Los datos son el “nuevo petróleo”, pero no basta con tenerlos para enriquecerle. Usted tiene que extraerlos, refinarlos y usarlos si su negocio desea obtener todos sus beneficios.

A enero de 2021, el número de usuarios activos de Internet representa el 59.5% de la población mundial (4.66 mil millones de personas). De seguir la trayectoria actual, que incluye un mayor uso de las redes sociales, intercambio de videos, comunicación en línea, banca móvil y oportunidades de financiamiento en línea, se estima que para 2025 se generarán 463 exabytes de datos cada día.

Los datos siguen siendo una divisa indispensable dentro del terreno digital

La industria bancaria está evolucionando sobre la base de tecnologías que están creando formas completamente diferentes de acceder a datos. La clave para la creación de valor a largo plazo será alejarse del modelo de negocio monolítico y avanzar hacia un ecosistema bancario que fomente una competencia sana y se centre en la experiencia del consumidor. Es decir, una experiencia del consumidor que utiliza datos y comportamiento del consumidor maximiza la democratización del acceso al crédito y minimiza su riesgo.

Las empresas deben comprender las preferencias de sus clientes para crear interacciones inteligentes mediante el uso de datos. La información en tiempo real y bajo demanda, es fundamental para garantizar un mejor recorrido del usuario y una mejor toma de decisiones comerciales.

Aprovechar los datos mejora la retención de clientes y el acceso al crédito

Para que las instituciones amplíen el acceso de los consumidores a las finanzas, deben aprovechar una variedad de datos en tiempo real para mejorar la retención de clientes y el acceso al crédito, utilizar el aprendizaje automático para impulsar la automatización y la calificación crediticia, así como proporcionar experiencias digitalizadas para estimular los esfuerzos de préstamos digitales.

Hoy en día, tanto las instituciones financieras como las empresas recopilan enormes cantidades de datos de los clientes, los cuales deben utilizarse correctamente en su totalidad para dar a las compañías una ventaja competitiva. Las fintech e instituciones financieras innovadoras también utilizan una variedad mucho mayor de datos para impulsar experiencias superiores para los clientes. Las asociaciones entre proveedores de datos y tecnología han hecho que los datos sean más accesibles, más utilizables y más procesables. Ahora es más fácil que nunca capitalizar la disponibilidad de datos para impulsar la ciencia de datos y las técnicas de modelado predictivo que crean experiencias superiores de consumo e impulsan el crecimiento de las empresas.

Al utilizar varias fuentes de datos, las empresas pueden adaptar mejor sus procesos comerciales y su estrategia de marketing a los clientes nuevos y existentes. El análisis de datos ofrece la capacidad de ajustar los esfuerzos de negocios de su empresa. De manera similar, los datos brindan la oportunidad de conocer qué les interesa a los consumidores y qué o quiénes influyen en ellos, lo que permite a las organizaciones construir relaciones de alta calidad con los clientes.

Desde el momento de su adquisición, los datos ayudan aún más en el desarrollo de estrategias de retención de clientes. Con la convergencia de varios canales de datos, incluida la frecuencia de compra, el historial de pagos y las preferencias de compra, las empresas pueden determinar mejor el valor del tiempo de vida de los clientes con una precisión considerable.

Los datos alternativos brindan acceso al financiamiento a más consumidores

Al incluir de manera proactiva datos alternativos como parte del mix, las compañías tienen la capacidad de mejorar el acceso de los consumidores al crédito. Actualmente, el sistema crediticio existente pone en desventaja a un porcentaje desproporcionado de consumidores de bajos ingresos, ya que su historial crediticio carece de información suficiente.

Las entidades de crédito pueden utilizar otros datos que no se encuentran en los informes crediticios tradicionales de los consumidores para que estos consumidores puedan obtener crédito más fácilmente. Millones de consumidores sin puntajes crediticios tradicionales pueden ser declarados solventes en función de sus registros financieros completos, que incluyen un historial de pagos de arrendamiento, servicios públicos y telefonía celular, así como el manejo general de sus cuentas bancarias.

En el mundo hiperconectado actual, el uso de datos alternativos puede ayudar a proteger la autenticación del consumidor y crear perfiles de crédito más rápidamente. Los modelos de suscripción que incorporan datos alternativos pueden aumentar las tasas y los volúmenes de aprobación, mejorar la precisión de la predicción predeterminada y reducir las tasas de interés, lo que permite que más consumidores accedan a servicios financieros.

El uso del aprendizaje automático impulsa la automatización y el score crediticio

La automatización de procesos comerciales puede mejorarse al combinar modelos de aprendizaje automático con la gestión de estos procesos. Al automatizar las tareas mediante la aplicación del aprendizaje automático, los recursos humanos pueden enfocarse en actividades más estratégicas de la empresa.

