No hablamos de chatbots más sofisticados ni de modelos que resumen contratos. Hablamos de sistemas que reciben un objetivo — detectar fraude, gestionar una cartera, revisar el cumplimiento de cientos de operaciones — y deciden por sí mismos cómo alcanzarlo. Sin que nadie les indique cada paso. Sin esperar instrucciones. 

En abril de 2026, la presentación de Claude Mythos ante los CEOs de la banca americana, el Tesoro y la Reserva Federal dejó una imagen clara de hasta dónde ha llegado esa autonomía: un modelo que identificó cerca de 300 vulnerabilidades en Firefox sin instrucciones paso a paso. Esa reunión marcó un antes y un después en cómo el sector financiero entiende la IA agéntica: no como una tecnología que se evalúa, sino como una realidad que se gestiona. 

Este artículo analiza las cinco capacidades que toda institución financiera debería tener construidas antes de desplegar un agente en producción. Pero para entender por qué son imprescindibles, conviene empezar por una distinción que el sector todavía no tiene del todo clara: qué diferencia a la IA agéntica de todo lo anterior. 

Qué distingue la IA agéntica de modelos anteriores 

La mayoría de los bancos llevan dos o tres años incorporando inteligencia artificial generativa a sus operaciones:  

• Asistentes conversacionales para atención al cliente 
• Resúmenes automáticos de contratos 
• Motores de recomendación de productos 

Herramientas valiosas, pero reactivas por naturaleza. Responden cuando se les consulta. Generan cuando se les pide. 

La IA agéntica introduce una diferencia fundamental: la iniciativa. 

Un agente recibe un objetivo — detectar patrones de fraude, evaluar el riesgo de una cartera, revisar el cumplimiento de cientos de contratos — y determina de forma autónoma cómo alcanzarlo.  

• Selecciona las fuentes de datos relevantes 
• Ejecuta consultas 
• Interpreta resultados 
• Toma decisiones intermedias  

Actúa en consecuencia, sin que un operador humano intervenga en cada paso del proceso. 

Según McKinsey, los sistemas de IA agéntica tienen el potencial de asumir una parte creciente de actividades operativas que hoy requieren intervención humana. No porque desplacen a las personas en todo, sino porque absorben la carga de las tareas estructuradas, repetitivas y de alta escala que consumen recursos sin generar valor relacional. 

Esta transición ya está en marcha. OpenAI, Google y Anthropic han publicado en los últimos doce meses saltos cualitativos en razonamiento complejo sin precedente en velocidad. Los costes de inferencia han caído un 99% en dos años, según Andreessen Horowitz. Y el Open Finance obligatorio en Colombia, junto con los marcos avanzados de Brasil, Chile y México, están generando el ecosistema de datos estructurados sobre el que los agentes necesitan operar. La tecnología, la economía y la regulación confluyen al mismo tiempo. Eso no había ocurrido antes. 

Pero la convergencia de estas condiciones externas no garantiza el éxito de la adopción interna. Tener acceso al mejor modelo del mercado no es suficiente si la institución no ha resuelto lo que hace posible que ese modelo opere con seguridad y a escala.  

A continuación, identificamos las cinco capacidades que, en nuestra experiencia, determinan si la banca agéntica funciona — o simplemente se anuncia. 

Las 5 capacidades que harán viable la banca agéntica 

La carrera por la IA agéntica en banca no la ganarán quienes tengan el modelo más sofisticado. La ganarán quienes construyan las capacidades operativas que hacen posible que ese modelo funcione en el mundo real. Son cinco, y ninguna es opcional. 

1. Datos fiables y contexto financiero utilizable

La IA agéntica no se alimenta de prompts. Se alimenta de contexto. Y en banca, la calidad del contexto depende de la calidad del dato. 

Un agente bancario opera sobre eventos transaccionales, comportamiento de cliente, información contractual, señales de riesgo e historial de interacción. Si esos datos son inconsistentes, están desactualizados o no están conectados entre sí, la autonomía del agente no produce inteligencia. Produce ruido. 

La conversación pública sobre IA agéntica se centra casi siempre en los modelos. Pero en banca, la calidad del agente depende de un principio menos visible: la disponibilidad y consistencia del dato financiero. Un agente que opera sobre eventos transaccionales en tiempo real razona de forma fundamentalmente distinta a uno que trabaja sobre datos procesados en batch horas antes.  

La diferencia no está en el modelo — está en la arquitectura que lo alimenta. 

2. Integración profunda con el ecosistema bancario

Los agentes no crean valor aislados. Crean valor cuando pueden actuar sobre sistemas integrados en el banco: el core del mismo del banco, motores de fraude, CRM, canales digitales, plataformas de autenticación, infraestructuras de mensajería, etc. 

El problema es que esos sistemas raramente fueron diseñados para ser intervenidos por procesos autónomos. Son arquitecturas construidas por capas a lo largo de décadas, con lógicas propias y restricciones que no desaparecen por decreto tecnológico. 

Las instituciones que hayan modernizado su arquitectura, o que trabajan con proveedores cuyas soluciones actúan como una capa independiente sobre los sistemas existentes — desacoplando la lógica de comunicación y decisión del core sin requerir su transformación como condición previa — tienen una ventaja real.  

En ese contexto, una arquitectura orientada a eventos deja de ser una opción técnica y se convierte en la base sobre la que la banca agéntica puede operar con garantías. 

3. Comunicación operacional contextualizada

Los agentes bancarios no solo tendrán que decidir. Tendrán que interactuar: solicitar confirmaciones, explicar incidencias, gestionar alertas, coordinar respuestas, adaptar el canal correcto al momento correcto. 

La comunicación deja de ser la salida de un proceso para convertirse en parte integral del workflow agéntico.  

Y eso cambia completamente los requisitos de la capa de engagement: las comunicaciones de la banca agéntica tendrán que ser contextualizadas, multicanal, fiables, auditables y preparadas para operar en escenarios críticos.  

Parte de esa personalización pasa por dar al propio cliente control sobre qué alertas recibir, por qué canal y bajo qué condiciones — reduciendo el ruido y aumentando la relevancia de cada comunicación. 

Cuanta más autonomía tenga el agente, más estratégica se vuelve la infraestructura de comunicación que lo acompaña. Mastercard ya reporta resultados concretos en bancos que han combinado detección agéntica con notificación inmediata: los sistemas que actúan y comunican en tiempo real generan menos fricción y más confianza que los que actúan y notifican en diferido.

4. Gobernanza y control operacional

La autonomía no elimina la necesidad de supervisión. La multiplica. 

Un agente que actúa de forma autónoma sobre decisiones financieras — crediticias, de riesgo, de cumplimiento — no reduce la responsabilidad del banco ante el regulador. La traslada. Y eso exige una respuesta institucional que la mayoría de las entidades latinoamericanas todavía no tienen formalizada:  

Saber qué decidió el agente, por qué, con qué datos, qué acción ejecutó y qué comunicó como consecuencia. 

El marco regulatorio global converge en esa dirección de forma inequívoca.  

El Reglamento europeo de IA clasifica los sistemas agénticos en servicios financieros como de alto riesgo, con requerimientos explícitos de documentación, supervisión humana y trazabilidad antes del despliegue. La Autoridad Bancaria Europea (EBA) ha identificado la explicabilidad y el control humano como los dos vectores críticos de riesgo en la adopción de IA por la banca europea. El Comité de Basilea distingue con precisión entre niveles de autonomía permisibles según el tipo de decisión y su impacto sobre el cliente. Y la Superintendencia Financiera de Colombia ha comenzado a incorporar principios equivalentes sobre el uso responsable de IA, siguiendo el mismo vector que Brasil y México. 

El patrón es el mismo que se observó con la protección de datos y el Open Finance: primero los marcos de referencia voluntarios, después la obligatoriedad. Los bancos que esperen a la norma para construir gobernanza llegarán tarde. 

La confianza operacional — la capacidad de demostrar que el agente actuó dentro de los límites autorizados, que cada decisión es trazable y que cada comunicación crítica fue entregada y registrada — será un factor más determinante para la adopción sostenida que la sofisticación del modelo. 

5. Resiliencia y gestión de fallos

La autonomía de un agente amplifica tanto sus aciertos como sus errores.  

En un proceso manual, un fallo humano tiene un alcance limitado. En un proceso agéntico, un fallo del modelo puede propagarse a decenas de miles de operaciones antes de que alguien lo detecte. 

Los bancos que desplieguen agentes en producción necesitan respuesta clara a una pregunta que pocas instituciones tienen resuelta: ¿qué ocurre cuando el agente falla?  

Eso exige mecanismos concretos:  

• Circuit breakers que detengan la ejecución autónoma cuando el nivel de confianza del modelo cae por debajo de un umbral definido 
• Protocolos de escalado automático a supervisión humana en escenarios excepcionales 
• Capacidad de rollback sobre decisiones ejecutadas incorrectamente  
• Sistemas de alerta que detecten comportamientos anómalos antes de que generen impacto operativo o regulatorio

Y aquí es donde Mythos, el modelo con el que abrimos este artículo, ofrece su segunda lectura. Un sistema capaz de identificar 300 vulnerabilidades de forma autónoma no solo demuestra el potencial de la autonomía — demuestra lo que ocurre cuando esa autonomía opera sin los límites adecuados. Los bancos que desplieguen agentes sin haber resuelto antes qué pasa cuando fallan no están adoptando IA agéntica. Están asumiendo un riesgo que no han cuantificado. 

Cinco capacidades, una infraestructura

La IA agéntica no solo transforma cómo los bancos analizan o deciden. También redefine cómo comunican.  

La IA agéntica multiplica el volumen, la velocidad y la criticidad de las comunicaciones bancarias de forma exponencial.  

Cada decisión autónoma genera nuevas exigencias de alertas, validación, trazabilidad y personalización. Y ahí emerge una realidad incómoda: buena parte de la infraestructura de comunicaciones bancaria actual fue diseñada para un mundo de procesos predecibles y ritmos operativos mucho más lentos. 

La banca agéntica no es una tecnología que se adopta. Es una capacidad que se construye. Y se construye en cinco frentes simultáneos: no hay modelo que compense la falta de datos, ni gobernanza que supla la ausencia de resiliencia. Los bancos que lleguen a este momento con esas cinco capacidades resueltas no estarán adoptando IA agéntica. Ya la estarán operando. 

En Latinia llevamos más de 25 años construyendo soluciones para la banca en Europa y América Latina. El motor de decisión en tiempo real y el motor de alertas críticas están diseñados para garantizar que cada evento generado por un proceso autónomo llegue al destinatario correcto, en el canal correcto, en el momento correcto — con la trazabilidad y resiliencia que exigen tanto el cliente como el regulador. Si quieres saber cómo preparar tu infraestructura para la IA agéntica, hablemos. 

La entrada IA agéntica en banca: las 5 capacidades que separan el despliegue real de la promesa se publicó primero en Latinia.

¿Será capaz la banca de responder a un futuro donde las alertas viajan del móvil a relojes, vehículos y hogares conectados?

El desafío central

La evolución de la notificación: del SMS al ecosistema funcional

Hace poco más de una década, el SMS era el canal por excelencia en la comunicación bidireccional entre entidades financieras y clientes. Era fiable, universal y sencillo. Su fortaleza residía en que llegaba a cualquier dispositivo móvil sin necesidad de conexión a internet.

Con la expansión masiva de los smartphones, las notificaciones push se consolidaron como el nuevo estándar. Esta transición permitió diálogos instantáneos, personalizados y con un coste mucho menor que el SMS, abriendo la puerta a interacciones más ricas y a un abanico de usos clave: alertas de seguridad, avisos de movimientos en cuentas, recordatorios de pagos o incluso ofertas personalizadas.

Hoy, las notificaciones push son un pilar estratégico en la relación banco-cliente. Juniper Research estima que el tráfico global de mensajería entre empresas aumentará de 2 billones en 2025 a casi 3 billones en 2030, impulsado por necesidades crecientes de conversación relevante. Este crecimiento exponencial plantea un desafío ineludible: evitar la saturación y garantizar la pertinencia de cada mensaje.

En paralelo, la mensajería instantánea —WhatsApp, Messenger, Telegram— ha introducido nuevos hábitos de inmediatez y conversación, presionando a la banca a mantener la fiabilidad sin sacrificar velocidad ni pertinencia. El cliente actual espera recibir información crítica en segundos, en cualquier dispositivo y en el formato más cómodo posible.

Así, las notificaciones push ya no son solo avisos puntuales en el móvil: se han transformado en el nexo operativo de la banca digital, el punto de entrada a un ecosistema funcional que ahora se expande hacia nuevas fronteras —IoT, wearables y entornos inteligentes— que reconfiguran el cuándo, el cómo y el dónde de la comunicación financiera.  

Según Innowise, el mercado IoT en la banca tiene un impulso vertiginoso: valorado en 1.190 millones de dólares en 2024, con una tasa compuesta anual proyectada del 30,4%, acercándose a los 13.000 millones en 2033.

Más allá del móvil: el surgimiento de los contextos conectados

El concepto de IoT (Internet of Things) hace referencia a la red de objetos físicos conectados a internet —desde electrodomésticos hasta vehículos, sensores urbanos o dispositivos médicos— que recopilan y comparten datos de manera autónoma. Su fuerza reside en la capacidad de ofrecer interacciones contextuales y continuas, donde los servicios financieros pueden integrarse en entornos de uso diario sin necesidad de una acción explícita del cliente.

Por su parte, los wearables (tecnología vestible como relojes inteligentes, pulseras deportivas o gafas conectadas) representan la vertiente más personal del IoT: dispositivos siempre encima del usuario, capaces de captar información en tiempo real sobre su actividad, ubicación o incluso estado de salud.

En el ámbito bancario, ambos fenómenos se combinan para abrir nuevas posibilidades:

Este entorno hiperdigitalizado no solo multiplica los puntos de contacto, sino que también cambia la lógica de las notificaciones: ya no son interrupciones aisladas, sino parte de un ecosistema ubicuo, siempre disponible y adaptado al contexto del usuario.

En 2023 había aproximadamente 16.600 millones de dispositivos IoT conectados globalmente, y la previsión es que esa cifra casi se duplique hasta los 40.000 millones en 2030 (IoT Analytics).

Adoptar el lenguaje de los nuevos dispositivos

La adaptación de la banca a los wearables no consiste únicamente en reducir el tamaño de una notificación de móvil a una pantalla más pequeña, sino en rediseñar la experiencia en función del dispositivo. En un smartwatch, por ejemplo, el valor está en la inmediatez y discreción: vibraciones hápticas para alertar de un cargo sospechoso, iconos visuales simples para validar una compra, o accesos rápidos para bloquear una tarjeta.

Grandes actores ya están marcando el camino:

• Visa y Garmin Pay: integración que permite notificaciones de transacciones en relojes deportivos, incluso sin conexión con el smartphone, facilitando la experiencia de compra en movimiento.
• Emirates NBD y Fitbit Pay: El banco Emirates NBD informa que sus clientes reciben notificaciones inmediatas en su dispositivo Fitbit tras realizar una compra usando Fitbit Pay. Además, pueden consultar las últimas transacciones desde la app vinculada al reloj inteligente.
• Mastercard y boAt: Mastercard ha unido fuerzas con boAt —una de las marcas líderes en wearables en India— para habilitar la funcionalidad de pago tap and pay directamente desde relojes inteligentes. Los usuarios pueden tokenizar sus tarjetas Mastercard mediante la app Crest Pay de boAt, permitiendo transacciones contactless seguras y rápidas sin necesidad de llevar el móvil.

Este “lenguaje de dispositivos” implica nuevos códigos de diseño: mensajes breves, inputs mínimos (gesto, toque, voz) y señales multisensoriales (vibración, icono, luz). No es solo un cambio tecnológico, sino también comunicacional, que redefine cómo los bancos se hacen presentes en la vida del cliente.

