Cómo los datos están cambiando el futuro de la banca – Fintech Singapore

Los bancos recopilan y conservan enormes cantidades de datos utilizables, y muchos ya están aplicando con éxito big data e inteligencia artificial en diversos casos de negocios.

El potencial para optimizar el uso de datos a través de una estrategia bancaria basada en datos es enorme, especialmente para los bancos más pequeños. Esto se debe a que incluso los proyectos pequeños pueden lograr un claro valor añadido con una estrategia de este tipo.

Este artículo, una colaboración entre el proveedor de software financiero tiempo y m y Google Cloud, apareció en el especial de ti&m sobre banca digital, explorando el uso y el potencial del big data y la IA en el sector bancario.

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

La mayoría de los bancos todavía tienen que arañar 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 encuestas 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 factores clave que impulsan la banca basada en datos son factores tecnológicos y regulatorios. Con base en estos factores, se pueden identificar casos de uso específicos para diversas palancas para mejorar el desempeño empresarial (por ejemplo, minimizar costos, reducir riesgos o aumentar la facturación).

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

La tecnología es el motor clave de la banca basada en datos. Los impulsores considerados particularmente relevantes para la industria financiera permiten un escalamiento flexible, una interacción estandarizada y, por lo tanto, eficiente entre diferentes proveedores, y los últimos enfoques metodológicos.

El recurso fundamental detrás de los tres impulsores tecnológicos son los datos. Esta es la base sobre la cual las instituciones financieras pueden crear valor agregado 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 de transacciones (por ejemplo, pagos, transacciones) y datos de comportamiento (por ejemplo, interacciones a través de 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 diversas fuentes (internas). Esto requiere una potencia de cálculo suficientemente grande.

El salto en las posibilidades técnicas provocado por la investigación en IA ha producido una serie de nuevas innovaciones y casos de negocio.

Los principales factores que impulsan este proceso son las innovaciones en el campo del aprendizaje profundo, un volumen de datos disponibles en rápido crecimiento y el acceso a potencia informática relativamente económica (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 número cada vez mayor de fintechs también están avanzando en esta dirección.

Gran potencial en muchas áreas de la banca.

La aplicación de la banca basada en datos puede mejorar el desempeño de los bancos a través de diversas palancas.

Casos de uso como la incorporación automatizada de clientes o la detección automatizada de personas potencialmente expuestas políticamente pueden reducir los costos para las instituciones financieras.

Además, los riesgos comerciales en la banca se pueden minimizar a través de conocimientos basados ​​en datos, por ejemplo, a través de pronósticos de incumplimiento más precisos en el negocio crediticio.

Más allá de las mejoras en el lado de los costos y los riesgos, la banca basada en datos también puede beneficiar el lado de los ingresos.

Aplicaciones concretas, como los sistemas de recomendación, pueden ayudar a las instituciones financieras a aumentar sus ingresos mediante ventas cruzadas y ascendentes, mayores tasas de conversión y una reducción de la rotación 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.

Todo es cuestión de la actitud correcta.

Los marcos tecnológicos y regulatorios para un cambio hacia una banca basada en datos ya existen hoy. Sin embargo, para implementar con éxito casos de uso, los bancos deben cambiar fundamentalmente su forma de pensar.

A menudo prevalece una mentalidad de cumplimiento, lo que impide o al menos ralentiza la innovación en muchas situaciones.

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

Este artículo está basado en las 28 páginas. Libro blanco "Banca basada en datos" un trabajo colaborativo de Google Cloud, el Instituto de Servicios Financieros de Zug, Suiza, y ti&m, que ofrece una exploración en profundidad del tema.

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