Cómo los datos están cambiando el futuro de la banca

Cómo los datos están cambiando el futuro de la banca


por Marc Buehler, presidente de Singapur, ti & m
18 de enero de 2024

Los bancos recopilan y almacenan grandes cantidades de datos útiles, y muchos de ellos ya están aplicando con éxito big data e inteligencia artificial a diversos casos comerciales.

El potencial para optimizar el uso de datos a través de una estrategia bancaria basada en datos es enorme, especialmente para los bancos pequeños. Porque con una estrategia de este tipo también los proyectos pequeños pueden conseguir un claro valor añadido.

Este artículo, una colaboración entre el proveedor de software financiero ti&m y Google Cloud, apareció en el especial de ti&m sobre banca digital, que explora el uso y el potencial de big data y la inteligencia artificial en el sector bancario.

La revista completa ofrece más información sobre diversas tendencias bancarias y tecnológicas.

banca de transacciones
La mayoría de los bancos aún tienen que arañar realmente la superficie de la banca basada en datos. Esto a pesar de que el potencial del análisis de datos y la IA en la banca ha sido reconocido y demostrado por expertos de la industria, como lo demuestran estudios recientes sobre el tema.

Sin embargo, para que los bancos sigan teniendo éxito en el futuro, deben adaptar de forma continua y dinámica sus modelos de negocio a las condiciones cambiantes.

Los principales impulsores de la banca basada en datos son factores tecnológicos y regulatorios. En base a estos factores, se pueden definir casos de uso específicos para diferentes palancas para mejorar el desempeño empresarial (por ejemplo, reducir costos, reducir riesgos o aumentar la facturación).

Los impulsores tecnológicos con IA están empujando a los bancos hacia un futuro impulsado por los datos

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La tecnología es el principal impulsor de la banca transaccional. Los factores que se consideran particularmente relevantes para la industria financiera incluyen una medición razonable, la estandarización y, por lo tanto, la comunicación eficiente entre diferentes proveedores, y los últimos enfoques metodológicos.

La fuente principal detrás de los tres impulsores tecnológicos son los datos. Ésta es la base sobre la cual las instituciones financieras pueden crear valor añadido tanto para ellas mismas como para sus clientes.

Los datos disponibles para los bancos se pueden dividir en tres tipos principales: datos maestros (incluidos datos de clientes y datos socioeconómicos), datos transaccionales (por ejemplo, pagos, transacciones) y datos de comportamiento (por ejemplo, transacciones en diferentes canales).

El desafío a menudo radica en establecer una infraestructura de TI adecuada y un sistema de gestión de datos que recopile y almacene datos de diferentes fuentes (internas). Esto requiere una cantidad bastante grande de potencia informática.

El aumento de las posibilidades técnicas provocado por la investigación en IA ha producido muchas innovaciones y nuevos casos de negocio.

Los principales factores que impulsan este proceso son las innovaciones en el campo del aprendizaje profundo, una cantidad de datos disponibles en rápido crecimiento y el acceso a potencia informática relativamente barata (por ejemplo, a través de la computación en la nube).

Muchos bancos ya están utilizando la IA en uno o más casos de negocio, y un gran número de fintechs también están avanzando en esta dirección.

Gran potencial en muchas áreas de la banca.

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Fuente: Freepik

Las aplicaciones de transacciones bancarias pueden mejorar el desempeño de los bancos de varias maneras.

Los casos de uso, como la automatización de clientes o la selección automatizada de posibles candidatos políticos, pueden reducir los costos para las instituciones financieras.

Además, los riesgos comerciales en la banca se pueden reducir mediante consideraciones transaccionales, por ejemplo, con pronósticos de incumplimiento más precisos en el negocio crediticio.

Además de las mejoras en costes y riesgos, la banca transaccional también puede beneficiarse del lado de los ingresos.

Las aplicaciones inteligentes, como los sistemas de recomendación, pueden ayudar a las instituciones financieras a aumentar sus ingresos mediante ventas adicionales, tasas de conversión más altas y una menor pérdida de clientes.

Los clientes también se benefician directamente de las mejoras en la personalización y la experiencia del cliente, lo que a su vez conduce a una mayor satisfacción del cliente.

Se trata de la actitud correcta

Los marcos tecnológicos y regulatorios para la transición a una banca basada en datos ya están vigentes. Sin embargo, para implementar con éxito casos de uso, los bancos deben cambiar fundamentalmente su forma de pensar.

A menudo prevalece una mentalidad de conformidad, y esto en muchos casos inhibe o al menos ralentiza la innovación.

Esta mentalidad debe ser reemplazada por una cultura de tecnología y datos que permita a las empresas utilizar todo el potencial de la banca basada en datos dentro de los marcos legales actuales.

Este artículo se basa en el documento técnico de 28 páginas «Banca basada en datos», un esfuerzo colaborativo de Google Cloud, el Instituto de Servicios Financieros de Zug, Suiza, y ti&m, que proporciona un estudio en profundidad del tema.

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