Ejemplos reales de interacción: voz y sensorización

La voz y los sensores emergen como dos ejes clave para llevar la notificación bancaria más allá del móvil.

1. Asistentes domésticos:

• CaixaBank fue el primer banco español en ofrecer una Skill para Alexa con su asistente virtual Neo, permitiendo a los clientes realizar consultas por voz sobre productos, servicios y movimientos de cuenta.
• De modo similar, Capital One fue de los primeros bancos en EE. UU. en lanzar una Skill para Alexa, que brinda acceso a información financiera en tiempo real —como saldos, pagos y movimientos— mediante comandos de voz. Estas funcionalidades también funcionan bajo demanda, no como alertas proactivas. 
• En Asia, un ejemplo relevante es YES BANK (India), que ha desplegado el asistente “YES ROBOT”, una interfaz de voz y texto que realiza tareas como transferencias, consultas de préstamo y pagos. Además, su hoja de ruta contempla integración con Alexa y Google Assistant, lo que señala una evolución hacia la banca por voz en múltiples dispositivos.

2. Sensorización y rutinas: La incorporación del IoT permite que las notificaciones bancarias se integren de forma natural en los ritmos cotidianos del cliente, pasando de ser simples alertas puntuales a convertirse en parte de sus hábitos diarios. Ejemplos:

• Un aviso de recibo domiciliado que aparece automáticamente en la pantalla del coche conectado al encenderlo.
• Recordatorios de ahorro o vencimientos que se muestran en dispositivos domésticos inteligentes, como un altavoz o incluso una cafetera conectada.
• Alertas contextuales vinculadas a wearables biométricos, capaces de detectar actividad física o niveles de estrés y disparar notificaciones sobre gastos inusuales, límites de crédito o recomendaciones financieras en tiempo real.

3. Banca conversacional: Este tipo de integración sienta las bases de una banca siempre disponible, donde las notificaciones no solo informan, sino que permiten acciones inmediatas por voz o gesto. La interacción deja de ser un “clic en el móvil” para convertirse en una experiencia distribuida por todo el ecosistema digital del cliente.

Implicaciones en la experiencia del cliente

Hacia una banca ubicua y proactiva

La comunicación bancaria ha dejado de ser unidireccional. Hoy, lo determinante no es sólo recibir un aviso, sino que este llegue en el momento adecuado, a través del canal idóneo y con el contexto correcto. El Global Banking Consumer Study 2023 de Accenture subraya que el 57% de los consumidores espera que su banco anticipe necesidades y ofrezca comunicaciones personalizadas en tiempo real, lo que marca un cambio claro: del “informar” al “prever y acompañar”.

En este escenario, los wearables juegan un papel estratégico. Su portabilidad, cercanía física y capacidad de generar interacciones discretas los convierten en un canal natural para la banca proactiva. Ejemplos tangibles incluyen:

• Una vibración en la muñeca al detectar que se aproxima un cargo recurrente, facilitando que el cliente lo valide o gestione antes de que ocurra.
• Un recordatorio hablado en un asistente de voz para renovar una tarjeta próxima a caducar.
• Un aviso inmediato en un smartwatch deportivo tras un cargo inusual, con opción de confirmarlo o bloquear la operación desde el propio dispositivo.

La ubicuidad no significa dispersión, sino coherencia en todos los puntos de contacto: el banco debe estar presente en la vida del cliente sin invadir, ofreciendo ayuda útil en los momentos de mayor relevancia.

Expectativas y fricciones: la paradoja de la hiperconexión

El salto hacia una banca omnicanal trae consigo un reto evidente: cómo equilibrar la personalización con la saturación. El cliente valora recibir información contextual y oportuna, pero rechaza la sobreexposición a mensajes irrelevantes. Esta tensión define la paradoja de la hiperconexión: la misma infraestructura que permite mayor cercanía también puede erosionar la experiencia si no se gestiona con inteligencia.

En Latinia, hemos abordado este reto en nuestro reciente artículo ‘’De la saturación a la relevancia: como evitar la fatiga de notificaciones push en la banca’’ donde señalamos que el 43% de los usuarios desactiva las alertas por considerarlas excesivas o irrelevantes.

Seguridad y nuevas vulnerabilidades

La pregunta de si la banca está preparada para un ecosistema de notificaciones más allá del móvil no puede responderse sin mirar de frente a la ciberseguridad. Cada nuevo dispositivo conectado —un smartwatch, un coche, un altavoz doméstico— multiplica la superficie de ataque. Lo que antes se limitaba a una app bancaria en el smartphone, ahora se extiende a entornos mucho más fragmentados y, en muchos casos, menos controlados.

Seguridad: del perímetro cerrado al ecosistema distribuido

• Riesgo ampliado: los wearables y asistentes de voz suelen carecer de los mismos estándares de seguridad que un smartphone, lo que los convierte en eslabones débiles de la cadena.
• Protección necesaria: 
  • Autenticación multifactor (MFA)
  • Cifrado de extremo a extremo 
  • Validación biométrica

Desde Latinia permitimos a los bancos establecer una gobernanza integral de las notificaciones críticas, definiendo reglas dinámicas sobre qué se envía, por qué canal y en qué condiciones. Nuestra plataforma Critical Events Gateway asegura que las alertas sensibles —como fraudes u OTP— se entreguen con prioridad y trazabilidad, incluso en escenarios de fallo de canal. Además, nos integramos con los sistemas de autenticación ya desplegados por la entidad —MFA, biometría nativa o autenticación contextual— para reforzar la seguridad sin añadir fricción innecesaria. Finalmente, garantizamos que las notificaciones viajen bajo protocolos de cifrado seguro (TLS, HTTPS), protegiendo extremo a extremo la comunicación en tránsito y preservando la confianza en cada interacción.

• En Escandinavia, bancos como Nordea ya permiten aprobar pagos desde un smartwatch con huella o reconocimiento facial, reforzando la seguridad sin perder usabilidad.
• En Reino Unido, NatWest realizó un piloto de banca por voz integrado en Google Assistant, permitiendo a los clientes consultar saldo y movimientos mediante autenticación segura por voz.
• En Estados Unidos, Midland States Bank lanzó una skill para Alexa que permite a los clientes consultar saldos y transacciones de sus cuentas por voz. La seguridad se refuerza mediante un PIN de verificación que Alexa solicita antes de dar acceso a la información, junto con un proceso de autenticación multifactor en el registro inicial.

Vulnerabilidades: la periferia digital como puerta de entrada

En el ecosistema IoT, la seguridad no es un añadido, sino una condición indispensable. Un firmware desactualizado, un protocolo inseguro o unas credenciales débiles pueden abrir la puerta a ataques capaces de comprometer incluso las notificaciones más sensibles, como una alerta de fraude o la confirmación de un pago.

A ello se suma un riesgo emergente: la manipulación de las notificaciones push. Un ciberdelincuente podría intentar imitar la comunicación de un banco para inducir al usuario a aprobar una transacción fraudulenta. Aquí, la confianza depende tanto del contenido como de la trazabilidad de cada mensaje.

En Latinia ayudamos a mitigar estas vulnerabilidades desde la capa de gobernanza de notificaciones críticas:

• Velamos porque las alertas viajen siempre cifradas y bajo control, sin exponer más información sensible de la necesaria.
• Permitimos que las entidades apliquen reglas dinámicas de validación y priorización, asegurando que cada notificación se origine en un flujo legítimo y llegue intacta al cliente.
• Proveemos monitorización en tiempo real, lo que permite detectar fallos o anomalías y activar reintentos o rutas alternativas de entrega (failover) antes de que el usuario quede desprotegido.

De este modo, la expansión de las notificaciones hacia relojes, coches o asistentes de voz no tiene por qué poner en riesgo la seguridad ni la confianza. Al contrario, si se gestiona con los mecanismos adecuados, puede consolidar a la banca ubicua como un modelo que combina conveniencia y protección, garantizando que la innovación digital no se aleje de su principio esencial: ofrecer al cliente un servicio seguro, fiable y siempre disponible.

Regulación y estándares emergentes

La expansión de las notificaciones más allá del móvil está también bajo la lupa de los reguladores. El desafío ya no es únicamente tecnológico, sino normativo y de cumplimiento, pues cada nuevo canal introduce responsabilidades adicionales en materia de seguridad y privacidad.

• Europa: la propuesta de PSD3 y el Reglamento de Resiliencia Operativa Digital (DORA) elevan los requisitos en trazabilidad, autenticación reforzada y protección de datos. Estas normativas no se limitan a la app bancaria, sino que se extienden a cualquier entorno donde circulen datos financieros, incluidos los dispositivos IoT y wearables. El mensaje es claro: la innovación debe avanzar sin perder solidez regulatoria. La adaptación normativa incluye, además, las exigencias de open finance, que obligan a rediseñar políticas internas y garantizar la trazabilidad de notificaciones en un ecosistema conectado.
• Latinoamérica: países como México, Brasil o Chile avanzan en normativas de continuidad operativa y ciberresiliencia, inspiradas en marcos europeos pero aún con diferentes grados de madurez. Aunque las exigencias no alcanzan el nivel de detalle de la UE, ya emergen iniciativas que presionan a la banca a robustecer sus arquitecturas para garantizar confianza y seguridad.
• Ámbito global: organismos como ENISA (Agencia Europea de Ciberseguridad) advierten que los wearables y dispositivos conectados requieren marcos específicos de seguridad y autenticación cuando se emplean en servicios financieros. Estas alertas refuerzan la idea de que la regulación debe trascender a los bancos e incluir a todo el ecosistema digital que forma parte de la relación con el cliente.

Perspectivas futuras: banca invisible y experiencias predictivas

La notificación como trigger de servicios avanzados

El avance del IoT apunta hacia un futuro en el que las notificaciones bancarias dejen de ser simples avisos para convertirse en disparadores de servicios inmediatos. 

Un recordatorio de saldo bajo podría activar automáticamente una transferencia desde la cuenta de ahorro con un gesto en el reloj inteligente; un aviso de vencimiento podría lanzar un pago programado mediante un comando de voz en el hogar conectado. 

La notificación deja de ser el final de un proceso para convertirse en el inicio de una acción financiera autónoma.

Más allá de la multicanalidad: la banca invisible

La idea de banca invisible o ambient finance gana tracción: la interacción con los servicios financieros se diluye en la vida cotidiana y aparece exactamente cuando el cliente la necesita, sin requerir un clic consciente. Este modelo se apoya en algoritmos predictivos y en la sensorización del entorno, capaces de anticipar necesidades y ofrecer soluciones proactivas. 

Según ISG, para 2030 los agentes de IA podrían gestionar hasta el 60% de la vida financiera personal de manera silenciosa y transparente, integrados en wearables, coches conectados y dispositivos domésticos inteligentes.

Para los bancos, el paso a esta nueva etapa supone tanto una oportunidad como una responsabilidad. Por un lado, permite ofrecer una experiencia más fluida, personalizada y de alto valor; por otro, exige reforzar la seguridad, la trazabilidad y la gobernanza de notificaciones críticas en un ecosistema cada vez más fragmentado. Como señala Zafin, los bancos que sepan anticipar las necesidades de sus clientes y reducir la fricción en la experiencia serán los que logren consolidar una relación de confianza duradera.

La migración desde la notificación push tradicional hacia un modelo de notificaciones predictivas y distribuidas no es opcional: es la condición para que la banca siga siendo relevante en un entorno donde lo digital se integra en cada momento de la vida. La cuestión no es si llegará, sino qué bancos estarán preparados para combinar personalización, eficiencia y seguridad sin perder la confianza del cliente.

La entrada La banca invisible: de las notificaciones a las IoT y los wearables se publicó primero en Latinia.

La importancia de las campañas bancarias personalizadas

La banca siempre ha sido un negocio personal. Cada cliente tiene necesidades, preferencias y comportamientos únicos, por lo que la comunicación personalizada es crucial para fomentar relaciones sólidas y la fidelidad. Las campañas bancarias personalizadas transforman los mensajes genéricos en interacciones específicas que hacen que los clientes se sientan valorados y comprendidos. Este enfoque mejora la satisfacción y el compromiso, lo que impulsa la rentabilidad y la retención.

Cuando los bancos envían mensajes que resuenan a nivel personal, convierten las transacciones rutinarias en experiencias memorables. Imagina a un cliente que recibe una felicitación de cumpleaños de su banco justo después de una compra de celebración. Estos gestos no sólo crean buena voluntad, sino que refuerzan el vínculo entre el banco y el cliente. Las campañas personalizadas pueden lograr esto atendiendo a las circunstancias, preferencias y comportamientos individuales, en lugar de tratar a todos los clientes por igual.

El papel de las campañas tradicionales en la banca

Las campañas bancarias tradicionales, como los correos electrónicos masivos, el correo directo y las alertas por SMS, han sido el pilar de las estrategias de comunicación con los clientes durante décadas. Estas campañas llegan eficazmente a un público amplio con mensajes uniformes, promocionando productos, servicios y ofertas especiales. Aunque son eficaces para sensibilizar y transmitir información importante, a menudo carecen del toque personal necesario para captar a los clientes.

A pesar de su amplio alcance, las campañas tradicionales deben adaptarse para seguir siendo eficaces en una era saturada de mensajes de marketing. El reto consiste en hacer que estas campañas sean más personalizadas y relevantes sin perder su amplio alcance. Aquí es donde la integración de motores de decisión en tiempo real y el análisis de datos transaccionales pueden marcar una diferencia significativa.

El poder de los motores de decisión en tiempo real

Los motores de decisión en tiempo real

Los motores de decisión en tiempo real son tecnologías transformadoras en el sector bancario. Estos motores procesan los datos a medida que se generan, lo que permite a los bancos tomar decisiones inmediatas y bien informadas sobre las interacciones con los clientes. Utilizan algoritmos avanzados para cribar grandes cantidades de información, identificar patrones y predecir el comportamiento de los clientes. Esto permite entregar mensajes altamente personalizados precisamente cuando son más relevantes.

Los aspectos clave de los motores de decisión en tiempo real incluyen

• Integración continua de datos: Los motores de decisión en tiempo real integran flujos de datos de diversas fuentes, como datos transaccionales, datos de localización y comportamiento online. Este flujo continuo de información garantiza que siempre se utilicen los datos más actuales para la toma de decisiones.
• Análisis instantáneo: Los motores analizan los datos entrantes sobre la marcha, lo que permite a los bancos responder inmediatamente al comportamiento del cliente o a los cambios de contexto.
• Respuestas automatizadas: Basándose en el análisis, los motores pueden activar respuestas automatizadas, como el envío de ofertas, alertas o mensajes personalizados.

Ventajas del análisis de datos transaccionales en tiempo real

El análisis de datos transaccionales en tiempo real ofrece varias ventajas que pueden aumentar significativamente la eficacia de las campañas bancarias:

• Oportunidad: El análisis en tiempo real permite a los bancos interactuar con los clientes cuando están más receptivos. Por ejemplo, enviar un mensaje de felicitación inmediatamente después de una compra importante puede crear una experiencia positiva y memorable para el cliente.
• Relevancia contextual: Al comprender el contexto de cada transacción, los bancos pueden adaptar sus mensajes para que sean más pertinentes. Por ejemplo, ofreciendo descuentos en productos relacionados, proporcionando asesoramiento financiero oportuno o reconociendo hitos personales.
• Mejor conocimiento del cliente: El análisis de datos en tiempo real permite conocer en profundidad el comportamiento, las preferencias y las necesidades de los clientes. Esta información es muy valiosa para perfeccionar las estrategias de marketing, desarrollar nuevos productos y mejorar el servicio al cliente.
• Mayor compromiso del cliente: Los mensajes personalizados que reflejan datos en tiempo real tienen más probabilidades de resonar con los clientes, lo que conduce a mayores tasas de compromiso. Los clientes comprometidos son más propensos a utilizar los servicios del banco, recomendarlos a otros y permanecer fieles.