El aprendizaje automático se puede utilizar para automatizar operaciones comerciales fundamentales, lo que da como resultado la reducción de costos, mejora el servicio al cliente y la implementación de proyectos es aún más efectiva.

Además, el aprendizaje automático desempeña un papel activo para ayudar a los empleados a analizar datos y aportar información valiosa. La analítica en tiempo real puede proporcionar puntos de datos prescriptivos y predictivos que identifican debilidades dentro de los procesos comerciales para que puedan corregirse rápidamente.

Las decisiones de score crediticio también se basan en una gran cantidad de datos, incluyendo los ingresos totales, el análisis de transacciones, la experiencia laboral y el historial crediticio. Como resultado, la calificación crediticia mediante el aprendizaje automático ofrece evaluaciones más exhaustivas y personalizadas con base en una variedad de indicadores en tiempo real, lo que permite que más personas con potencial de ingresos accedan al financiamiento.

El objetivo del score crediticio es reducir la exposición al riesgo. Los bancos pueden obtener excelente información sobre la actividad financiera de sus clientes mediante el uso del aprendizaje automático.

Estas evaluaciones de datos de consumidores a gran escala facilitan una mejor segmentación de clientes y una mejor clasificación del riesgo crediticio, lo que permite a las instituciones financieras fijar precios y vender productos crediticios a los segmentos de clientes adecuados con un procesamiento de datos más rápido.

Como detonador fundamental de la productividad y la eficiencia, muchas organizaciones están adoptando el aprendizaje automático. Su incorporación en los flujos de trabajo de automatización comercial mejora el procesamiento de datos no estructurados, ofrece análisis detallados y genera mejores resultados de automatización. El aprendizaje automático también puede generar un ROI significativamente más alto, redefiniendo así lo que puede hacer con las operaciones de automatización de una empresa.

Una experiencia digitalizada estimula los esfuerzos de préstamo digital

El comportamiento del consumidor se ha modificado permanentemente por las tecnologías digitales. Hoy en día, los consumidores pueden obtener lo que quieren prácticamente cuando lo necesitan gracias a los dispositivos móviles, las aplicaciones, el aprendizaje automático, la Inteligencia Artificial y la automatización. Como resultado, los consumiores a menudo califican a las empresas en función de su experiencia digital, en primera instancia.

De hecho, las compañías tienen que ajustar sus modelos de negocio para adaptarse a las nuevas realidades del mercado. Para satisfacer las demandas de los consumidores, las empresas deben adoptar la era digital y brindar una experiencia de cliente inigualable.

Una experiencia digitalizada puede utilizar datos para reducir significativamente el tiempo de generación de valor mediante la adopción de metodologías de entrega ágiles y el aprovechamiento de la nube. Avanzar hacia una mentalidad de cliente, donde cambiar de canal y moverse entre puntos de contacto se considera algo secundario a los deseos y necesidades del consumidor, es fundamental para crear una experiencia omnicanal. Una experiencia digital fluida y basada en datos ahora resulta más conveniente que nunca.

Sin embargo, un aspecto que muchos bancos aún pueden mejorar son los préstamos. A menudo, el proceso desde la solicitud hasta la aprobación y el pago final está mal integrado, como resultado de que varios sistemas heredados se han ‘parchado a medias’. La digitalización del proceso de préstamos, junto con las fuentes de datos correctas, aporta a los bancos numerosos e importantes beneficios que incluyen una mejor experiencia del cliente, mejores decisiones de riesgo y ahorros considerables en los costos.

La computación en la nube facilita préstamos digitales con escalabilidad, versatilidad, cumplimiento y seguridad, ya que permite un acceso rápido a los datos para informes normativos, reducción de riesgos, análisis y anomalías en la gestión de riesgos.

Toda la información del solicitante recopilada digitalmente, la automatización sustancial y las fuentes de información preintegradas basadas en la nube permiten a los bancos reaccionar con mayor rapidez a las solicitudes de arrendamiento o préstamo y con base en una evaluación más exhaustiva de la estabilidad financiera del solicitante.

Desde sus inicios, las instituciones financieras siempre han estado rodeadas de datos. La tarea ahora consiste en hacer uso de todos los datos que están a su disposición. Las instituciones financieras deben aprovechar dicha información para generar nuevas fuentes de ingresos a través de ofertas basadas en datos, hacer recomendaciones personalizadas a los clientes, aumentar la eficiencia para lograr ventajas competitivas y democratizar el acceso al crédito sin aumentar el riesgo.

Veejay Jadhaw, director global de Tecnología de Provenir.