El alcance de este, parte desde, recoger los datos, almacenarlos, analizarlos, extraer insights de ellos para obtener conocimientos más precisos, hasta la nueva generación de datos al paralelo. Esta es ya la realidad a la que se enfrentan varias empresas en todo el mundo y en múltiples industrias como las de Retail, Oil&Gas, CPG, Banca, Seguros, entre otras, que ya están tomando decisiones de negocio con un nuevo modelo de análisis de datos.

¿Cuáles Capacidades habilita la implementación de un Datalake?

Desde ayudar a desarrollar nuevas estrategias de atención al cliente, seguir y descubrir tendencias del mercado hasta mejorar la eficiencia operativa son unas de las capacidades que ofrece un DataLake, las cuales ampliamos:

• Experiencia del cliente:

Aprender sobre el comportamiento del usuario final en tiempo real puede ayudar a las organizaciones a adaptar productos, servicios y ofertas especiales ajustadas a las necesidades de los consumidores. Con análisis cada vez más granulares se obtiene una amplia gama de variables relevantes, así como en la información que se extrae acerca de comportamientos individuales de los clientes en los diferentes canales y puntos de contacto.

• Garantía de la calidad

 Las organizaciones también pueden utilizar la transmisión de datos para monitorizar las señales de alerta temprana de problemas de servicio al cliente o deficiencias del producto.

Al disponibilizar rápidamente de los datos fundamentales pueden actuar en minutos u horas, en lugar de días o semanas.

•  Eficiencia operativa

La inteligencia operativa consiste en monitorizar el negocio y analizar eventos para identificar dónde una organización puede reducir costes, aumentar los márgenes, optimizar los procesos y responder a las fuerzas del mercado más rápidamente.

La implementación de un Datalake presenta más formas de recopilar los datos en tiempo real proveniente de dispositivos conectados a Internet, facilitando el almacenamiento, ejecución y análisis de estos datos con procesamientos de Big Data y Machine Learning, concentrando los esfuerzos en tomar las mejores decisiones de negocio y no en la operatividad y monitoreo.

•  Business Intelligence

 Más allá de lograr un negocio apalancado por reporting, las empresas usan las nuevas fuentes de datos y los nuevos modelos de análisis predictivo, prescriptivo y el aprendizaje automático para detectar y capitalizar las tendencias, revolucionando la forma en capitalizar sus productos y servicios.

Las soluciones data lake son palancas comerciales que permiten tomar decisiones estratégicas con datos. Es un activo probado y puede brindar a las empresas una enorme ventaja competitiva.

Desde On Busines desarrollamos un Portafolio de Soluciones de Datalake enfocado en diferentes sectores para generar un mayor valor a los negocios y responder a las necesidades de gestión de datos aplicando modelos escalables preparados para estrategias de inteligencia artificial y una implementación que soporte los retos presentes y futuros.

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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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¿Cuáles predicciones puede ofrecer como CFO al negocio? 

Imagine esto: Como director financiero, iniciar su día y consultar en un tablero de control todas las métricas relevantes de su negocio, con datos fiables y listos para evaluar, agendar una reunión de seguimiento con su equipo y preparar la reunión de junta con una presentación de alto valor para la toma de decisiones, esto, ya es una realidad para los Bancos que implementan la inteligencia artificial en sus operaciones financieras.

Algunas de las capacidades que adquieren los CFO con AI son:

• Realización de predicciones de inversión

El AI brinda conocimientos avanzados del mercado que permite a los directores y administradores de fondos identificar cambios relevantes y específicos en torno al comportamiento de los activos y así poder desarrollar una estrategia de inversión basada en el poder transformador de la IA.

• Transacciones seguras  

El AI permite el desarrollo de modelos basados en el comportamiento del cliente en Internet y el historial de transacciones con la capacidad de detectar el comportamiento fraudulento con alta precisión, identificando el comportamiento sospecho de la cuenta y prevenir el fraude en tiempo real en lugar de detectarlo una vez que el delito ya se ha cometido. 