Aplicaciones prácticas de los motores de decisión en tiempo real

Para ilustrar la potencia de los motores de decisión en tiempo real, consideremos las siguientes aplicaciones:

• Detección de fraudes: El análisis en tiempo real puede detectar patrones de transacciones inusuales indicativos de fraude, lo que permite a los bancos alertar inmediatamente a los clientes y tomar medidas preventivas.
• Ofertas personalizadas: Cuando un cliente realiza una compra, el banco puede analizar instantáneamente sus hábitos de gasto y enviar una oferta personalizada, como un descuento en futuras compras o una mejora a un servicio premium.

Los motores de decisión en tiempo real y el análisis de datos transaccionales representan un avance significativo en la forma en que los bancos pueden interactuar con sus clientes. Aprovechando estas tecnologías, los bancos pueden transformar las campañas tradicionales en experiencias dinámicas y personalizadas que impulsen la satisfacción y la fidelidad de los clientes.

Mejorando las campañas tradicionales con información en tiempo real

Integrar motores de decisión en tiempo real y análisis de datos transaccionales en las campañas bancarias tradicionales puede mejorar significativamente su eficacia. He aquí algunos ejemplos prácticos de cómo la información en tiempo real puede transformar las campañas convencionales.

Celebración de cumpleaños

Campaña tradicional:

Envío de un correo electrónico o SMS genérico de cumpleaños.

Mejora en tiempo real:

Envío de un mensaje personalizado exactamente cuando el cliente realiza una compra el día de su cumpleaños en un restaurante: «¡Feliz cumpleaños de parte de [nombre del banco]! Esperamos que estés disfrutando de este día tan especial compartiendo una comida con tus seres queridos».

Si el cliente realiza una compra en un bar: «¡Feliz cumpleaños de parte de [Nombre del Banco]! Brindemos por ti en este día tan especial.

Eventos de compras durante las fiestas (Black Friday, Navidad)

Campaña tradicional:

Envío de correos electrónicos promocionales o SMS sobre descuentos festivos.

Mejora en tiempo real:

Envío de notificaciones instantáneas cuando el cliente realiza una compra durante el Black Friday, como: «¡Gracias por comprar con tu tarjeta [nombre del banco] este Black Friday! Recuerda que puedes aplazar tus pagos hasta 3 meses sin coste adicional».

Enviar un mensaje de agradecimiento cuando el cliente compra regalos durante las Navidades: «¡Felicidades de [Nombre del Banco]! Disfruta de un préstamo al 0% de interés en tus compras durante el Black Friday!

Alertas de cuentas y ofertas

Campaña tradicional:

Extractos mensuales o trimestrales con ofertas.

Mejora en tiempo real:

Notificación inmediata cuando el saldo de la cuenta alcanza un determinado umbral, sugiriendo un producto de ahorro: «¡Enhorabuena! Has alcanzado tu objetivo de ahorro. Abre hoy una cuenta de ahorro premium y gana el doble de intereses durante los próximos tres meses».

Oferta en tiempo real cuando se realiza un depósito importante: «¿Acabas de recibir un depósito importante? Hazlo crecer más rápido con nuestras opciones de inversión de alta rentabilidad. Empieza a invertir ahora y consigue tu primer mes sin comisiones».

Uso de la geolocalización para campañas contextuales

La tecnología de geolocalización permite a los bancos enviar a sus clientes mensajes muy contextuales y específicos de su ubicación. Combinando la geolocalización con los datos de transacciones en tiempo real, los bancos pueden crear campañas personalizadas que no sólo son oportunas, sino también muy pertinentes para el entorno y las actividades inmediatas del cliente. Este doble enfoque mejora la experiencia del cliente al garantizar que las interacciones tengan sentido y sean conscientes del contexto.

Entre las ventajas del uso de la geolocalización se incluyen:

• Mensajes adaptados al contexto: Los bancos pueden enviar mensajes basados tanto en la ubicación actual del cliente como en sus transacciones recientes, creando interacciones altamente relevantes y personalizadas.
• Mayor comodidad para el cliente: Proporcionar información específica de la ubicación, como los cajeros automáticos o las sucursales más cercanas, ayuda a los clientes a encontrar servicios fácilmente.
• Mayor compromiso: Es más probable que los clientes respondan a ofertas y mensajes que son relevantes para su entorno inmediato y sus actividades recientes.

A continuación, mostramos algunos ejemplos reales de utilización de transacciones en tiempo real y geolocalización para campañas hiperpersonalizadas.

Notificaciones de viaje

Campaña tradicional:

Oferta general de seguros de viaje.

Geolocalización + Mejora de transacciones:

Cuando un cliente realiza una compra en un aeropuerto, envía un mensaje personalizado: «¡Seguro de viaje de [nombre del banco]! Nos hemos dado cuenta de que estás en el aeropuerto. No olvides activar los pagos internacionales para poder utilizar tus tarjetas en el extranjero.

Ofertas de restaurantes locales

Campaña tradicional:

Ofertas genéricas de descuentos en restaurantes.

Geolocalización + Mejora de las transacciones:

Cuando un cliente realiza una transacción en un restaurante de una ciudad nueva, envía un seguimiento personalizado: «¡Bienvenido a [nombre de la ciudad]! Esperamos que hayas disfrutado de tu comida. Muestra este mensaje en los restaurantes cercanos y obtén un 20% de descuento en tu próxima visita».

Mensajes basados en eventos

Campaña tradicional:

Anuncio de próximos eventos por correo electrónico o SMS.

Geolocalización + Mejora de las transacciones:

Cuando un cliente realiza una compra en el lugar de un evento o cerca de él: «¿Estás disfrutando del festival? Hemos visto que has comprado cerca. Visita nuestro stand y recibe un regalo especial de [nombre del banco]. Además, descubre nuestras ofertas exclusivas para eventos».

Mejores prácticas para la integración de campañas en tiempo real

Evitar la sobrecarga de mensajes

Aunque las campañas en tiempo real pueden mejorar significativamente el compromiso de los clientes, es crucial evitar abrumarlos con demasiados mensajes. Estas son algunas de las mejores prácticas para garantizar un enfoque equilibrado:

• Control de la frecuencia: Implementar topes de frecuencia para limitar el número de mensajes que recibe un cliente dentro de un marco temporal específico. Por ejemplo, no más de un mensaje promocional al día.
• Filtrado de relevancia: Utilizar los datos para garantizar que los mensajes sean muy relevantes para el contexto y las preferencias actuales del cliente. Los mensajes irrelevantes pueden llevar rápidamente a la frustración y a la falta de compromiso.
• Preferencias del cliente: Los clientes deben poder establecer sus preferencias de comunicación, incluido el tipo de mensajes que desean recibir y los canales preferidos (SMS, correo electrónico, notificaciones de apps, etc.).
• Priorizar los mensajes importantes: Garantizar que las alertas críticas (como notificaciones de fraude o actualizaciones de cuenta) tengan prioridad sobre los mensajes promocionales para evitar insensibilizar a los clientes ante comunicaciones importantes.

Garantizar una experiencia del cliente sin fisuras

Para que las campañas en tiempo real tengan éxito, es esencial que la experiencia del cliente sea fluida. A continuación, algunas estrategias para lograrlo:

• Mensajes coherentes: Mantener un tono y un estilo coherentes en todos los canales de comunicación para reforzar la identidad de la marca y evitar confundir a los clientes.
• Sistemas integrados: Asegúrate de que todos los canales de interacción con el cliente (aplicación móvil, sitio web, en la sucursal) están integrados para que los datos del cliente sean coherentes y estén actualizados en todas las plataformas. Esta integración ayuda a ofrecer una experiencia cohesiva.
• Capacidad de respuesta en tiempo real: Aprovecha los datos en tiempo real para garantizar que los mensajes se envían en los momentos más adecuados, mejorando su relevancia e impacto.
• Contenido personalizado: Utiliza la información de los datos de los clientes para personalizar los mensajes, haciéndolos más atractivos y significativos. Esto puede incluir dirigirse a los clientes por su nombre y hacer referencia a transacciones o actividades recientes.
• Mecanismos de retroalimentación: Implementa mecanismos para que los clientes proporcionen comentarios sobre sus preferencias y experiencias de comunicación. Estos comentarios pueden utilizarse para perfeccionar y mejorar continuamente las estrategias de campaña.

Cómo puede ayudar Latinia

Latinia aprovecha la tecnología en tiempo real para transformar las campañas bancarias tradicionales en interacciones altamente personalizadas e impactantes. Así es como podemos ayudar a tu banco:

Análisis Avanzado en Tiempo Real y Motor de Decisión

Nuestra tecnología de vanguardia permite el análisis de datos en tiempo real y la toma de decisiones, asegurando que tus mensajes sean oportunos, relevantes y contextualmente conscientes. Este motor procesa grandes cantidades de datos para proporcionar información que ayude a adaptar las interacciones con los clientes en tiempo real.

Próxima mejor acción (NBA)

El motor NBA de Latinia utiliza sofisticados algoritmos para predecir y sugerir la siguiente mejor acción para cada cliente basándose en su comportamiento actual y en sus datos históricos. Esto asegura que cada comunicación sea personalizada y relevante, mejorando la satisfacción y el compromiso del cliente.

Motor de suscripción

Nuestro motor de suscripción permite a los clientes gestionar fácilmente sus preferencias de comunicación. Esto garantiza que reciban los mensajes que les interesan a través de sus canales preferidos, reduciendo el riesgo de sobrecarga de mensajes y mejorando la experiencia general del cliente.

Pasarela de mensajes críticos

La pasarela de eventos críticos de Latinia garantiza que las comunicaciones esenciales, como las alertas de fraude y las actualizaciones de cuenta, se entreguen de forma rápida y fiable. Esta característica ayuda a mantener la confianza de los clientes, garantizando que la información crítica llegue a los clientes de inmediato.

Experiencia probada y alcance global

Las soluciones de Latinia cuentan con la confianza de algunos de los principales bancos del mundo, como Santander y TSB Bank. Nuestra experiencia y tecnología están respaldadas por métricas impresionantes:

• 000+ Eventos/Seg: Eventos financieros analizados en tiempo real.
• 170M+ Clientes/Día: Clientes bancarios atendidos con las soluciones de Latinia.
• 000+ Reglas/Seg: Reglas de negocio analizadas con nuestro motor de decisión en tiempo real.
• 15+ Países: Una compañía global con presencia internacional, sirviendo a clientes en varias regiones.

Mediante la integración de estas soluciones avanzadas, Latinia ayuda a los bancos a crear campañas dinámicas y personalizadas que resuenan con los clientes e impulsan la lealtad a largo plazo. Nuestra experiencia y tecnología garantizan que tu banco pueda ofrecer experiencias de cliente excepcionales y en tiempo real.

¿Listo para revolucionar sus campañas bancarias? Contacta con Latinia hoy mismo para saber cómo nuestras soluciones en tiempo real pueden mejorar la comunicación con tus clientes e impulsar el crecimiento de tu negocio.

Visita nuestro sitio web o ponte en contacto con nuestro equipo para una consulta personalizada.

La entrada Personalización en tiempo real: La renovación de las campañas bancarias tradicionales se publicó primero en Latinia.

La creciente importancia de los datos transaccionales en la banca

Los datos transaccionales se han convertido en la piedra angular de la innovación y la satisfacción del cliente en un sector financiero en rápida evolución. Estos datos, generados a partir de las actividades financieras cotidianas, son la clave para comprender el comportamiento, las preferencias y las necesidades de los clientes.

Los bancos que aprovechan esta información en tiempo real pueden obtener una importante ventaja competitiva ofreciendo servicios personalizados y un compromiso proactivo. El análisis en tiempo real de los datos transaccionales permite a los bancos anticiparse a las necesidades del cliente y ofrecer interacciones oportunas y relevantes que mejoran significativamente la experiencia del cliente.

Presentamos la Experiencia de Latinia en la Interacción con el Cliente en Tiempo Real

Latinia está a la vanguardia en el aprovechamiento de los datos transaccionales para impulsar el compromiso del cliente en tiempo real. Nuestras soluciones permiten a los bancos transformar los datos en información procesable, fomentando relaciones más sólidas con los clientes a través de interacciones oportunas y relevantes.

¿Qué son los datos transaccionales?

Definición y tipos de datos transaccionales

Los datos transaccionales engloban los registros detallados de todas las transacciones financieras realizadas por los clientes. Esto incluye información de:

• Compras.
• Transferencias.
• Depósitos.
• Retiradas.
• Pagos.

Cada transacción genera puntos de datos que, cuando se analizan colectivamente, proporcionan una visión completa del comportamiento y la actividad financiera del cliente.

Este tipo de datos es a menudo rico en detalles, capturando no sólo el importe y el tipo de transacción, sino también información contextual como la hora, la ubicación y las partes implicadas.

El valor estratégico de los datos transaccionales en la banca

La importancia estratégica de los datos transaccionales radica en su capacidad para proporcionar una visión profunda del comportamiento de los clientes, lo que permite a los bancos adaptar sus servicios con mayor eficacia. Los bancos pueden utilizar estos datos para desarrollar una comprensión matizada de las necesidades y preferencias de los clientes, lo que es crucial para la prestación de servicios personalizados.

Además, el análisis de los datos transaccionales puede mejorar la gestión de riesgos al identificar posibles problemas y permitir predicciones más precisas. Este enfoque basado en los datos favorece la creación de productos y servicios innovadores, lo que en última instancia se traduce en una mayor satisfacción y fidelidad de los clientes.

Análisis en tiempo real de datos transaccionales

En el acelerado mundo actual, los clientes esperan respuestas y soluciones inmediatas. El compromiso en tiempo real satisface estas expectativas y mejora la experiencia del cliente al proporcionar interacciones oportunas y relevantes.

El análisis en tiempo real de los datos transaccionales representa un avance significativo en el sector bancario. Los bancos pueden obtener información inmediata procesando los datos a medida que se generan, lo que permite una toma de decisiones ágil y una respuesta rápida a las necesidades de los clientes.

Esta capacidad es esencial para mantener la competitividad en el vertiginoso entorno financiero actual. El análisis en tiempo real facilita la identificación instantánea de tendencias y anomalías, favoreciendo la participación proactiva y la eficiencia operativa.

Este procesamiento inmediato de los datos garantiza que los bancos puedan ofrecer interacciones oportunas y pertinentes, mejorando la experiencia general del cliente y reforzando la posición de la institución en el mercado.

Aprovechamiento de los datos transaccionales para obtener información sobre los clientes

Análisis de datos transaccionales para mejorar la comprensión del cliente

El análisis de los datos transaccionales permite a los bancos obtener información detallada y práctica sobre el comportamiento de los clientes. Este proceso implica recopilar, procesar e interpretar datos de varias transacciones para construir una imagen completa de los hábitos y preferencias financieras de cada cliente.

Automatización del marketing frente a motores de análisis y decisión en tiempo real

Automatización del marketing

Las plataformas de automatización del marketing están diseñadas para captar clientes cuando utilizan activamente los canales digitales de un banco. Estas herramientas se basan en reglas predefinidas y activadores basados en las interacciones de los clientes para enviar mensajes y ofertas específicos. Gestionan eficazmente campañas de correo electrónico, interacciones en redes sociales y experiencias personalizadas en sitios web.

Sin embargo, la automatización del marketing funciona dentro de un marco establecido, reaccionando a las acciones de los clientes dentro de entornos digitales específicos.

Motores de análisis y decisión en tiempo real (como Latinia)

Los motores de análisis y decisión en tiempo real adoptan un enfoque más dinámico al aprovechar los datos transaccionales para captar clientes incluso cuando no están utilizando activamente los canales digitales del banco.

