28 Sep Casos de uso en que la IA y permite un mayor beneficio en banco-cliente

A lo largo de los años las necesidades de los clientes bancarios han evolucionado y en el último tiempo aún más. Dentro de esta aceleración muchas entidades bancarias se encuentran en plena transformación digital, otras aún no cuentan con sucursales digitalizadas.

En este contexto, entra en escena la inteligencia artificial. Los servicios financieros se integran sin problemas a las tecnologías de IA en sus flujos de trabajo ya que esta tecnología se puede implementar para establecer un servicio al cliente centralizado, resolver problemas reales y administrar las finanzas.

La implementación de la inteligencia artificial en los bancos no solo disminuye los costos, sino que también ofrece un mejor servicio de atención, más ágil y dinámico, lo que contribuye a optimizar la Experiencia de Usuario.

Casos de uso para mantener a los clientes seguros, mientras se mantiene una experiencia de cliente excepcional en el sector bancario

1. Experiencia personalizada con la implementación de Perfiles de Consumidor

El cliente actual quiere todo de inmediato y ansia una comunicación, en tiempo real y espera que sus dudas y deseos sean satisfechos con rapidez. Al implementar modelos de AI dentro del contexto omnicanal, es posible analizar el comportamiento del cliente y conocerlo con mayor profundidad y poder personalizar los mensajes en cada canal, ofrecer una mejor experiencia de sus productos y mantener los procesos de negocio consistentes a través de todos ellos.

2. Modelos de Valoración de Riesgo

Uno de las implementaciones con uno de los usos más prometedores de la IA es la aplicación de los modelos de riesgo. Al acceder a más información del solicitante de un crédito y procesas datos que antes la tecnología no permitía mejora exponencialmente la elaboración del perfil crediticio y generar información sobre los riesgos de la operación.

Por un lado, esto permite reducir el número de “falsos positivos”, mejorando la rentabilidad y sostenibilidad. Y por otro, favorecer que más personas puedan acceder a financiación, reduciendo el número de “falsos negativos” gracias a la posibilidad de tener en cuenta variables que los nuevos modelos de AI tienen capacidad de analizar, mejorando así la relación banco-cliente

3. Análisis de vías de comunicación y marketing personalizado

La comunicación con el cliente o usuario se concreta hoy a través de distintos canales: desde call centers de venta y atención, pasando por chats y e-mails, y llegando a apps de e-commerce, redes sociales como Facebook, Instagram y Twitter.

Todos los canales deben tenerse en cuenta ya que los consumidores no siempre tienen la misma preferencia para interactuar con nuestra marca, hacer una consulta o iniciar un reclamo.

Abordar exitosamente los distintos canales de comunicación, según la preferencia de cada usuario, es posible gracias al análisis del comportamiento, realizando Modelos de AI que permitan conocer con qué frecuencia se utiliza cada medio de comunicación y para qué (por ejemplo, preguntar, buscar, comprar, reclamar), formando un perfil de usuarios. Luego se los agrupa para darles una atención personalizada, enfocada en la manera en la que consumen información sobre nuestro producto o servicio.

Inteligencia Artificial como aliada: ¿Qué debemos tener en cuenta?

Para aplicar con éxito la Inteligencia Artificial y mejorar la experiencia del usuario hay factores importantes que se deben tener en cuenta.

• Contar con datos recolectados de manera correcta, a mayores datos mayor es el conocimiento y posibilidad de mejorar los Modelos de AI.
• Infraestructura apropiada para su almacenamiento, en el formato correcto para poder combinarla y, así, lograr un análisis a fondo.
• Acompañamiento y asesoría en la implementación y soporte de la tecnología por expertos con habilidades técnicas y experiencia en la industria de Banca

 

En On Business contamos con profesionales capacitados, Soluciones de AI para el sector financiero y el conocimiento de industria para explotar el potencial de los datos con una Consultoría End to End.

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