• Gestión de riesgos

Mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático el banco puede reducir significativamente los niveles de riesgo al analizar un volumen masivo de fuentes de datos. A diferencia de los métodos tradicionales que generalmente se limitan a información esencial como el puntaje crediticio, la IA puede analizar volúmenes significativos de información personal para reducir su riesgo.

Un ejemplo de esto podrían ser los programas de aprendizaje automático que aprovechan diferentes fuentes de datos para los clientes que solicitan préstamos y les asignan puntajes de riesgo

• Trading algorítmico

Las soluciones y modelos basados ​​en AI permiten al Director Financiero conocer y tomar mejores decisiones al monitorear de cerca los resultados comerciales y las noticias en tiempo real para detectar patrones que pueden permitir que los precios de las acciones suban o bajen.

Los modelos también pueden analizar cientos de fuentes de datos simultáneamente, lo que brinda al Banco una clara ventaja en el mercado.

• Patrón de gastos

Los modelos potenciados con Inteligencia Artificial no solo permiten al CFO realizar un seguimiento de los gastos a diario en diferentes rubros del negocio sino que también entrega la capacidad de analizar estos datos para identificar sus patrones de gasto, y luego identificar las áreas en las que pueden ahorrar.

• Predecir los inactivos: previsión y gestión de deudas incobrables

La inteligencia artificial pone al CFO en posición de predecir qué clientes pagarán, se retrasarán en el pago o no pagarán en absoluto. Un análisis con múltiples variantes de los datos de los clientes B2B, como el tipo de industria, la calificación crediticia, la compra de productos y el vendedor, puede proporcionar un pronóstico de la probabilidad de que una empresa pague sus facturas, y se le debe otorgar crédito. Alternativamente, la identificación de los posibles no pagadores ayuda en la calificación del cliente y las aprobaciones crediticias.

Evolucione su Rol

El director financiero se encuentra en una posición histórica para llevar la inteligencia artificial al Banco y convertirse una vez más en un asesor estratégico para impulsar las mejores decisiones.

Desde On Business hemos trabajado de la mano con diferentes Directores Ejecutivos en la industria de Banca para integrar la Inteligencia Artificial a sus operaciones.

Nuestros expertos están listos para acompañarlo en su estrategia de implementación de Inteligencia artificial.

Fuente: Marutitechlabs

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Ahora, ¿Cómo determinar cuáles tareas son aptas para implementar RPA?

Existen 3 factores claves para identificar cuales son aptos para ser automatizados con RPA

1. Alta predictibilidad:

Son aquellos procesos sencillos y repetitivos, los cuales ya cuentan con una documentación específica y reglas de negocio concretas.

Para procesos específicos, la tecnología de RPA genera una rápida reducción de costos en los procesos que se ejecutan siempre de la misma forma. Este tipo de procesos se pueden identificar en los casos en los que muchos empleados trabajen en hojas de cálculo, buscando o validando información; o si se trabaja con un sistema complejo.

2. Alto volumen de tareas y carga manual

Según las estadísticas de la industria, el 30-40% del costo del proyecto son re trabajos y la automatización es un medio natural para prevenir errores ya que los bots nunca duermen, trabajan las 24 horas del día los 7 días se la semana.

Algunas de las tareas aptas con gran carga que puede identificar son:

• Órdenes de venta
• Procesos de cobranza
• Generaciones de reportes
• Seguimiento de tendencias

3. Procesos multi-funcionales

Son procesos similares que se ejecutan a través de múltiples funciones o diferentes sistemas informáticos, en estos el RPA facilita la comunicaciones entre estos sistemas, por ejemplo, al realizar conciliaciones bancarias y conciliaciones de facturas para el cierre mensual/anual de la empresa.