Estos sistemas analizan las transacciones a medida que se producen, proporcionando información inmediata que puede desencadenar interacciones relevantes. Esta capacidad permite a los bancos

• Identificar y responder a eventos críticos: Los bancos pueden detectar eventos significativos, como patrones de gasto inusuales o posibles fraudes, mediante el seguimiento de las transacciones en tiempo real. Esto permite respuestas inmediatas, mejorando la seguridad y la confianza del cliente.
• Ofrecer ofertas contextuales: Los datos en tiempo real permiten a los bancos enviar ofertas y mensajes personalizados altamente relevantes para el contexto actual del cliente, aumentando la probabilidad de compromiso.
• Optimizar la experiencia del cliente: El análisis continuo de datos ayuda a los bancos a perfeccionar los recorridos de los clientes, garantizando que cada interacción se base en la información más reciente y en el comportamiento del cliente.

Aplicación de estrategias en tiempo real en la banca

Para aprovechar eficazmente los datos transaccionales en tiempo real, los bancos necesitan adoptar una serie de estrategias y herramientas técnicas:

Integración de datos

1. Integrar los datos transaccionales de diversas fuentes (por ejemplo, sistemas de punto de venta, banca online, cajeros automáticos) para crear un flujo de datos unificado.
2. Utilizar depósitos de datos para almacenar y gestionar grandes cantidades de datos transaccionales, garantizando su accesibilidad para el procesamiento en tiempo real.

Análisis avanzado

1. Implementar algoritmos de aprendizaje automático para analizar los datos transaccionales e identificar patrones y anomalías.
2. Utilizar análisis predictivos para prever el comportamiento de los clientes y adaptar estrategias de interacción proactivas.

Motores de decisión en tiempo real

1. Implementar motores de decisión como la plataforma de Latinia para procesar datos en tiempo real y desencadenar acciones inmediatas basadas en reglas y conocimientos predefinidos.
2. Asegurar que el motor de decisión pueda manejar grandes volúmenes de transacciones con baja latencia para mantener la capacidad de respuesta en tiempo real.

Plataformas de datos de clientes (CDP)

1. Utilizar las CDP para consolidar los datos de los clientes procedentes de múltiples puntos de contacto, lo que permite obtener una visión de 360 grados de cada cliente.
2. Aprovechar esta visión integral para mejorar la personalización y garantizar que todas las interacciones con los clientes se basan en los datos más recientes.

Cumplimiento de la normativa y seguridad de los datos

1. Implementar marcos sólidos de gestión de datos para garantizar el cumplimiento de normativas como GDPR y CCPA.
2. Utilizar medidas avanzadas de cifrado y seguridad para proteger los datos de los clientes y mantener la confianza.

Mejorando el Compromiso del Cliente con Latinia

Latinia ofrece un conjunto de soluciones avanzadas diseñadas para ayudar a los bancos a aprovechar el poder de los datos transaccionales para lograr un mayor compromiso con el cliente. Aprovechando las herramientas de Latinia, los bancos pueden transformar los datos brutos en información procesable. Esta transformación permite interacciones personalizadas y proactivas que satisfacen las necesidades cambiantes de sus clientes.

He aquí una mirada más profunda de cómo las soluciones de Latinia pueden mejorar el compromiso con el cliente.

Próxima Mejor Acción (NBA)

La solución Next Best Action (NBA) de Latinia es una poderosa herramienta que permite a los bancos ofrecer recomendaciones altamente personalizadas a sus clientes. NBA aprovecha el análisis de datos transaccionales en tiempo real para determinar las acciones u ofertas más apropiadas para cada cliente en cada momento.

Al evaluar el comportamiento y las preferencias de los clientes, la NBA ayuda a los bancos a:

• Ofrecer ofertas personalizadas: Basándose en el análisis de transacciones en tiempo real, NBA puede sugerir productos y servicios relevantes que se alineen con las necesidades actuales y la situación financiera del cliente.
• Mejorar la satisfacción del cliente: Las interacciones personalizadas fomentan una conexión más profunda con los clientes, haciéndoles sentir valorados y comprendidos, lo que conduce a una mayor satisfacción y lealtad.
• Impulso de la venta cruzada y el upselling: Al identificar las oportunidades adecuadas, la NBA facilita la venta cruzada y el upselling efectivos, lo que genera ingresos adicionales al tiempo que mejora la experiencia del cliente.

Pasarela de Eventos Críticos

El Critical Events Gateway de Latinia está diseñado para gestionar notificaciones bancarias críticas como OTPs (contraseñas de un solo uso), alertas de seguridad, etc. Este sólido mecanismo actúa como una interfaz que gestiona todo el proceso de notificación, desde la creación del mensaje hasta su entrega, garantizando una trazabilidad completa. Entre sus principales características se incluyen:

• Gestión de notificaciones
• Persistencia de la comunicación
• Sincronización automática
• Flexibilidad del proveedor

El Critical Events Gateway de Latinia garantiza la entrega y el seguimiento preciso de las comunicaciones de alta prioridad.

Motor de Suscripción

El Motor de Suscripción de Latinia permite a los bancos interactuar con sus clientes a través de un modelo de suscripción personalizado. Esta solución permite a los clientes suscribirse a notificaciones y alertas específicas, adaptando su experiencia de compromiso a sus preferencias.

Integración con sistemas existentes

Las soluciones de Latinia están diseñadas para una perfecta integración con los sistemas existentes de un banco, incluyendo las herramientas actuales de automatización de marketing. Esta compatibilidad garantiza que los bancos puedan aprovechar su infraestructura existente al tiempo que mejoran sus capacidades con análisis de datos en tiempo real y motores de toma de decisiones.

Ejemplos de escenarios de participación del cliente en tiempo real

• Alertas de fraude en tiempo real: Notificación instantánea a los clientes de actividades sospechosas para prevenir posibles fraudes.
• Ofertas personalizadas durante las transacciones: Ofrecer promociones relevantes o productos financieros basados en la transacción actual del cliente.

Aprovechando las Soluciones de Latinia para un Máximo Impacto

Los bancos pueden crear una estrategia integral y cohesiva de compromiso con el cliente mediante la integración de Next Best Action, Critical Events Gateway y el Motor de Suscripción de Latinia. Esta integración permite a los bancos

• Proporcionar una experiencia perfecta: La combinación de ofertas personalizadas, alertas en tiempo real y notificaciones a medida asegura una experiencia del cliente consistente y sin fisuras en todos los puntos de contacto.
• Impulsar la eficiencia operativa: El análisis y las respuestas automatizadas en tiempo real reducen la necesidad de intervención manual, agilizando las operaciones y mejorando los tiempos de respuesta.
• Aumentar la fidelidad del cliente: El compromiso proactivo, personalizado y oportuno fomenta una relación más fuerte entre el banco y sus clientes, impulsando la lealtad y la satisfacción a largo plazo.

Opiniones de expertos y tendencias futuras en el análisis de datos transaccionales en la banca

Opiniones de expertos del sector sobre el compromiso bancario en tiempo real

El análisis de datos transaccionales revoluciona el sector bancario al permitir la participación del cliente en tiempo real y los servicios personalizados. Por ejemplo, McKinsey subraya la importancia de la analítica avanzada para la toma de decisiones en tiempo real y la interacción con el cliente. Destacan que la integración de conocimientos de datos en tiempo real puede mejorar significativamente la satisfacción y la lealtad de los clientes al permitir a los bancos predecir las necesidades de los clientes y adaptar los servicios en consecuencia.

El papel de la IA y el aprendizaje automático en el análisis de datos transaccionales

La IA y el aprendizaje automático son fundamentales a la hora de aprovechar los datos transaccionales para el análisis en tiempo real. Según Deloitte, estas tecnologías permiten a los bancos procesar grandes cantidades de datos con rapidez y precisión, descubriendo patrones y anomalías que los métodos tradicionales podrían pasar por alto. Los modelos de aprendizaje automático ayudan a predecir el comportamiento de los clientes, optimizar las estrategias de captación y mejorar la gestión de riesgos.

Consideraciones normativas y de cumplimiento

A medida que los bancos utilizan cada vez más los datos transaccionales para interactuar en tiempo real, deben enfrentarse a un complejo panorama normativo. El cumplimiento de regulaciones es crucial para mantener la confianza del cliente y minimizar los riesgos legales.

Estas normas garantizan que los bancos operen con transparencia y responsabilidad al tiempo que aprovechan el análisis avanzado de datos.

Tendencias futuras en el análisis de datos transaccionales

Varias tendencias clave configuran el futuro del análisis de datos transaccionales en la banca:

Integración de IA avanzada y aprendizaje automático

La inversión continua en tecnologías de IA y aprendizaje automático mejorará las capacidades de procesamiento de datos, lo que conducirá a modelos predictivos más sofisticados y una mejor orientación al cliente.

Expansión del procesamiento de datos en tiempo real

La demanda de procesamiento de datos en tiempo real crecerá, impulsada por las expectativas de los clientes de servicios instantáneos y personalizados. Las plataformas analíticas avanzadas serán esenciales para satisfacer eficazmente estas demandas.

Mayores medidas de seguridad y privacidad de los datos

Con el creciente volumen de datos transaccionales, los bancos darán prioridad a la seguridad de los datos y al cumplimiento de la normativa en evolución. Las medidas avanzadas de cifrado y ciberseguridad serán esenciales para proteger la información de los clientes.

Personalización a escala

El análisis de los datos transaccionales permitirá a los bancos ofrecer experiencias hiperpersonalizadas a una base de clientes más amplia, adaptando los productos y servicios financieros a las preferencias y necesidades individuales.

Conclusión

Los datos transaccionales encierran un inmenso potencial para transformar el compromiso de los clientes con la banca. Al aprovechar estos datos, los bancos pueden obtener información valiosa, mejorar la personalización, mejorar la gestión de riesgos y ofrecer interacciones en tiempo real que satisfagan las expectativas de los clientes.

La ventaja competitiva de asociarse con Latinia

Asociarse con Latinia ofrece a los bancos una ventaja significativa en el competitivo sector financiero. Nuestra experiencia en la interacción con el cliente en tiempo real y nuestras soluciones tecnológicas avanzadas permiten a los bancos desbloquear el valor total de sus datos transaccionales.

Para mantenerse a la vanguardia en la industria bancaria en rápida evolución, es crucial adoptar el poder de los datos transaccionales y el compromiso en tiempo real. Asóciate con Latinia para maximizar las capacidades de tu banco y ofrece experiencias excepcionales a tus clientes.

Contacta con nosotros hoy mismo para saber más sobre nuestras soluciones y cómo podemos ayudarte a alcanzar tus objetivos.

La entrada Aprovecha el valor de los datos transaccionales mejorando la participación del cliente en tiempo real en la banca se publicó primero en Latinia.

En el sector financiero, dinámico y en constante evolución, el uso estratégico de los datos está experimentando una transformación significativa. El paso de las cookies de terceros a la recopilación de datos de origen marca un punto de inflexión crucial en la forma en que los bancos y las instituciones financieras se relacionan con sus clientes y diseñan sus estrategias de marketing. Este cambio viene impulsado por la inminente obsolescencia de las cookies de terceros, espoleada por la mayor preocupación por la privacidad y los inminentes cambios normativos. Como resultado, instituciones como Chase están a la vanguardia, redefiniendo su enfoque para aprovechar el poder de los datos que recogen directamente de las interacciones con los clientes.

Situación de los datos bancarios: Transición y caso práctico

Las implicaciones de este cambio son profundas. A medida que disminuye la dependencia de los datos de terceros, los bancos se ven obligados a desarrollar sistemas más sólidos para recopilar y analizar los datos de origen. Esta transición no sólo se alinea con el impulso global hacia una mayor privacidad de los datos, sino que también promete transformar el panorama del marketing digital y la captación de clientes en el sector bancario. Desde este punto de vista, la introducción de Chase Media Solutions sirve como estudio de caso y señal de tendencias más amplias del sector, destacando la creciente importancia de los datos de origen para crear experiencias bancarias más personalizadas, eficientes y seguras.

A medida que los bancos pasan de estrategias de datos de terceros a estrategias de datos de origen, resulta crucial aprovechar plataformas avanzadas de toma de decisiones como Next Best Action de Latinia. Esta tecnología permite a los bancos utilizar directamente datos de transacciones en tiempo real, mejorando el perfil del cliente y su compromiso.

Mediante la integración de las soluciones de Latinia, los bancos pueden aprovechar el poder de los datos de origen para ofrecer soluciones financieras personalizadas, aumentando así significativamente la satisfacción y retención de clientes.

El cambio de los datos de terceros a los de origen en la banca

Tradicionalmente, los bancos han dependido en gran medida de las cookies de terceros y de fuentes de datos externas para rastrear el comportamiento de los usuarios y dirigirse a clientes potenciales. Este enfoque les permitía ofrecer anuncios personalizados y comprender el recorrido de los clientes por la web. Sin embargo, la creciente preocupación por la privacidad y los cambios en los marcos normativos están eliminando gradualmente las cookies de terceros, lo que obliga a los bancos a replantearse sus estrategias de datos.

La transición hacia los datos de origen -información recopilada directamente de los clientes a través de las interacciones con los canales propios del banco- ofrece varias ventajas. Los datos de origen no solo son más precisos y fiables, sino que también cumplen plenamente las leyes de privacidad como el GDPR y la CCPA, ya que implican relaciones directas con los clientes. Estos datos incluyen historiales de transacciones, uso de cuentas y participación a través de plataformas de banca digital, lo que proporciona una mina de información que puede aprovecharse para mejorar la satisfacción y la retención de clientes.

Caso de estudio: Chase Media Solutions y la transición en la estrategia de datos

Un excelente ejemplo de este giro estratégico se observa en el enfoque de Chase a través de su recién lanzada plataforma Chase Media Solutions. En respuesta al declive de las cookies de terceros, Chase capitalizó sus sólidos datos de origen acumulados de 80 millones de clientes. Esta plataforma ejemplifica cómo las instituciones bancarias pueden utilizar los datos de los clientes no sólo para mejorar la oferta de servicios, sino también para abrir nuevas fuentes de ingresos.

Chase Media Solutions utiliza datos sobre las transacciones e interacciones de los clientes dentro de su ecosistema bancario para ofrecer servicios de marketing altamente personalizados. Mediante el análisis de los patrones de comportamiento de los clientes, Chase puede ofrecer anuncios y recomendaciones específicos que no sólo son más pertinentes, sino que también tienen más probabilidades de generar conversiones. Este enfoque no sólo respeta la privacidad del cliente limitando el intercambio de datos con terceros, sino que también mejora la eficacia de las campañas de marketing al basarse en datos precisos y de alta calidad.

Este uso estratégico de los datos de primera mano refleja una tendencia más amplia en el sector bancario, que se está centrando en establecer relaciones más profundas y basadas en la confianza con los clientes. Al aprovechar el poder de los datos de primera mano, bancos como Chase no sólo están mejorando su eficacia comercial, sino que también están estableciendo nuevos estándares en la banca centrada en el cliente.

Marketing digital y captación de clientes

El panorama del marketing digital en el sector bancario está experimentando un cambio radical debido a la eliminación gradual de las cookies de terceros. Estas cookies, antaño esenciales para rastrear el comportamiento de los usuarios en los sitios web, se están abandonando en favor de la protección de la privacidad de los consumidores. Esta medida, en la que han influido notablemente los desarrolladores de navegadores y las presiones normativas, tiene implicaciones de gran alcance para la forma en que los bancos abordan la captación de clientes y la publicidad online.

Sin las cookies de terceros, los bancos no pueden rastrear tan fácilmente a sus clientes potenciales en Internet, lo que reduce la eficacia de determinados tipos de anuncios dirigidos. Este cambio exige un enfoque renovado en los datos de origen, recogidos directamente de las interacciones de los clientes en las propias plataformas digitales de los bancos. Esta transición desafía a los bancos a innovar en sus métodos de recopilación y utilización de datos para mantener la eficacia de sus estrategias de marketing digital.

