Mejorar este aspecto es el paso clave para enriquecer la experiencia del cliente con ofertas que aporten valor real a su vida. La información está 100% disponible, pero las entidades financieras necesitan saber cómo sacarle partido.
Los consumidores esperan que cada interacción refleje un conocimiento profundo y contextualizado, abarcando sus metas de ahorro, hipotecas, préstamos y su historial de transacciones. Aquí es donde los bancos pueden volverse imprescindibles a la hora de gestionar las finanzas personales. La tecnología puede permitirles extraer conocimiento estratégico sobre la vida financiera de sus clientes.
Óscar Barba
Cofundador y CTO de Coinscrap Finance
La protección de los datos transaccionales y su uso ético: los bancos se enfocan en beneficiar al cliente
El blindaje de los datos es un tema que traté en este post, y quiero insistir en su importancia por encima de todo. En un entorno tan regulado como el de las entidades financieras, está asegurado. Dicho esto, su uso inteligente y, sobre todo, ético, es una tendencia que avanza rápidamente gracias a su poder para estrechar lazos y mejorar la salud financiera de la población.
Usando un enfoque innovador y responsable, se promueve una comunicación transparente y cercana entre los bancos y sus comunidades. ¿Cómo se consigue esto? Mediante herramientas que ofrecen en milisegundos respuestas precisas, confiables y útiles para ayudar a las personas en la gestión diaria de su dinero . Hablamos de los motores de enriquecimiento del dato transaccional.
💡 ¿Sabes...
cómo logran los chatbots entender lo que les dices?
La tecnología descrita en este post surge como una solución que permite a los bancos y otras entidades financieras aprovechar el poder de los datos.
Las capacidades de los motores de enriquecimiento del dato transaccional
Tras el análisis, categorización y enriquecimiento de la información, estos motores dan un paso más integrando Inteligencia Artificial Generativa (Gen AI). De esta manera es operar entablar conversaciones reales con los usuarios, resolver sus dudas y convertirse en auténticos coaches financieros. Todo ello de manera automática. Veamos qué áreas se pueden ver más beneficiadas por estas innovaciones:
Contacto con el usuario de banca electrónica: Interacción mejorada
La Gen AI permite que los sistemas entiendan y procesen el lenguaje natural de forma mucho más eficiente. Esto significa que los usuarios pueden comunicarse con los motores de enriquecimiento utilizando sus expresiones habituales, sin necesidad de adaptarse a comandos específicos.
Al entender perfectamente el lenguaje natural, el sistema a su vez ofrece respuestas amigables y totalmente entendibles. Por ejemplo, si un usuario pregunta: "¿Qué hipoteca me puedo permitir ahora mismo?" el motor analiza la pregunta en su contexto completo. Utiliza algoritmos de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y modelos de lenguaje específicos para interpretar la intención detrás de estas palabras.
Los algoritmos descomponen la oración, identifican las entidades clave (como "hipoteca" y el "permitir"") para comprender la solicitud del usuario. Entonces recurrirá a la enorme cantidad de información disponible en el transaccional de este particular para conocer sus gastos e ingresos habituales, pautas de consumo, histórico de crédito, etc., y poder ofrecer en un abrir y cerrar de ojos la respuesta que se ajusta perfectamente a sus características concretas.
Big Data: Análisis y síntesis de grandes cantidades de información
Como vimos, esta tecnología puede ayudar a entidades y usuarios a manejar la inmensidad de datos transaccionales y financieros que se generan a lo largo de los años. Los motores recopilan información de múltiples fuentes, como movimientos bancarios, pagos, recibos, salarios, cobros, tendencias del mercado o, incluso, redes sociales.
Solo entonces, sintetizan esta información para ofrecer insights útiles para un usuario concreto. Para conseguirlo emplean algoritmos de aprendizaje automático y deep learning, como redes neuronales y árboles de decisión. De esta manera son capaces de identificar patrones y relaciones entre los datos. Estos algoritmos pueden predecir comportamientos financieros futuros y ofrecer recomendaciones personalizadas.
En el caso de la pregunta sobre la hipoteca que mencionaba antes, el sistema evaluaría la situación financiera del usuario y proporcionaría productos que se ajusten a su capacidad de pago. Con estos consejos ultra customizados, el cliente siente que se presta atención a su caso concreto y que la finalidad última del banco es ayudarle a mejorar su salud financiera.
¿Qué algoritmos utilizan las entidades financieras líderes a nivel global?
Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
Con técnicas como el análisis sintáctico y semántico pueden comprender el lenguaje humano al 100%. Modelos como Transformers (presentes en BERT o GPT), son esenciales para interpretar y generar lenguaje natural.
Redes Neuronales Profundas (DNN)
Permiten a las instituciones identificar patrones complejos y no lineales. Utilizadas en áreas como la detección de fraude, gestión de riesgos y análisis de comportamiento, las DNN mejoran continuamente sus predicciones y automatizan decisiones
Aprendizaje Supervisado y No Supervisado
Se emplea en la clasificación de datos, como la evaluación de solicitudes de crédito, donde se etiquetan datos históricos para predecir comportamientos futuros. Por otro lado, agrupa datos sin etiquetas previas, ayudando a descubrir segmentos de clientes, detectar anomalías en transacciones y personalizar ofertas según patrones ocultos.
Algoritmos de Recomendación
Son esenciales para personalizar la oferta de productos financieros. Utilizan técnicas de filtrado colaborativo, basadas en las preferencias de clientes similares, y sistemas basados en contenido, que analizan las características individuales del usuario.
Todas estas herramientas permiten recomendar desde tarjetas de crédito hasta inversiones, justo en el momento que la persona lo necesita, ajustando las opciones disponibles a las necesidades y comportamientos específicos del usuario. Sin olvidar que permite anticiparse a tendencias o necesidades futuras y crear servicios personalizados e innovadores que aún no estén disponibles en el mercado.
¿Cómo pueden los bancos sacar provecho a las nuevas tecnologías?
Las nuevas generaciones de clientes no solo priorizan la eficiencia y la comodidad del mundo digital, sino que también buscan obtener valor y recompensas por su lealtad. Hay una clara conexión entre las capacidades tecnológicas de un banco y su rendimiento financiero, lo que indica que el éxito depende más del uso estratégico de la tecnología que de una mayor inversión en ella.
Un análisis de Bain & Company reveló que los bancos líderes en tecnología logran un rendimiento total para los accionistas 5 puntos porcentuales superior a la media, una relación coste-ingresos 10 puntos menor y un NPS 12 puntos mayor que sus competidores. En nuestro día a día vemos como las entidades financieras aprovechan los avances técnicos de la ciencia de datos para ganar más y aumentar su base de clientes.
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. Recientemente ha obtenido la certificación ITIL Fundamentals, un reconocimiento a las buenas prácticas en la gestión de servicios TI.
