, encuestas de calidad de servicio, operaciones en cajeros automáticos, Weblogs, transacciones y call center permite detectar nuevos clientes en situación de riesgo (20% de clientes adicionales) y mejorar la eficiencia de las acciones proactivas de retención en un 10%.
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• Detección de fraude.Al combinar información de datos de canales como operaciones en cajeros automáticos, Weblogs, e-mails, transacciones y productos se identifican 125 ‘paths’ adicionales de comportamiento de fraude, mejorando los índices de detección en un 35%.
• Rentabilidad. Por medio de la identificación de parámetros de comportamiento de nuevos clientes se permite el cumplimiento de los objetivos de rentabilidad para tomar acciones correctivas proactivas.
• Oferta de productos y/o servicios. Las campañas basadas en el comportamiento de clientes tienen una tasa de respuesta hasta tres veces mayor comparada con el modelo tradicional.
• Migración hacia canales operativos de menor costo. El entendimiento del comportamiento multicanal de los clientes permite desarrollar estrategias de migración hacia canales remotos que disminuyen los costos operativos de los canales más costosos.

*Director de Asterdata