A medida que los datos de terceros se vuelven menos accesibles, se prevé que aumente el coste del marketing digital y la captación de clientes. Los bancos se enfrentan ahora a la necesidad de invertir más en tecnología y estrategias que optimicen la recopilación y el análisis de datos de origen. Según informes del sector, como los de McKinsey, los bancos que no cuenten con una estrategia sólida para ampliar su acceso a los datos de origen pueden ver cómo los costes de marketing y ventas aumentan entre un 10% y un 20% para generar los mismos beneficios que antes.

Esta presión económica está impulsando cambios estratégicos en la publicidad. Los bancos están adoptando cada vez más tecnologías como Latinia, que permiten la integración y el análisis en tiempo real de datos de origen en todos los puntos de contacto con el cliente. Además, existe una tendencia creciente a mejorar la personalización de los mensajes de marketing basándose únicamente en los datos que los clientes han compartido directamente con sus bancos. Esto garantiza que los bancos puedan seguir ejecutando estrategias de marketing eficaces mediante el aprovechamiento de datos completos y basados en el consentimiento, manteniendo así el compromiso del cliente sin comprometer su privacidad.

Marketing bancario e ingresos por comisiones mediante asociaciones

Los bancos están encontrando formas innovadoras no sólo de retener a los clientes, sino también de aumentar los ingresos mediante asociaciones estratégicas. Estas colaboraciones permiten a los bancos ofrecer una gama más amplia de productos y servicios, profundizando así las relaciones con los clientes y aumentando su fidelidad.

Un ejemplo de este tipo de innovación es la introducción por los bancos de productos de seguros de marca compartida, en los que aprovechan sus grandes bases de clientes y su confianza para comercializar estos productos con eficacia. De este modo, crean nuevas fuentes de ingresos a través de honorarios y comisiones, sin el esfuerzo de gestionar los servicios de seguros propiamente dichos.

El marketing basado en datos desempeña un papel crucial en el éxito de estas asociaciones. Mediante el análisis de los datos completos de los clientes, los bancos pueden identificar qué productos y servicios tienen más probabilidades de atraer a los diferentes segmentos de su base de clientes. Este enfoque específico no sólo aumenta las posibilidades de adopción del producto, sino que también mejora la satisfacción del cliente al proporcionarle ofertas pertinentes.

Las robustas herramientas de segmentación y análisis de datos de Latinia facilitan las asociaciones estratégicas, permitiendo a los bancos ofrecer productos financieros a medida. Al aprovechar la información detallada sobre los clientes que proporcionan las plataformas de Latinia, los bancos pueden desarrollar ofertas específicas que satisfagan las necesidades concretas de los clientes, mejorando así la aceptación de los productos y la fidelidad de los clientes.

Estas asociaciones, impulsadas por los datos y facilitadas por la integración tecnológica, representan una evolución estratégica en la forma en que los bancos operan y se comercializan. No sólo permiten a los bancos ofrecer soluciones más completas a sus clientes, sino que también garantizan que estas ofertas sean altamente personalizadas y pertinentes.

El futuro del marketing bancario

De cara al futuro, se espera que las estrategias de marketing de los bancos sean cada vez más personalizadas, automatizadas y basadas en datos. El auge de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático permitirá un análisis más sofisticado de grandes conjuntos de datos, lo que permitirá a los bancos predecir las necesidades de los clientes con mayor precisión y adaptar sus ofertas en consecuencia. Además, la integración de la tecnología podría mejorar la seguridad y la transparencia de los datos de los clientes, fomentando una mayor confianza y permitiendo una personalización más segura.

La ventaja competitiva en el futuro sector bancario dependerá probablemente de la eficacia con que las entidades puedan aprovechar sus datos. Los bancos tendrán que centrarse en desarrollar plataformas de datos seguras y completas que integren diversos puntos de datos de clientes en un marco cohesionado. Esto les permitirá no sólo comprender y anticipar las necesidades de los clientes, sino también reaccionar rápidamente con soluciones personalizadas. Además, los bancos deben seguir invirtiendo en la experiencia del cliente, garantizando que sus plataformas digitales sean fáciles de usar y que ofrezcan servicios de valor añadido que tengan eco entre los consumidores actuales.

Conclusión

La transición hacia la utilización de datos de origen propio representa un cambio fundamental en el marketing bancario, que pone de relieve la necesidad de mejorar las capacidades de datos y las estrategias centradas en el cliente. Los casos prácticos y las estrategias analizadas ilustran el potencial de los bancos no sólo para adaptarse a estos cambios, sino para prosperar centrándose en la personalización, la seguridad y las experiencias integradas de los clientes. A medida que los bancos continúen avanzando en este entorno cambiante, aquellos que puedan aprovechar el poder de sus datos de la forma más eficaz estarán mejor posicionados para liderar en términos de innovación, satisfacción del cliente y crecimiento del mercado. Las recomendaciones estratégicas para las entidades bancarias incluyen invertir en capacidades avanzadas de análisis de datos, dar prioridad a la privacidad y la confianza de los clientes e innovar continuamente la oferta de productos para satisfacer las necesidades dinámicas de los consumidores de hoy en día.

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Al borde del 2024, la industria bancaria se encuentra en un punto crucial. El sector está experimentando un cambio transformador, impulsado por avances tecnológicos y expectativas cambiantes del consumidor. En el corazón de esta transformación se encuentra la Inteligencia Artificial (IA), una tecnología que promete redefinir la esencia de las operaciones bancarias y las interacciones con los clientes.

Breve sobre el Estado Actual de la IA en la Banca

La adopción de la IA en la banca no es un concepto futurista sino una realidad del día a día. Según un informe de Emerj, los principales bancos de EE. UU. ya han adoptado la IA para una multitud de aplicaciones, que van desde el servicio al cliente y la detección de fraude hasta la gestión de riesgos y el análisis predictivo. La tecnología está dejando su huella en todo el ecosistema bancario. Por ejemplo, el chatbot impulsado por IA de Bank of America, Erica, sirve a más de 10 millones de usuarios, proporcionando asesoramiento financiero en tiempo real y soporte transaccional.

La inversión en tecnologías de IA por parte de los bancos también muestra una trayectoria ascendente. Un estudio de Autonomous Research estima que las instituciones financieras podrían ahorrar hasta $1 billón de dólares para 2030 a través de la adopción de IA y automatización. Estas cifras no son solo impresionantes; son indicativas del cambio sísmico que la IA está provocando en el sector bancario.

La Necesidad de Integración de la IA en Bancos Tradicionales con Sistemas Heredados

Mientras que la adopción de la IA está acelerando, es esencial tener en cuenta que una parte significativa de la industria bancaria todavía opera en sistemas heredados. Estos son infraestructuras de software y hardware desactualizadas que se construyeron hace décadas y no están preparadas para manejar las complejidades y demandas de la banca moderna. El desafío, por lo tanto, radica en integrar las tecnologías de IA en estos sistemas heredados sin interrumpir las operaciones existentes.

La necesidad de esta integración no está impulsada solo por presiones competitivas, sino también por marcos regulatorios en evolución. A medida que avanzamos hacia un mundo más digitalizado, los organismos reguladores están endureciendo las reglas en la gestión de datos y la privacidad del cliente. La IA puede desempeñar un papel crucial en ayudar a los bancos a navegar estos laberintos regulatorios, ofreciendo soluciones que no son solo eficientes sino también conformes con los requisitos legales.

La pandemia de COVID-19 ha acelerado la necesidad de transformación digital. Los comportamientos del cliente han cambiado y hay una demanda creciente de servicios bancarios remotos y personalizados. Los proveedores de tecnología pueden llenar este vacío ofreciendo soluciones personalizadas, como Latinia, que pueden integrarse fácilmente en sistemas heredados existentes, mejorando así tanto las eficiencias operativas como las experiencias del cliente.

La integración de la IA en los sistemas bancarios tradicionales es un imperativo estratégico. A medida que nos acercamos a 2024, los bancos que integren con éxito la IA en sus operaciones se mantendrán a la vanguardia.

El Panorama de la IA en la Banca

La adopción de la IA en la industria bancaria es un enfoque multifacético que toca diversos aspectos de las operaciones bancarias. Estas son algunas de las áreas clave donde la IA está teniendo un impacto significativo en los principales bancos de EE. UU.:

Servicio al Cliente: Chatbots impulsados por IA como Erica de Bank of America y los servicios bancarios predictivos de Wells Fargo están cambiando la forma en que los bancos interactúan con sus clientes. Estos chatbots pueden manejar una multitud de tareas, desde responder consultas de transacciones hasta ofrecer asesoramiento financiero.

Detección de Fraude: Los algoritmos de IA se están utilizando cada vez más para monitorear patrones de transacciones en tiempo real, marcando actividades sospechosas y reduciendo el riesgo de fraude. CitiBank, por ejemplo, emplea la IA en sus iniciativas contra el lavado de dinero.

Gestión de Riesgos: La IA también está desempeñando un papel fundamental en la evaluación y gestión de riesgos. Los algoritmos pueden analizar grandes cantidades de datos para predecir tendencias del mercado, ayudando así en las decisiones de inversión.

Análisis Predictivo: Bancos como US Bank están aprovechando la IA para analizar el comportamiento del cliente y ofrecer productos financieros personalizados. Esto no solo mejora la satisfacción del cliente, sino que también aumenta las oportunidades de venta cruzada para el banco.

Estas aplicaciones son solo la punta del iceberg. A medida que las tecnologías de IA continúan evolucionando, se espera que su alcance e impacto en la industria bancaria crezcan exponencialmente.

Tendencias de Inversión en IA por Bancos

Varias firmas de capital de riesgo están mostrando un gran interés en startups de IA que se centran en servicios financieros. Esta afluencia de capital está permitiendo a estas startups desarrollar soluciones innovadoras que se pueden integrar fácilmente en el ecosistema bancario.

Además, los bancos no solo están invirtiendo en empresas externas; también están estableciendo laboratorios de investigación de IA internos para desarrollar soluciones personalizadas. Este enfoque dual asegura que los bancos no sean solo consumidores de tecnología de IA, sino también contribuyentes a su avance.

El panorama de la IA en la banca es tanto dinámico como prometedor. A medida que nos acercamos a 2024, la integración de la IA en el sector bancario está destinada a acelerarse, impulsada tanto por avances tecnológicos como por inversiones estratégicas. El futuro, parece ser, no solo está automatizado; es inteligente.

Desafíos en la Adopción de la IA

Aunque la promesa de la IA en la banca es inmensa, el camino hacia su adopción a gran escala no está exento de desafíos. Desde la gestión del talento hasta la compatibilidad tecnológica, los bancos enfrentan una multitud de obstáculos que deben abordarse para liberar todo el potencial de la IA.

Adquisición y Retención de Talento

Uno de los desafíos más significativos en la adopción de la IA es la escasez de talento. La IA es un campo especializado que requiere un conjunto de habilidades único, incluida la experiencia en aprendizaje automático, análisis de datos y desarrollo de software. La demanda de especialistas en IA en el sector bancario supera ampliamente la oferta.

Además, retener este talento es otro obstáculo. La industria tecnológica, especialmente empresas como Google y Amazon, ofrece paquetes lucrativos y oportunidades de crecimiento profesional que a menudo son más atractivas que las del sector bancario. Por lo tanto, los bancos necesitan no solo atraer sino también retener el mejor talento ofreciendo salarios competitivos, oportunidades continuas de aprendizaje y un ambiente de trabajo propicio.

Compatibilidad con Sistemas Legados

El segundo desafío importante es la compatibilidad de las tecnologías de IA con los sistemas legados existentes. Muchos bancos tradicionales operan con infraestructuras de software y hardware obsoletas que no se diseñaron para soportar las complejidades de los algoritmos modernos de IA. La integración de la IA en estos sistemas puede ser tanto costosa como larga.

Sin embargo, el desafío no es insuperable. Soluciones como integraciones basadas en API y plataformas de middleware pueden actuar como un puente entre los sistemas legados y las nuevas tecnologías de IA. Los bancos también pueden optar por soluciones de IA modulares que se pueden integrar de manera incremental en los sistemas existentes, minimizando así las interrupciones operativas.

La clave radica en adoptar un enfoque por etapas, comenzando con aplicaciones de IA menos complejas y avanzando gradualmente hacia soluciones más avanzadas a medida que el sistema se estabiliza.

Casos de Uso de IA en Banca

El poder transformador de la IA en la banca se comprende mejor a través de su diversa gama de aplicaciones. Estos casos de uso no solo mejoran la eficiencia operativa sino que también mejoran significativamente la experiencia del cliente.

Detección de Fraude y Gestión de Riesgos

En una era donde las amenazas cibernéticas son cada vez más sofisticadas, el papel de la IA en la detección de fraude y la gestión de riesgos es indispensable. Los algoritmos de IA pueden analizar patrones de transacciones en tiempo real, marcando actividades sospechosas y reduciendo el riesgo de fraude. Por ejemplo, CitiBank emplea IA en sus iniciativas contra el lavado de dinero, utilizando algoritmos de aprendizaje automático para identificar comportamientos de transacciones inusuales que podrían indicar actividades fraudulentas.

Los beneficios se extienden más allá de la simple detección de fraude. La IA también se puede utilizar para evaluar riesgos crediticios, ayudando así a los bancos a tomar decisiones de préstamos más informadas. La tecnología puede analizar una gran cantidad de puntos de datos, desde puntuaciones de crédito hasta hábitos de gasto, para predecir la probabilidad de que un prestatario incumpla con un préstamo.

Chatbots de Atención al Cliente

La atención al cliente es otro dominio donde la IA está logrando avances significativos. Chatbots impulsados por IA como Erica de Bank of America y los servicios de banca predictiva de Wells Fargo están revolucionando la forma en que los bancos interactúan con sus clientes. Estos chatbots pueden manejar una multitud de tareas, desde responder consultas de transacciones hasta proporcionar asesoramiento financiero.

El impacto en la experiencia del cliente es profundo. Según un artículo de Forbes, los chatbots de IA pueden manejar hasta el 80% de las consultas rutinarias de los clientes, liberando a los agentes humanos para concentrarse en problemas más complejos. Esto no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también mejora significativamente la satisfacción del cliente.

Analítica Predictiva

La analítica predictiva es otro caso de uso convincente para la IA en la banca. Bancos como US Bank están aprovechando la IA para analizar el comportamiento del cliente y ofrecer productos financieros personalizados. Estos modelos predictivos pueden pronosticar patrones de gasto futuros, recomendar productos financieros adecuados e incluso predecir la rotación de clientes.

Los beneficios son dobles: los clientes obtienen una experiencia bancaria más personalizada y los bancos obtienen mayores oportunidades de venta cruzada. Es una situación en la que todos ganan y que ejemplifica el poder transformador de la IA en la banca.

IA en Wells Fargo y Bank of America

Al explorar el panorama de la IA en la banca, es esencial enfocarse en algunos de los líderes de la industria que están estableciendo estándares en la adopción de la IA. Wells Fargo y Bank of America se destacan como pioneros en el aprovechamiento de la IA para mejorar tanto la eficiencia operativa como la experiencia del cliente.

Banca Predictiva en Wells Fargo

Wells Fargo está a la vanguardia de la banca predictiva, un concepto revolucionario que tiene como objetivo ofrecer asesoramiento financiero personalizado a los clientes en función de sus hábitos de gasto, ingresos y objetivos financieros. El banco emplea algoritmos de IA sofisticados que analizan el historial financiero y las transacciones actuales de un cliente para ofrecer ideas y recomendaciones en tiempo real.

Por ejemplo, si el algoritmo detecta un patrón de facturas de servicios públicos altas durante los meses de invierno, puede sugerir consejos para elaborar un presupuesto o incluso recomendar mejoras en la eficiencia energética del hogar. Este enfoque proactivo no solo ayuda a los clientes a gestionar mejor sus finanzas, sino que también fomenta una relación más profunda entre el banco y sus clientes.