Asimismo, estas también son algunas de las características que puede poseer un proceso apto a automatizar:

• Escasa rentabilidad derivada de la cantidad de horas que invierten los empleados en hacer el proceso.
• Dificultades para alinear los recursos humanos a demandas variables y de agilidad ante necesidades imprevistas por la lentitud en el tiempo de respuesta.
• Poca capacidad de mejora con el sistema productivo actual sin invertir mucho en la modificación de los sistemas actuales

Con lo anterior podemos comenzar a determinar que múltiples procesos de negocio pueden comenzar a ser automatizados, adaptando tanto la estructura tecnológica como la humana.

Automatiza con nosotros

¿Está preparado para dar el paso?  ¿Ya ha optimizado sus procesos e identificado las tareas manuales repetitivas de escaso valor añadido?

La clave para obtener buenos resultados en la automatización con RPA es tener un socio con experiencia que añada valor real a los procesos y resultados.

Desde On Business brindamos a nuestros clientes una solución de automatización de procesos que entrega una mayor eficiencia operacional, optimizar recursos y enfocado estratégicamente a las metas del negocio.

Algunos sectores en los que hemos trabajado demuestran la eficiencia de esta tecnología, industrias como: Banca, Servicios Financieros, Retail CPG, Oil&Gas, Salud, entre otros.   

Fuente: Deloitte 

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Los robots de automatización de procesos robóticos se están convirtiendo rápidamente en una parte esencial de las empresas, y se espera que para el 2025 sea común encontrar maquinas inteligentes con capacidad de aprendizaje en gran parte de los negocios, sobrepasando la limitante transaccional de los sistemas actuales.

A pesar del aumento de implementación de RPA, los negocios presentan una serie de desafíos que enfrentan a medida que adoptan y escalan RPA. Esos desafíos, incluyen la ausencia de una estrategia de RPA, así como la falta de gestión de cambios organizacionales, la cultura y recursos de RPA experimentados.

Esto convierte el RPA en un tema que los CIOs deben tener en su agenda.

¿Qué debe tomar en cuenta como CIO sobre el RPA?

Para poder implementar un RPA dentro de las funciones de negocio, los gerentes deberán adaptar tanto su estructura tecnológica como su estructura humana. Modificando los roles actuales y adoptar e implementar nuevos. En términos de organización, es necesario contar 3 actores que permitirán obtener los mejores resultados:

1. Encaje la tecnología RPA en la Estrategia Empresarial

La tecnología de RPA puede soportar objetivos tácticos, operativos y estratégicos, con esto en mente, establezca una hoja de ruta empresarial donde los tomadores de decisión de la organización determinen cómo, dónde y por qué quieren implementar la tecnología, posteriormente, identifique los procesos y operaciones cotidianos que sean candidatos para implementar RPA.

2. Cree un Centro de Excelencia CoE

Establecer un CoE dentro de la organización es fundamental para una correcta y exitosa aplicación de RPA que logre permear a toda la organización.

Dentro de estos centros se documentan los procesos y operaciones, para luego clasificarlos para la automatización, creando así un procedimiento estándar para avanzar, administrar y gobernar RPA dentro del negocio.

• ¿Cuáles procesos son buenos candidatos para RPA?
• Altamente manuales y repetitivos, que nunca cambian la forma, y se repiten más de 60 veces al día.
• Reportes periódicos para la toma de decisiones.
• Con propensión a errores y re-trabajo.
• Basados en reglas de negocio.
• Que se hacen en su mayoría digitalmente.

Como gerente desarrolle estos centros, tomando en cuenta los colaboradores de las diferentes áreas del negocio que estén familiarizados con los procesos manuales.

3. Provéase de personal capacitado y calificado estratégicamente y operacionalmente

El CIO debe pensar en el equipo que lleve acabo esta tecnología, qué tipo de habilidades se necesitan del negocio, qué habilidades tecnológicas se requieren y cuáles deben ser internas y externas.

Desde esta decisión, es clave involucrar expertos en su industria y en RPA que comprendan los retos, desafíos y dolores del negocio para explotar a profundidad la tecnología.

Es necesario estar preparado para las nuevas tecnologías, la automatización cognitiva y la inteligencia artificial están a pocos años de ser parte de la vida cotidiana de los negocios, y quien no innova, se quedará atrás.

