El aprendizaje de máquina y el análisis de datos demuestran ser armas valiosas en la batalla de los servicios financieros por obtener clientes leales

Visite cualquier compañía de servicios financieros y encontrará empleados de todos los niveles inundados en toneladas y toneladas de datos, todos con el objetivo de lograr el balance adecuado entre el riesgo y la recompensa. Nada es más esencial para hacer su trabajo con efectividad que esos datos, y, sin embargo, estos también se convierten en su archienemigo.

El imparable crecimiento de los datos estructurados y desestructurados ha hecho que el trabajo de los analistas sea tan difícil como leer una taza de café. Y para obtener el valor potencial de dichos datos, la labor de extraer algo accionable puede ser un reto tremendo, especialmente en vista del precedente histórico de que cada línea de negocio almacena sus propios datos por separado.

Hoy en día, a medida que los bancos buscan crecer más, una de las principales maneras de hacerlo es por medio de una mejor integración de las perspectivas y de los datos de recepción, contacto directo y administración interna. Por fortuna, los adelantos en cómputo en la nube, aprendizaje de máquina y análisis de datos permiten derribar fácilmente los muros que dividen los datos y desatar el valor de negocio que ocultan dentro.

La primera prueba de esta tecnología es el reciente lanzamiento de Microsoft Azure IoT SuiteCortana Analytics Suite y Azure Data Lake, todos parte de la Plataforma de Datos de Microsoft. Con el poder colectivo de éstas y otras ofertas, las compañías de servicios financieros obtienen acceso a una completa solución de análisis de datos que atiende todas sus necesidades: desde unificar y administrar los almacenes de datos dispersos hasta analizar, computar y crear potentes visualizaciones en las cuales se puede colaborar de manera más segura en toda la compañía.

La plataforma de análisis de datos de Microsoft tiene la capacidad de ayudar a la industria de servicios financieros a resolver algunos de los problemas más graves, tales como el aumento en lavado de dinero para ayudar a financiar actividades criminales y terroristas.

La Oficina de las Naciones Unidas contra la Droga y el Delito estima que la cantidad de dinero que se lava a nivel mundial cada año asciende a $800,000 millones de dólares, o del 2% al 5% del producto interno global. Para solucionar este problema de frente se requiere de capacidades de análisis que abarquen más allá de la estrategia tradicional basada en reglas que por lo general se utiliza.

Irónicamente, parece que es igual de difícil para los bancos anticiparse a las necesidades de los clientes que no tienen nada que esconder. Por lo tanto, la Plataforma de Datos de Microsoft también puede ser un recurso valioso en este ámbito.

Cortana Analytics Suite está ayudando a las instituciones financieras a entender mejor a sus clientes finales y realizar recomendaciones óptimas de servicio al cliente y productos que están diseñadas para atraer y retener a clientes rentables. Los bancos pueden utilizar esa información para anticiparse a las necesidades de sus clientes y desarrollar servicios y estrategias de banca digital capaces de posicionar a la compañía para el crecimiento continuo.

Temenos, el proveedor de servicios bancarios más grande del mundo, utiliza las tecnologías de Microsoft para desarrollar soluciones integrales de inteligencia de clientes para sus clientes bancarios en todo el mundo. Una de esas soluciones es un sistema de “análisis integrado” llamado P.L.A.N (Rentabilidad, Lealtad, Riesgo de deserción, Número de productos —por sus siglas en inglés), que emplea una combinación de modelos propietarios y aprendizaje de máquina para calcular y predecir métricas clave de clientes, tales como rentabilidad y la probabilidad de deserción de clientes.

Esas métricas de análisis luego se integran directamente en una de las soluciones centrales de banca y canales, lo que produce una inteligencia accionable donde más se necesita —en las interacciones entre los empleados de atención al cliente y los clientes de un banco—. Los empleados de todos los niveles pueden seguir el éxito de las iniciativas de P.L.A.N con los tableros de mando de Microsoft Power BI y utilizar la entrada de lenguaje natural para enviar preguntas sobre los datos subyacentes, lo que les brinda la capacidad casi ilimitada de entender el comportamiento de los clientes.

Metro Bank de Londres también utiliza Power BI para supervisar las transacciones entre las sucursales bancarias de la institución, las operaciones de las oficinas de contacto directo y la administración interna mediante el ingreso de datos en más de 40 tableros de mando. El hecho de contar con capacidades de análisis de datos y visualización en tiempo real permite al CEO y los empleados de Metro Bank mantener su administración interna operando a la perfección y ofrecer un nivel de servicio sin precedentes, tal como procesar cuentas nuevas el mismo día para que los clientes salgan de una sucursal de Metro Bank con una tarjeta de débito totalmente activada.

De manera similar, Tangerine Bank de Canadá utiliza capacidades de análisis de big data y visualización para analizar factores de riesgo como retroalimentación de los clientes, sentimiento público y mercado externo. La combinación entre Power BI y el Sistema de Plataforma de Análisis de Microsoft  ha permitido a Tangerine ofrecer incentivos y servicios nuevos de mayor relevancia para sus clientes.

Cada uno de esos bancos es un gran ejemplo de cómo el sector de servicios financieros está respondiendo ante el ambiente actual. A medida que los clientes continúen buscando,  las instituciones que aprovechen las fortalezas del análisis de datos, la visualización y el aprendizaje de máquina se ubicarán en una buena posición para retener a sus clientes más valiosos, así como para descartar el elemento criminal de sus líneas.

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