Erica, el Chatbot de Bank of America

El chatbot impulsado por IA de Bank of America, Erica, es otro brillante ejemplo del poder transformador de la IA en la banca. Lanzado en 2018, Erica atiende a más de 10 millones de usuarios y maneja una amplia variedad de tareas, desde consultas de transacciones y pagos de facturas hasta proporcionar asesoramiento financiero personalizado.

Lo que distingue a Erica es su capacidad para aprender de las interacciones del usuario. El chatbot emplea algoritmos de aprendizaje automático para comprender el comportamiento y las preferencias del usuario, ofreciendo con el tiempo consejos cada vez más personalizados y relevantes. Este nivel de personalización mejora la satisfacción del cliente y establece un nuevo estándar para el servicio al cliente impulsado por IA en la banca.

Wells Fargo y Bank of America no solo están adoptando la IA; están moldeando su futuro en la industria bancaria. Sus enfoques innovadores sirven como estudios de caso para otros bancos que buscan embarcarse en sus propios viajes de IA. A medida que nos acercamos a 2024, estas iniciativas ofrecen una visión del futuro de la banca, un futuro que no solo está automatizado sino también profundamente personalizado y centrado en el cliente.

IA en CitiBank y US Bank

Continuando nuestra exploración de los pioneros de la IA en el sector bancario, CitiBank y US Bank ofrecen estudios de caso convincentes sobre cómo se puede aprovechar la IA tanto para la seguridad como para la participación del cliente. Cada banco ha labrado su nicho en el panorama de la IA, centrándose en áreas que se alinean con sus objetivos estratégicos y necesidades del cliente.

Fraude y Anti-Lavado de Dinero en CitiBank

La seguridad es una preocupación primordial en la industria bancaria, y CitiBank está aprovechando la IA para reforzar sus esfuerzos de detección de fraude y anti-lavado de dinero. El banco emplea algoritmos de aprendizaje automático avanzados que monitorean continuamente las transacciones para identificar actividades sospechosas. Estos algoritmos se entrenan en vastos conjuntos de datos, lo que les permite distinguir entre transacciones legítimas y potencialmente fraudulentas con alta precisión.

Por ejemplo, si se realizan una serie de grandes retiros en un corto período, el sistema lo marca para una investigación más a fondo. Este monitoreo en tiempo real reduce significativamente el riesgo de fraude financiero y garantiza el cumplimiento con las regulaciones contra el lavado de dinero. Al integrar la IA en sus protocolos de seguridad, CitiBank está estableciendo un nuevo estándar en la industria para la seguridad financiera.

Analítica Predictiva en US Bank

US Bank está avanzando en el ámbito de la analítica predictiva, utilizando la IA para ofrecer productos financieros personalizados a sus clientes. El banco emplea algoritmos de IA que analizan el comportamiento del cliente, los patrones de gasto y el historial financiero para prever las futuras necesidades financieras. Basado en estos conocimientos, el banco puede ofrecer proactivamente productos financieros relevantes, como préstamos u opciones de inversión, que se alinean con los objetivos financieros del cliente.

Por ejemplo, si el algoritmo detecta un patrón de aumento del gasto en mejoras para el hogar, puede sugerir una línea de crédito con garantía hipotecaria como opción de financiamiento. Este enfoque proactivo no solo mejora la satisfacción del cliente, sino que también abre nuevos flujos de ingresos para el banco a través de la venta cruzada dirigida.

CitiBank y US Bank ofrecen valiosas ideas sobre las diversas aplicaciones de la IA en la banca, desde mejorar los protocolos de seguridad hasta personalizar las experiencias del cliente. Sus iniciativas sirven como una hoja de ruta para otros bancos que buscan integrar la IA en sus operaciones. A medida que nos acercamos a 2024, estos estudios de caso subrayan el potencial transformador de la IA en la configuración del futuro de la banca.

El Rol de Latinia en la Banca con IA

Aunque Latinia no sea una empresa de IA per se, sus soluciones de toma de decisiones en tiempo real son un componente crucial en el ecosistema bancario moderno. Latinia es un Sistema de Gestión de Reglas de Negocio que permite comunicaciones en tiempo real basadas en eventos y datos transaccionales.

Soluciones de Latinia para Bancos Tradicionales

Latinia ofrece una gama de soluciones diseñadas para transformar cada transacción financiera en una oportunidad para un significativo compromiso con el cliente. Sus motores de decisión en tiempo real analizan eventos financieros al instante, permitiendo a los bancos ser proactivos en sus interacciones con los clientes. Por ejemplo, el motor de «Next Best Action» (NBA) de Latinia permite a los bancos comunicarse con los clientes en tiempo real basándose en sus eventos de transacción, ofreciendo productos personalizados y anticipando las necesidades del cliente.

Además, las soluciones de Latinia son altamente personalizables, lo que permite a los bancos construir servicios de notificación basados en la actividad y preferencias del cliente,  como incorporar filtros basados en análisis previos. Esto reduce la comunicación no solicitada y mejora el conocimiento del cliente, mejorando así la experiencia del cliente en general.

Latinia ha implementado con éxito sus soluciones en varios bancos, demostrando los beneficios tangibles de la toma de decisiones en tiempo real en la banca. Su infraestructura escalable es particularmente efectiva en la gestión de notificaciones bancarias transaccionales críticas en tiempo real, incluyendo procesos OTP, firmas digitales y alertas de seguridad. Esto garantiza que los clientes nunca pierdan información bancaria sensible, mejorando así la confianza y el cumplimiento.

Las soluciones de Latinia son confiables para muchos bancos debido a su robustez, flexibilidad y escalabilidad. Se integran perfectamente en las nuevas arquitecturas omnicanal, lo que las convierte en un socio ideal para los bancos que buscan modernizar sus estrategias de comunicación.

Latinia está desempeñando un papel crucial en la configuración del futuro de las experiencias bancarias en tiempo real. A medida que nos acercamos a 2024, la integración de las soluciones de Latinia junto con las tecnologías de IA probablemente se volverá más frecuente, ofreciendo un enfoque más holístico y centrado en el cliente para la banca.

Tendencias Futuras en IA en Banca: Perspectiva para 2024

Al adentrarnos en el futuro, la industria bancaria se prepara para cambios transformadores, especialmente con la integración de Inteligencia Artificial (IA).

Perfilado de Clientes Impulsado por IA

Las instituciones financieras están adoptando cada vez más soluciones impulsadas por IA en procesos de prevención de lavado de dinero (AML) y conocimiento de su cliente (KYC). Estas tecnologías no solo aceleran el proceso de verificación, sino que también mejoran la precisión en el perfilado de clientes. Los algoritmos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar actividades sospechosas o inconsistencias, mejorando así la seguridad y eficiencia general de las operaciones bancarias.

IA Generativa y Tecnologías en la Nube

La IA generativa está abriendo nuevos caminos en el sector bancario. Esta tecnología, junto con la adopción generalizada de tecnologías en la nube, está estableciendo un nuevo ritmo para la industria. La IA generativa puede crear nuevos datos similares a los datos de entrenamiento, lo cual puede ser particularmente útil para simular diferentes escenarios financieros o para la detección de fraudes. La infraestructura en la nube, por otro lado, proporciona la escalabilidad y flexibilidad necesarias para estos modelos avanzados de IA.

Analíticas en Tiempo Real y Personalización en Comunicaciones

En una era donde las expectativas del cliente están en su punto más alto, las analíticas en tiempo real y las comunicaciones personalizadas se están volviendo indispensables para los bancos. Estas tecnologías permiten a las instituciones financieras ofrecer servicios y productos basados en el comportamiento y preferencias del cliente en tiempo real.

Latinia, un líder en sistemas de gestión de reglas de negocio para la banca, está a la vanguardia de esta tendencia. Aunque no es estrictamente una empresa de IA, Latinia posibilita comunicaciones en tiempo real basadas en eventos y datos transaccionales. Este nivel de personalización no solo mejora la experiencia del cliente, sino que también abre nuevas vías para la generación de ingresos para los bancos.

Al aprovechar las analíticas en tiempo real y las comunicaciones personalizadas, los bancos no solo pueden mejorar el compromiso del cliente, sino también obtener una ventaja competitiva en el panorama financiero en rápida evolución.

Banca Abierta y APIs

La banca abierta está remodelando cómo los bancos interactúan con sus clientes y proveedores de servicios de terceros. A través de Interfaces de Programación de Aplicaciones (APIs), los bancos pueden ofrecer una amplia variedad de servicios, fomentando la innovación y dando lugar a nuevos productos financieros que satisfacen necesidades específicas del cliente. Este enfoque simplifica procesos como la agregación de cuentas, el seguimiento de gastos y la evaluación crediticia, beneficiando tanto a consumidores como a empresas.

Analítica de Datos e Información Impulsada por IA

La era del big data ha abierto nuevas vías para que los bancos obtengan información sobre el comportamiento del cliente. La analítica predictiva se utiliza cada vez más para la evaluación de riesgos, permitiendo a los bancos tomar decisiones informadas sobre préstamos e inversiones. Las soluciones impulsadas por IA también están transformando la detección de fraudes al identificar patrones inusuales y alertar a los bancos sobre posibles amenazas de seguridad.

Estas tendencias ofrecen una visión del futuro de la IA en la banca, destacando tanto las oportunidades como los desafíos que se avecinan. A medida que nos acercamos a 2024, es probable que estas tendencias se conviertan en puntos focales para la innovación y adaptación en el sector bancario.

Conclusión

Al encontrarnos al borde de 2024, la integración de la Inteligencia Artificial (IA) en el sector bancario ya no es un concepto futurista sino una realidad del presente. Este artículo ha recorrido el panorama de la IA en la banca, destacando sus aplicaciones actuales, desafíos y tendencias futuras. Desde la detección de fraudes y mejoras en el servicio al cliente hasta analítica predictiva y personalización en tiempo real, la IA está revolucionando la forma en que los bancos operan e interactúan con sus clientes.

Resumen de Puntos Clave

Aplicaciones de IA: Bancos importantes como Wells Fargo, Bank of America, CitiBank y US Bank ya están aprovechando la IA para diversas aplicaciones, incluida la detección de fraudes, el servicio al cliente y la analítica predictiva.

Desafíos: La adquisición de talento, la compatibilidad con sistemas heredados y los cambios regulatorios son algunos de los obstáculos que los bancos necesitan superar para una exitosa integración de la IA.

Tendencias Futuras: El futuro guarda posibilidades emocionantes, incluyendo el perfilado avanzado de clientes, la IA generativa, la integración de blockchain y la analítica en tiempo real. Estas tendencias están destinadas a redefinir la experiencia bancaria, haciéndola más segura, eficiente y personalizada.

Recomendaciones para Bancos que Consideran la Adopción de la IA

Comienza Pequeño, Piensa en Grande: Empieza con casos de uso específicos como la detección de fraudes o chatbots para el servicio al cliente y expande gradualmente a otras áreas a medida que adquieras experiencia y confianza.

Invierte en Talento: Profesionales capacitados en ciencia de datos y aprendizaje automático son esenciales para la implementación y mantenimiento exitosos de sistemas de IA.

Cumplimiento Regulatorio: Mantente alerta en el panorama regulatorio para asegurarte de que tus iniciativas de IA estén en conformidad con los requisitos legales.

Asóciate con Expertos: En la adopción de la IA, asociarse con expertos es invaluable. Ofrecen orientación estratégica para identificar casos de uso de alto impacto, asegurando que tus iniciativas de IA se alineen con tus objetivos empresariales. Su experiencia técnica puede ayudarte a tomar decisiones informadas sobre tecnologías de IA, mientras que su comprensión del cumplimiento regulatorio mitiga riesgos. Los expertos también ayudan en la implementación y escalado sin problemas, proporcionando soporte continuo para la optimización continua.

Enfoque Centrado en el Cliente: Mantén siempre al cliente en el corazón de tus iniciativas de IA. La personalización y la analítica en tiempo real son clave para mejorar la satisfacción y la lealtad del cliente.

En conclusión, la adopción de la IA en la banca no es solo un cambio tecnológico sino un imperativo estratégico. A medida que nos acercamos a 2024, los bancos que abracen la IA y se asocien con expertos como Latinia estarán mejor posicionados para navegar las complejidades del panorama financiero moderno.

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El mundo bancario, que siempre ha sido sinónimo de tradición y métodos estables, se ha reinventado gracias a la era digital. Esta transformación no trata solo de velocidad o eficiencia, sino de una adaptación más estratégica de los recursos.

Un componente crucial de esta evolución es comprender cómo se pueden aprovechar los eventos de transacciones en tiempo real para establecer reglas de negocio avanzadas. Para los profesionales bancarios que están al frente de esta transformación digital, estas reglas van más allá de simples instrucciones de trabajo. Son la esencia para conquistar, fidelizar y sorprender a nuestros clientes.

El Auge del Real-Time Banking

En esta era de inmediatez, los clientes esperan y exigen soluciones al instante. ¿La respuesta del sector financiero? La banca en tiempo real (real-time banking).

Sin embargo, más allá de procesar transacciones de forma inmediata, la verdadera fortaleza de la banca en tiempo real radica en su capacidad de obtener informatión instantánea de los eventos transaccionales. Al integrar esta información en un sistema gestión de reglas de negocio avanzadas, los bancos pueden operar con una agilidad y precisión sin precedentes.

Los tiempos en los que los bancos se limitaban a procesar transacciones han quedado atrás. En la era de la banca en tiempo real, las instituciones financieras tienen la capacidad de utilizar de forma proactiva los datos transaccionales, establecer reglas de negocio avanzadas y posicionarse estratégicamente un paso por delante de las necesidades de los clientes.

Entendiendo el Viaje del Cliente

En este panorama de cambio constante, comprender el viaje del cliente ya no es un lujo, se ha convertido en algo esencial. Cada transacción, consulta o interacción nos da una visión más profunda de las preferencias, comportamientos y necesidades del cliente.

Pero este viaje no trata solo de datos, sino de historias. Cada evento transaccional en tiempo real es una parte de la historia más amplia del recorrido financiero del cliente. Al conectar estas piezas, los bancos pueden anticipar necesidades, prever comportamientos y adaptar sus propuestas a las circunstancias exactas del cliente en cualquier momento.

Para los profesionales del sector bancario, el reto y la oportunidad están en transformar estos eventos en tiempo real en información útil. ¿El objetivo? Pasar de ser meros facilitadores de transacciones a convertirse en socios financieros de confianza que entienden y anticipan cada movimiento de sus clientes.

Información Transaccional en Tiempo Real

La información transaccional en tiempo real es como un acceso directo al mundo financiero de un cliente. Ya sea realizando una compra de gran valor, transfiriendo fondos o retirando efectivo, estos eventos en directo brindan a los bancos una mina de oro en informaciones útiles.

¿Qué son los Eventos Transaccionales en Tiempo Real?

Los eventos transaccionales en tiempo real son actividades bancarias instantáneas en las que participan los clientes. Aquí puedes ver algunos ejemplos:

• Pagos: Con tarjeta, transferencias online y pagos con NFC.
• Consultas: Verificación de saldo, consultas de préstamos o comprobaciones de tasas de cambio.
• Retiradas: En cajeros automáticos o en ventanilla.
• Depósitos: Compensación de cheques en tiempo real o depósitos digitales.

En un mundo cada vez más digital, cada transacción no es solo un movimiento financiero; es una señal, una preferencia, una pieza de un rompecabezas más grande.

Datos en Tiempo Real vs. Datos Históricos

Mientras que los datos históricos nos ofrecen una imagen del comportamiento pasado, los datos en tiempo real nos muestran una vista en directo de las actividades actuales. ¿La diferencia? Uno te dice lo que el cliente hizo, y el otro te muestra lo que el cliente está haciendo en este preciso momento.