Soluciones RPA On Business

Desde On Business brindamos a nuestros clientes una solución de automatización de procesos que entrega una mayor eficiencia operacional, optimizar recursos y enfocado estratégicamente a las metas del negocio

Nuestra Solución abarca:

• Habilitación ecosistema RPA (infraestructura, aplicaciones y se gestionan los accesos necesarios).
• Construcción de robots.
• Implementación, Administración, Soporte, Monitoreo 24×7.
• Propuesta de Mejoras al Servicio.
• Gestión de RPA.

Nuestros expertos están listos para acompañarlo en su estrategia de RPA.

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El machine learning se esta convirtiendo aceleradamente en una estrategia fundamental en las operaciones empresariales y las organizaciones sienten ya la necesidad de adoptar y acelerar esta tecnología.

Esta necesidad es inmediata, según el informe The AI Powered Enterprise: Unlocking the potential of AI at scale, muestra que la implementación satisfactoria de la IA a gran escala puede tener ventajas tangibles en sus ingresos. El 79% de líderes en IA a gran escala ha visto un incremento de más del 25% en ventas de productos y servicios tradicionales. 

Pero ¿Cómo comenzar?

 1. Mejore la estrategia de datos

Los líderes en IA a gran escala consideran que la mejor manera de obtener más beneficios de sus sistemas de IA es «mejorar la calidad de los datos». Una política de datos robusta garantiza que los equipos de IA tengan datos de calidad adecuada, y mejora la confianza depositada en estos a nivel ejecutivo.

Para adoptar correctamente el machine learning, comience identificando todas las fuentes de datos, desde los datos estructurados como la facturación y las relaciones con sus clientes (CRM), hasta los datos no estructurados, como imágenes, fuentes de redes sociales. 

2. Seleccione un caso de uso específico atado a un objetivo empresarial

Identifique los casos de uso donde el machine learning tenga mayor impacto, y aquellos en los que pueda obtener mas datos para expandir la implementación en su negocio, luego, establezca una o dos PoCs de alto valor que marquen la diferencia en la empresa y pueda demostrar resultados en un menor tiempo.

3. La contratación de líderes en IA especializados es clave

Más de la mitad de los líderes en IA ha nombrado a un responsable de IA que pueda aportar a los equipos de desarrollo una visión concreta, establecer directrices en torno a la priorización de casos de uso, ética y seguridad, y que unifique el uso de plataformas y herramientas para el desarrollo de la IA.

Prepare su equipo base, habilitando desarrolladores de machine learning y científicos de datos para lograr sus iniciativas de PoCs sean exitosas.

Es fundamental involucrar expertos en su industria que comprendan los retos, desafíos y dolores del negocio para explotar a profundidad los datos.

4. Diseñe un proceso

Los entornos de su empresa y sus desafíos son cambiantes, por ende, los modelos de ML no pueden ser creados y luego desentenderse de ellos, se requerirá crear un proceso continuo de perfeccionamiento y de implementaciones repetidas de modelos de ML para el mismo desafío empresarial.  

Por lo tanto, es fundamental, crear procesos bien definidos para alinear a los expertos en ML. 

¿Desde On Business cómo abordamos un Proyecto de Machine Learning para nuestros clientes?

Desde On Business apoyamos a nuestros clientes a evolucionar su negocio apoyándonos en tecnologías disruptivas.

• Ofrecemos la experiencia y el conocimiento adquiridos durante los últimos años, durante los cuales hemos puesto en producción soluciones de machine learning con nuestros principales socios tecnologicos AWS, SAP, Microsoft Azure y Google Cloud Platform.
• Diseñamos soluciones inteligentes cloud, en las cuales nuestros clientes han implementado un modelo centrado en datos en plataformas escalables, posibilitando la creación de nuevos productos inteligentes o incluso nuevos modelos de negocio.

En On Business queremos acompañarlo a evolucionar la estrategia de Machine Learning en su negocio.

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