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Personalización de productos financieros con análisis predictivo, ¿por qué es importante?

¿Quién no ha soñado con predecir el futuro? A lo largo de la historia, hemos intentado lograrlo explorando todas las disciplinas posibles, desde las científicas hasta las místicas. La realidad es que hoy estamos más cerca que nunca de desvelar ese misterio, pero no lo hacemos con una bola de cristal, sino con la ayuda del aprendizaje automático y el big data.

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En este artículo veremos cómo la tecnología está transformando los procesos financieros y logrando una tasa de retención de clientes nunca vista. Y es que el análisis predictivo en finanzas tiene aplicaciones realmente interesantes: desde ofrecer servicios bancarios personalizados hasta pronosticar el mercado de valores gracias a la IA.

Óscar Barba

Cofundador y CTO de Coinscrap Finance

¿Qué es el análisis predictivo y cómo se utiliza en finanzas?

El análisis predictivo es como un vidente digital. Utiliza datos actuales e históricos para calcular la probabilidad de que ocurra un evento o acción específica. Las herramientas de análisis predictivo se basan en estadísticas y técnicas impulsadas por inteligencia artificial. Estos desarrollos ayudan a las entidades financieras a mejorar sus resultados con insights valiosos.

Ahora que ya hemos visto qué es el análisis predictivo,

Veamos algunas de sus principales aplicaciones en el mundo de las finanzas:

  • Predicción de la rotación: Identifica a los clientes en riesgo, descubre por qué podrían irse y perfecciona tu estrategia de retención.

  • Recomendaciones inteligentes: Ofrece sugerencias de productos personalizadas para aumentar las ventas adicionales y cruzadas, ampliando la visibilidad de tus productos.

  • Previsión de la demanda: Anticipa las fluctuaciones en la demanda para mejorar los procesos y reducir costes.

  • Predicción de riesgos financieros: Evalúa la solvencia de tus clientes y colaboradores para minimizar el riesgo de pérdidas.

  • Segmentación predictiva: Anticipa la probabilidad de que los clientes realicen compras repetidas, abandonen carritos o dejen de comprar, y envía mensajes específicos.

  • Personalización de precios: Optimiza tus estrategias de precios y ajusta las tarifas en tiempo real según las pautas de consumo y las condiciones del mercado.

  • Mantenimiento predictivo: Predice fallos en los equipos con gran precisión para reducir averías, aumentar la productividad y disminuir los costes de mantenimiento.

"Los datos desorganizados representan casi el 80% de la información del sector bancario y son un rompecabezas imposible de resolver sin las herramientas adecuadas”.

Tu entidad necesita apostar por la hiperpersonalización

La hiperpersonalización en banca significa adaptar los servicios financieros a las necesidades específicas de los usuarios en tiempo real. Esto se puede hacer aprovechando los datos que generan a diario, analizando su comportamiento y aprovechando la tecnología que tenemos a nuestra disposición. Reconozcámoslo: no existe un factor más diferenciador en el mercado que la digitalización.

Además, en este mundo digital en el que nos movemos, la personalización es clave para evitar que tus clientes busquen una experiencia mejor en otro sitio. Debes ofrecer la misma atención personalizada que brindan las compañías no financieras.

¿Cómo puedes crear una CX excepcional? Te lo cuento a continuación:

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Aprovecha la inteligencia artificial y el aprendizaje automático

Imagina tus datos como un tesoro escondido a la espera de ser descubierto. La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son como los mapas del tesoro que te guían hacia conexiones ocultas en los datos transaccionales. Estos te revelan tesoros de conocimiento personalizado o, mejor dicho, información útil para trazar tu estrategia de negocio.

Con estas tres herramientas podemos descubrir hábitos en el comportamiento de los clientes. Y, gracias a ellas, las fintech creamos mosaicos con los datos de los usuarios, para que, con un solo vistazo, descubras insights de calidad con los que ofrecer productos a medida. Nuestro motor de IA propio es experto en analizar datos desorganizados y caóticos. Estos datos representan casi el 80% de la información del sector bancario y son un rompecabezas imposible de resolver sin las herramientas adecuadas.

Los algoritmos de aprendizaje profundo predicen lo que ocurrirá en el futuro basándose en un océano de información. A diferencia de los enfoques manuales, esta tecnología te sumerge en las profundidades de los datos, revelando conexiones y correlaciones que antes pasaban desapercibidas. También te permiten hacer frente a la exclusión financiera, logrando que más gente acceda a tus servicios.

Si te interesa el análisis predictivo en el sector financiero, tenemos otro artículo para ti.

Análisis predictivo y sus casos de uso en banca y seguros

Si quieres sugerir soluciones adaptadas a las necesidades individuales de cada cliente, puedes empezar por identificar oportunidades. Por ejemplo, si un grupo de usuarios con ingresos anuales similares tiende a gastar más en viajes que en productos financieros, los modelos de aprendizaje automático pueden descubrir este patrón. Esto permitirá a tu banco o compañía de seguros ofrecer programas de cashback en hoteles y apartamentos a estos perfiles de usuario.

Estas herramientas también te ayudan a anticipar acciones fraudulentas en línea. Pueden detectar ciberataques antes de que ocurran gracias a la identificación de anomalías, es decir, tipos de comportamiento sutiles y no convencionales que los humanos probablemente pasarían por alto, pero que se desvían ligeramente de la norma y pueden indicar un ciberdelito.

No olvidemos que los algoritmos mejoran con la experiencia, ¡como un experto que perfecciona sus habilidades con el tiempo! A medida que procesan nuevos datos –incluso aquellos que no se habían visto antes–, ajustan sus modelos para adaptarse rápidamente a situaciones nuevas.

Esto significa que pueden evolucionar y actualizar automáticamente las reglas de detección sin necesidad de intervención humana, manteniendo una constante evolución que mejore tus resultados a lo largo del tiempo.

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Sobre el autor

Óscar Barba es cofundador y CTO de Coinscrap Finance. Es un experto Scrum Manager con más de 6 años de experiencia en la recolección y análisis semántico de datos en el sector financiero, clasificación de transacciones bancarias, deep learning aplicado a los sistemas de análisis del sentimiento bursátil y a la medición de la huella de carbono asociada a datos transaccionales. 

Con amplia experiencia en el sector bancario y asegurador, Óscar está finalizando su Doctorado en Tecnologías de la Información Es Ingeniero y Máster en Ingeniería Informática por la Universidad de Vigo, Máster en Comercio Electrónico por la Universidad de Salamanca, Certificado Scrum Manager y Project Management por el CNTG, Certificado en Arquitectura SOA y Servicios Web por la Universidad de Salamanca y más.

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