Para valorar la importancia de los datos en tiempo real, hay que contrastarlos con los datos históricos:

1. Inmediatez vs. Retrospección:

• Datos en Tiempo Real: Ofrecen una instantánea del momento, permitiendo intervenciones y ajustes inmediatos.
• Datos Históricos: Brindan una retrospectiva, facilitando el análisis de comportamientos y tendencias pasadas.

2. Propósito:

• Datos en Tiempo Real: Principalmente para la toma de decisiones proactivas.
• Datos Históricos: Para análisis reflexivo y planificación a largo plazo.

3. Frecuencia de Actualización:

• Datos en Tiempo Real: Se actualizan continuamente.
• Datos Históricos: Se actualizan periódicamente, a menudo en intervalos establecidos.

Entendiendo las diferencias entre estos tipos de datos, los bancos pueden encontrar un equilibrio, asegurándose de no solo reaccionar a comportamientos pasados, sino de abordar de manera proactiva las necesidades actuales y futuras.

Los bancos que utilizan datos en tiempo real son mucho más ágiles en sus procesos de toma de decisiones que aquellos que se basan únicamente en datos históricos.

Beneficios de Usar Información en Tiempo Real

Incorporar información transaccional en tiempo real en el marco bancario ofrece una multitud de ventajas. Desde mejorar la eficiencia operativa hasta revolucionar la experiencia del cliente, los beneficios son tangibles y transformadores.

Mayor Compromiso con el Cliente

Con datos en tiempo real al alcance, los bancos tienen la capacidad sin precedentes de intensificar el compromiso con el cliente. En lugar de interacciones genéricas, los bancos pueden crear experiencias adaptadas a la actividad actual del individuo. Por ejemplo:

• Una recomendación personalizada de producto poco después de realizar un depósito importante.
• Recompensas o incentivos inmediatos vinculados a ciertas transacciones.

Estas no son simples interacciones; son puntos de contacto oportunos y relevantes que priorizan el valor sobre la cantidad.

Intervención Inmediata para una Mejor Toma de Decisiones

La inmediatez de la información en tiempo real brinda a los bancos una ventaja estratégica, actuando como un chequeo en vivo de las transacciones. Esta inmediatez:

• Permite una rápida detección de anomalías, esencial para identificar posibles fraudes. Imagina señalar rápidamente el uso de una tarjeta de cliente en dos lugares distantes en un corto periodo.
• Ofrece información sobre la trayectoria financiera de un cliente. Por ejemplo, si se alcanzan los límites de saldo disponible con frecuencia, el banco podría ofrecer un asesoramiento financiero oportuno o soluciones alternativas.

En lugar de simplemente reaccionar a los eventos, los bancos pueden actuar de manera proactiva, asegurándose de estar siempre un paso por delante en satisfacer las necesidades del cliente.

Personalización a Gran Escala

Los datos transaccionales en tiempo real han revolucionado el paradigma de la personalización. Se acabaron los días de segmentaciones amplias; la personalización de hoy se trata de precisión. Los bancos pueden:

• Entender los comportamientos financieros inmediatos de un cliente para alinear las recomendaciones de productos perfectamente con sus necesidades actuales.
• Ofrecer modelos de precios dinámicos para categorías específicas de clientes, mejorando las propuestas de valor y fortaleciendo la lealtad.

En esencia, los datos en tiempo real no son solo acerca de la velocidad; son una herramienta que, si se utiliza eficazmente, puede redefinir la esencia misma de la banca centrada en el cliente.

Crear Reglas de Negocio Avanzadas con Datos Transaccionales en Tiempo Real

Los datos transaccionales en tiempo real ofrecen a los bancos la oportunidad no solo de reaccionar, sino también de predecir y guiar las interacciones con los clientes con una precisión inigualable. Pero, ¿cómo pueden los bancos convertir este flujo continuo de datos en reglas de negocio accionables que se alineen con sus objetivos estratégicos?

Pasos para Implementar Reglas de Negocio con Datos Transaccionales en Tiempo Real

A continuación, presentamos una hoja de ruta simplificada que describe los pasos que los bancos pueden seguir para aprovechar eficazmente los datos en tiempo real.

1. Recolección y Validación de Datos

• Identificar las fuentes de datos.
• Asegurar la precisión y consistencia de los datos.

2. Definir Objetivos Específicos

• Clarificar los objetivos principales (por ejemplo, compromiso del cliente, detección de fraudes).

3. Desarrollo de Prototipos de Reglas

• Diseñar reglas basadas en objetivos bancarios específicos.

4. Pruebas y Refinamiento

• Realizar pruebas piloto.
• Refinar las reglas según los comentarios recibidos.

5. Implementación a Gran Escala y Monitoreo

• Implementar las reglas en toda la entidad bancaria.
• Supervisar y garantizar su efectividad.

6. Adaptación Continua

• Revisar y actualizar las reglas de forma regular.

Ejemplos de Reglas de Negocio en Banca

Los bancos están aprovechando cada vez más el uso de sistemas reglas de negocio sofisticadas (BRMS) para impulsar el compromiso con los clientes, mejorar la seguridad y ofrecer soluciones financieras oportunas. Estas reglas, basadas en información de transacciones en tiempo real, transforman cómo los bancos interactúan con sus clientes.

A continuación vemos algunos ejemplos prácticos de estas reglas de negocio en acción:

• Recompensas e Incentivos basados en Transacciones: Premiar a los clientes por patrones de transacción específicos, como compras frecuentes online o cenas en restaurantes.
• Ofertas de Préstamo Instantáneo en Compras de Alto Valor: Detectar cuando un cliente realiza una compra significativa y ofrecer al momento un producto de préstamo adaptado a sus necesidades.
• Alerta de Fraude en Patrones de Transacción Inusuales: Identificar anomalías en los comportamientos transaccionales e inmediatamente señalarlas o bloquearlas para verificaciones de seguridad.

Real-time Banking con Latinia NBA

Latinia NBA, o Next Best Action (Mejor Próxima Acción en español), es una revolución en el sector bancario. Encarna el concepto de actuar sobre los datos en tiempo real para ofrecer la mejor acción u oferta posible a un cliente en cualquier momento dado.

Profundicemos en cómo los bancos pueden aprovechar Latinia NBA para concretar los beneficios del análisis de transacciones en tiempo real.

¿Por qué Latinia NBA?

En esencia, Latinia NBA es un motor de toma de decisiones diseñado para contextos en tiempo real. Al aprovechar algoritmos sofisticados, analiza puntos de datos de diversas fuentes, especialmente eventos transaccionales en vivo, para determinar la acción óptima en respuesta a una situación de cliente determinada.

Adoptar Latinia NBA es dotar al banco de un asistente inteligente que siempre busca el mejor interés del banco y de sus clientes. Al combinar informaciones transaccionales en tiempo real con la capacidad de toma de decisiones de Latinia NBA, los bancos pueden redefinir lo que significa ser una institución financiera de próxima generación.

Beneficios de la Implantación con Latinia NBA:

La integración de Latinia NBA en las operaciones bancarias ofrece muchas ventajas. A continuación, se destacan algunos beneficios que los bancos pueden esperar cuando implementan Latinia NBA:

• Interacciones Personalizadas con el Cliente: Al analizar datos en tiempo real, Latinia NBA garantiza que cada interacción que un banco tenga con su cliente sea híper personalizada, mejorando la experiencia del cliente y aumentando su compromiso.
• Detección Proactiva de Fraudes: La capacidad en tiempo real de Latinia NBA para detectar patrones de transacción inusuales puede ser fundamental para la prevención proactiva de fraudes, reforzando así la seguridad y la confianza.
• Incremento de Flujos de Ingresos: Los bancos pueden identificar y capitalizar oportunidades de venta adicional y venta cruzada presentando a los clientes ofertas y productos oportunos basados en su comportamiento transaccional en tiempo real.
• Eficiencia Operativa: La toma de decisiones automatizada a través de Latinia NBA no solo garantiza velocidad y precisión, sino que también reduce intervenciones manuales, optimizando así los procesos operativos.

Pasos Para la Implementación Usando Latinia NBA

Aprovechar el poder del análisis en tiempo real y las reglas de negocio avanzadas (BRMS) en las operaciones bancarias nunca ha sido más sencillo. Incluso los procesos más complejos se vuelven manejables con la interfaz intuitiva y fácil de usar de Latinia.

Aunque las capacidades avanzadas de Latinia NBA prometen un impacto transformador en las interacciones con el cliente, la plataforma garantiza una rápida curva de adopción, guiando a los usuarios en cada paso del camino.

En esta sección, repasaremos los principales pasos para una implementación efectiva, demostrando lo sencillo que es llevar a la acción los beneficios de los datos de transacciones en tiempo real.

Recopilación y Validación de Datos

El poder de Latinia NBA comienza con los datos. Es esencial para los bancos identificar y obtener los datos más pertinentes, garantizando su integridad y consistencia para poder realizar un análisis en tiempo real óptimo.

Para lograr esto, el primer paso es asegurar que Latinia NBA esté integrado de manera fluida con los sistemas centrales del banco, sistemas de pagos, plataformas CRM y otras bases de datos relevantes. Esto garantiza que todos los datos que necesita estén accesibles en tiempo real.

Definir Objetivos Específicos con Latinia NBA

Para sacar el máximo provecho de Latinia NBA, los bancos deben establecer objetivos claros. Ya sea para amplificar las interacciones con los clientes, fortalecer los mecanismos de detección de fraudes o identificar oportunidades de venta cruzada, es vital reconocer cómo Latinia NBA puede adaptarse para cumplir con estos objetivos.

Diseño: Capa Gráfica Avanzada

En esta etapa, los bancos utilizan la capa gráfica avanzada de herramientas que Latinia proporciona. Esta interfaz sofisticada permite una interacción y explotación fluida del producto Latinia NBA en varias áreas de negocio.

Evaluar: Predecir el Comportamiento de las Reglas de Negocio con el Modo Virtual de NBA

Antes de pasar a producción, es crucial comprender el comportamiento esperado de las reglas de negocio. Latinia incluye el Modo Virtual NBA, un modo de prueba que permite a los bancos probar y analizar el rendimiento de su NBA antes de comenzar a hacer envíos reales a clientes.

Esta característica garantiza que los bancos puedan anticipar cómo se desempeñarán las reglas en escenarios del mundo real y ajustarlas según sea necesario.

Ejecutar las Acciones

Una vez que se ha probado y aprobado la regla, Latinia NBA facilita su ejecución inmediata. No se trata solo de enviar una alerta o un mensaje; se trata de crear una experiencia única y personalizada para el cliente.

Ya sea enviando una oferta de préstamo personalizada, alertando al usuario sobre un posible fraude o recompensándolo con beneficios inesperados, la acción es instantánea y meticulosamente adaptada.

Estas son algunas de las características avanzadas de Latinia NBA que te ayudarán a crear la mejor experiencia para tus clientes:

• Amplio Catálogo de Condiciones Preestablecidas: Una de las características distintivas de Latinia NBA es su amplia gama de condiciones preestablecidas. Esta funcionalidad agiliza significativamente la transición del proceso de notificación a producción. Esto se traduce en un despliegue más rápido y una obtención más ágil de resultados.
• Gestión de Saturación: Latinia se asegura de que los clientes no se vean abrumados con notificaciones u ofertas. Cuenta con la capacidad de una gestión avanzada de saturación para cada cliente y cada NBA. Esta característica garantiza que los clientes no estén sobrecargados con comunicaciones excesivas, evitando eficazmente los bloqueos por spam.
• Geolocalización: Llevando la experiencia del cliente un paso más allá, Latinia integra funcionalidades de geolocalización. Los bancos pueden ofrecer productos y servicios basados en la ubicación actual del cliente, asegurando la relevancia y potenciando el compromiso del cliente.
• Incorporación de Datos de Múltiples Fuentes: El poder de Latinia no se detiene en los datos de transacciones. Se conecta con diversas fuentes de datos, incluyendo información sociodemográfica, afiliaciones de empresas, contexto, segmentación, saturación y limitaciones de tiempo. Esta integración de datos exhaustiva garantiza que cada acción no se base únicamente en una transacción, sino en una visión holística del perfil y contexto actual del cliente.

Medir: Identificar Métricas Clave de Comportamiento de la Regla

Una vez que las reglas están activas, es imperativo monitorizar su rendimiento. Los bancos pueden mantener un registro de su efectividad y relevancia identificando las métricas de comportamiento clave de las reglas de negocio activas.

Optimizar: Adaptar Rápidamente las Reglas a los Objetivos de Negocio

La naturaleza dinámica del sector financiero significa que los objetivos empresariales pueden cambiar. Los bancos deben estar preparados para adaptar rápidamente sus reglas de negocio en respuesta a estos cambios, garantizando que Latinia NBA siga alineado con los objetivos empresariales actuales.

Momentos de la Vida Real: Latinia NBA en Acción

Para ilustrar cómo Latinia NBA funciona eficazmente en momentos de la vida real, transformándolos en oportunidades, hemos seleccionado una serie de ejemplos en video.

Estos videos cortos muestran el potencial de establecer reglas específicas que responden a las necesidades o deseos inmediatos de un cliente. Observa de primera mano cómo Latinia NBA identifica momentos cruciales y actúa rápidamente para crear una situación beneficiosa tanto para el banco como para el cliente.

Ejemplo 1: Seguro de Viaje Instantáneo para John

Imagina esto: John, un leal cliente del banco, acaba de comprar un billete de avión para sus próximas vacaciones. Mientras sueña con playas arenosas y cielos azules, Latinia NBA reconoce esta compra como una oportunidad.

Antes de que John empiece a hacer sus maletas, recibe una oferta de seguro de viaje adaptado a su compra. Esto no solo le proporciona tranquilidad para sus vacaciones, sino que también refuerza su confianza en el cuidado proactivo de su banco.

Ejemplo 2: Solución Rápida de Límite de Crédito para Mary

Imagina a Mary comprando en el supermercado, su carrito lleno de artículos y alimentos para la semana. Está en la caja y, cuando entrega su tarjeta, hay un problema: su pago es rechazado por haber alcanzado el límite de su tarjeta de crédito.

Justo cuando la vergüenza y el estrés empiezan a abrumarla, Latinia NBA acude al rescate. En cuestión de momentos, Mary recibe una oferta de su banco para aumentar el límite de su tarjeta al instante.

Realiza su compra sin problemas, agradeciendo inmensamente el apoyo inmediato de su banco.

Ejemplo 3: Puntos en Tiempo Real para Ana

Todos los martes Ana sale a hacer sus compras semanales. No es solo la rutina lo que la impulsa, sino un incentivo financiero inteligente. Al pasar su tarjeta para pagar sus compras, Latinia NBA la recompensa instantáneamente con puntos de lealtad, todo gracias a las promociones especiales de los martes de su banco.

Esta bonificación en tiempo real hace que su experiencia de compra sea más gratificante y fortalece su vínculo con su banco.

Futuro de la Banca en Tiempo Real y Reglas de Negocio Avanzadas

A medida que la transformación digital de la banca sigue avanzando implacablemente, el futuro promete experiencias aún más sofisticadas y eficientes tanto para las instituciones como para sus clientes. La banca en tiempo real está al frente de esta evolución, preparada para convertirse en la norma en lugar de la excepción.

Con la proliferación de dispositivos IoT, la conectividad 5G y los avances en machine learning, se espera que la granularidad y velocidad del análisis de datos alcancen niveles sin precedentes. Esto potenciará aún más los sistemas de gestión de reglas de negocio avanzadas (BRMS), permitiendo a los bancos anticiparse a las necesidades y responder a situaciones incluso antes de que surjan.

Para los clientes, esto significa experiencias bancarias más personalizadas, eficientes y proactivas. Ya sea ofreciendo de manera preventiva productos financieros basados en situaciones vitales previstas, asesoramiento financiero en tiempo real o prevención instantánea de fraudes, las posibilidades son vastas y emocionantes.

Para los bancos, la ventaja estratégica es clara. Aquellos que puedan aprovechar el poder de los datos en tiempo real y las reglas de negocio avanzadas estarán mejor posicionados para fomentar la lealtad, aumentar la retención de clientes y lograr la excelencia operacional. Al mirar hacia el futuro, una cosa es segura: la fusión de la banca en tiempo real y el uso de sistemas de reglas de negocio avanzadas (BRMS) serán fundamentales para moldear la próxima era de servicios financieros.

Conclusión

El análisis en tiempo real en la banca es algo más que un avance tecnológico: es una revolución. Al integrar eventos transaccionales en tiempo real con un sistema estratégico de gestión de reglas de negocio, los bancos no solo responden a las demandas de la era digital, sino que se mantienen un paso adelante, redefiniendo la esencia misma de la banca moderna.

Latinia NBA se destaca como la solución más avanzada en el mercado, diseñada exclusivamente para empoderar a los bancos para implementar reglas de negocio avanzadas (BRMS) basadas en análisis de transacciones en tiempo real.

Con Latinia NBA, los bancos no solo se mantienen actualizados, sino que lideran el cambio, redefiniendo las experiencias de los clientes e impulsando el éxito empresarial.

Si estás interesado en explorar el potencial transformador de Latinia NBA para tu institución, no dudes en contactarnos. Nuestros expertos están listos para proporcionarte más información y ofrecerte una demo adaptada específicamente a tus necesidades.

La entrada Cómo Usar Eventos en Tiempo Real para Crear Reglas Avanzadas de Negocio en Banca se publicó primero en Latinia.

En la actualidad, los bancos pueden automatizar tareas de marketing repetitivas como campañas por correo electrónico, gestión de redes sociales y generación de leads, liberando tiempo y recursos para iniciativas más estratégicas. Mediante el uso de datos y análisis, los bancos también pueden obtener información sobre los comportamientos, preferencias y necesidades de sus clientes, lo que les permite crear campañas más personalizadas y dirigidas que conecten con su audiencia. 

Sin embargo, los comportamientos e intereses de los clientes digitales cambian rápidamente, y no escasean las alternativas entre las que pueden elegir, lo que genera muchas distracciones. Las promociones solo funcionan si están altamente dirigidas y se basan en datos confiables. Si un cliente recibe una promoción que no es relevante para sus intereses o necesidades inmediatas, es probable que la considere una molestia. 

Así pues, ¿cómo podemos ser relevantes para nuestros clientes? Una de las formas más efectivas es interactuar con ellos en tiempo real para ofrecerles ofertas actualizadas que satisfagan sus necesidades actuales. 

Cómo activar ofertas bancarias con analítica en tiempo real 

Mediante el análisis en tiempo real, los bancos logran saber cuándo y dónde promocionar sus productos a los clientes. El mejor momento posible es cuando se produce un desencadenante, es decir, cuando ocurre un evento específico que puede ayudarte a lograr el mayor nivel de participación y conversión de clientes. 

El motor de decisión en tiempo real de Latinia analiza transacciones bancarias y datos de clientes para ofrecer productos y soluciones relevantes en tiempo real. Esta herramienta permite a los bancos interactuar de manera proactiva con los clientes en tiempo real, no solo ofreciendo productos, sino también brindando servicio y asistencia. 

Además, con la funcionalidad NBA virtual, podrás evaluar el rendimiento de una NBA en términos de KPI de negocio antes de su envío al cliente. Puedes evaluar las condiciones de una NBA para adaptarla a la vida cotidiana de tus clientss y ajustarla a su comportamiento variable. Esto se logra: 

• Añadiendo condiciones extra para mejorar el impacto de la NBA. 
• Descartando aquellas que no cumplan con los criterios establecidos. 
• Modificando los valores definidos para reducir o aumentar el número de alertas enviadas. 

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Limitaciones de las campañas de marketing digital en el sector bancario 

La mayoría de las instituciones financieras apuestan por mejorar el conocimiento de sus clientes recopilando grandes cantidades de datos sobre sus preferencias y comportamiento. Con base en esta información, los bancos tradicionalmente lanzan campañas de marketing informando sobre nuevos servicios u ofertas promocionales, abarcando segmentos de clientes simultáneamente según sus preferencias o historial bancario. 

A pesar de todo el conocimiento adquirido, este método presenta ciertos inconvenientes que afectan la conversión de ventas, ya que se dirige a una amplia masa de personas sin considerar la relevancia, el contexto o la utilidad del mensaje cuando este es recibido por cada cliente. En muchas ocasiones, los destinatarios no prestan atención o, peor aún, perciben el mensaje como correo no deseado, debido a que no les resulta relevante o interesante en ese momento específico. 

Entonces, en lugar de pescar en el océano, sin importar cuán segmentado sea tu «océano», ¿cómo puedes interactuar en tiempo real con tus clientes para generar interés en tus ofertas? 

Next Best Actions en la banca: decisiones en tiempo real más allá de las interacciones digitales 

Seamos realistas: tus clientes solo pasan unos pocos minutos al día en tu aplicación y otros canales digitales del banco, en los cuales se ha realizado una gran inversión para mejorar la usabilidad y crear una experiencia sin fricciones para los clientes. Una gran inversión solo para unos pocos minutos de interacción. 

En cambio, ¿qué sucede cuando intentas iniciar una conversación fuera de tus canales digitales, donde tu cliente pasa la mayor parte de su vida? Hay innumerables oportunidades y micro momentos en los que el banco puede ser proactivo con recomendaciones y ofertas contextualmente relevantes para ayudar al cliente a alcanzar sus objetivos inmediatos en tiempo real. 

Mediante Next Best Offers (NBO) y Next Best Actions (NBA), el banco puede promocionar sus productos y servicios en tiempo real tan pronto como se detecta una transacción del cliente que esté relacionada con un producto o servicio que el banco desea ofrecer. Por ejemplo, si un cliente reserva un viaje, el banco puede ofrecerle su seguro de viaje. 

Los bancos tienen la gran oportunidad de aprovechar los micro momentos ofreciendo un valor añadido. El objetivo es mejorar la experiencia de estos micro momentos y transformarlos de buenos a excepcionales. Al amplificar y reforzar el valor de una experiencia positiva, los bancos pueden recordar a los clientes el valor adicional que están recibiendo con su oferta. 

Se pueden promocionar diversos tipos de productos, como tarjetas de crédito, financiamiento, seguros, préstamos, ampliaciones de límites de tarjetas de crédito, ampliaciones de descubierto y ofertas patrocinadas con restaurantes, cines y centros comerciales. 

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Sistemas LLM: Luces y sombras 

El lanzamiento de ChatGPT ha desencadenado una locura por invertir y desarrollar nuevos productos que demuestren el potencial de los modelos de lenguaje de gran escala (LLM). 

Los sistemas LLM son un tipo de algoritmo de inteligencia artificial capaces de revolucionar varias industrias. Por ejemplo, los LLM pueden mejorar la experiencia del cliente al responder rápidamente y con precisión a las consultas de los clientes. Además, los sistemas LLM pueden ayudar a automatizar tareas manuales tediosas en industrias como la salud, las finanzas y el derecho, lo que puede conducir a una mayor eficiencia y productividad. 

La integración de la inteligencia artificial en aplicaciones orientadas al cliente, como Microsoft Dynamics 365 Copilot, permite a las empresas ofrecer una experiencia hiperpersonalizada. Estos modelos, que aprenden de datos anteriores para generar contenido fresco, impulsan el nuevo copiloto de Microsoft en conjunto con otros datos corporativos y de aplicación. 

A pesar de su potencial, existen preocupaciones sobre las implicaciones éticas, la confidencialidad y el uso de los datos. Si bien se están implementando políticas de uso transparente de datos, todavía hay cierta aprensión. Los LLM como ChatGPT tienen la capacidad de auto referirse, lo que significa que cualquier información que ingrese en el modelo es absorbida y almacenada para uso futuro. Si proporcionamos al modelo información privada, podría potencialmente compartir esta información con otros como respuesta a una pregunta, lo que plantea una preocupación significativa en cuanto a privacidad. 

Copilotos de inteligencia artificial: Cómo eliminar el vacío de la información perdida 

Aunque somos buenos documentando nuestras cosas, a menudo tenemos dificultades para realizar un seguimiento de ellas. Muchas organizaciones enfrentan el desafío de la «dispersión de datos» que puede llevar a problemas como ineficiencias, esfuerzos duplicados y falta de comunicación. 

Como afirma Marc Alcón, CEO de Latinia, «Creo que la primera etapa de adaptación consciente debería comenzar con la gestión del conocimiento interno departamental. Aquí, surgen varios servicios y herramientas para facilitar el acceso seguro y privado a estas tecnologías en los datos corporativos. Estas herramientas pueden revolucionar los modelos de acceso actuales a la información de la empresa». 

¿En qué áreas pueden los copilotos de inteligencia artificial ayudar en la gestión del conocimiento interno? 

• Comunicación interna: Los correos electrónicos (que pueden plantear problemas de privacidad), los mensajes instantáneos y las transcripciones de reuniones pueden ofrecer información valiosa sobre la cultura de la empresa, el lenguaje utilizado y los patrones de colaboración.
•  Documentación técnica: Entrenar el modelo de inteligencia artificial en documentos técnicos internos como manuales de usuario y documentación de API. 
•  Datos de gestión de proyectos/productos: Incluyendo información de herramientas de gestión de proyectos, como descripciones de tareas, líneas de tiempo y actualizaciones de progreso. 
•  Artículos de base de conocimientos: Incorporando contenido de wikis internos y bases de conocimiento. 
•  Interacciones de soporte al cliente: Entrenar el modelo en tickets de soporte al cliente, registros de chat y notas de resolución puede reducir significativamente el tiempo que se tarda en atender a los clientes y también mejorar la calidad de la interacción, asumiendo que el 90% de los clientes probablemente tienen los mismos problemas. 

 Si le añadimos la automatización, estaremos creando una herramienta poderosa que será aún más efectiva que los chatbots. El objetivo final es tener agentes de soporte asistidos por IA que encuentren el equilibrio perfecto entre la automatización y la interacción humana. 

«Algunas organizaciones requerirán un proceso de redefinición y curación de sus contenidos internos», afirma Marc Alcón. «Es necesario renovar el contenido principal para que sea compatible de manera óptima con los modelos LLM recientes, mejorando la experiencia cognitiva híbrida de nuestras áreas de usuarios. Esto permitirá que no requieran procesos de fine tuning más complejos, ni que se conviertan en la última tendencia en trabajo de prompt engineering.» 

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Cómo el enfoque Next Best Action contribuye al éxito del Banco

La mayoría de las instituciones financieras tienen una enorme cantidad de datos sin explotar. Los avances en las plataformas de experiencia del cliente y las herramientas de automatización han facilitado la utilización y aplicación de datos como parte de las estrategias de marketing para servicios financieros. Sin embargo, la mayoría de los bancos invierten en datos de intención, es decir, datos que permiten ver comportamientos que pueden indicar la intención de compra. Si bien son cruciales para el marketing y las ventas hoy en día, estos datos no nos cuentan toda la historia.

Mediante un enfoque de Next Best Action (NBA) para la promoción de productos de tarjetas, las organizaciones financieras pueden aprovechar los momentos de intención en tiempo real y las oportunidades no explotadas, como por ejemplo atraer nuevos titulares de tarjetas, activar a los titulares inactivos o encontrar incentivos que aumenten el negocio de los clientes activos.

Los sistemas NBA pueden hacer uso de información valiosa obtenida de las transacciones de los usuarios. El motor de decisión NBA de Latinia permite a los bancos promocionar productos a los clientes en tiempo real, interactuando con ellos de inmediato cuando se detecta una transacción relevante, si el cliente cumple con los criterios demográficos y contractuales preestablecidos.

La dificultad radica en identificar en qué titulares de tarjetas hay que enfocarse y determinar las modificaciones de comportamiento necesarias para crear valor añadido. Los bancos pueden lograr esto mediante tres pasos. El primer paso corresponde a los clientes que han abierto recientemente cuentas de tarjetas de crédito con la institución.

Interactúa temprano y a menudo con los nuevos titulares

 El mercado de tarjetas de crédito es altamente competitivo. Los consumidores tienen numerosas opciones y reciben múltiples ofertas. Dada la abundancia de alternativas, es crucial generar fidelidad mediante la construcción de relaciones sólidas y de confianza. Tomar atajos no es factible y no resultará beneficioso a largo plazo.

Es fundamental establecer una relación sólida con el titular de la tarjeta durante los primeros 45 días después de abrir una nueva cuenta de tarjeta de crédito. Un programa de incorporación «a principios de mes» puede reforzar la propuesta de valor de la tarjeta de crédito y fomentar su uso, a fin de desarrollar hábitos de gasto que posicionen la tarjeta como la principal en la billetera del cliente.

Prioriza a los titulares de tarjetas con potencial para aumentar negocio

Las instituciones financieras pueden sentirse tentadas a dirigir sus ofertas a los titulares de tarjetas más activos y valiosos. Sin embargo, no es tan fácil aumentar negocio en este grupo, especialmente si la tarjeta de crédito de la institución ya tiene la mayor participación en la billetera.

En cambio, el enfoque debería estar en retener este segmento proporcionando reconocimiento constante y un excelente servicio al cliente.

Ajusta ofertas para incentivar el comportamiento deseado

Después de definir el público objetivo, la siguiente pregunta es: «¿Cómo podemos aprovechar el potencial de los titulares de tarjetas?» Las ofertas de categorías de comercios y promociones pueden ser altamente efectivas si la estrategia se alinea con el cambio deseado en el comportamiento del cliente.

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Con la ayuda de este tipo de herramientas, como el producto NBA desarrollado por Latinia exclusivamente para la banca, las entidades financieras tienen la oportunidad de prescribir contenido y mensajes relevantes para sus usuarios, basándose en la información extraída de sus comportamientos de uso en el pasado y, de esa manera, anticiparse a qué productos y servicios de valor va a necesitar en el futuro, para ofrecerlos a través del canal correcto y en el momento oportuno.

“Analizar e interpretar el comportamiento de los clientes a través de sus eventos transaccionales en tiempo real es un factor clave para el crecimiento de la banca, ya que permite su retención y fidelización al poder ofrecerles un mejor servicio, anticipando sus necesidades, mejorando su experiencia y generando interacciones significativas”, explica Juliana Ortiz, Head of Customer Success de Latinia. “Nuestro producto NBA ayuda a los bancos a impulsar la proactividad y a desarrollar estrategias que benefician individualmente a cada cliente, así como al propio banco”.

Las herramientas basadas en estos modelos Next Best Action tienen la capacidad de realizar las recomendaciones en tiempo real, una funcionalidad que aporta aún mucho más valor a cada interacción banco-cliente.

Los modelos Next-Best-Action y la personalización

Los beneficios que suponen los modelos Next Best Action a la banca convergen en uno de los retos más relevantes de la Experiencia Cliente actual: la personalización. Las entidades financieras que puedan ofrecer servicios y productos personalizados a sus clientes, basándose en datos de valor, tendrán mayor crecimiento en el futuro y en ese sentido, esta tecnología es clave.

La consultora McKinsey & Company, en su artículo Unlocking the value of personalization at scale for operators, hace referencia a un caso de éxito de una entidad europea que gracias a un modelo basado en esta tecnología, desarrolló una campaña específica dirigida a revertir la tasa de abandono de sus clientes, abordando los puntos de dolor específicos como malas experiencias en los canales de atención al cliente, sensibilidad al precio, etc.

Este análisis de los motivos de abandono permitió a la empresa crear campañas accionables a nivel de microsegmento, diseñar nuevas ofertas y estrategias en los canales y momentos adecuados para impactar a sus clientes. El resultado obtenido fue muy satisfactorio para la compañía ya que triplicó sus ingresos procedentes de CVM (Customer Value Management) en un período de dos años, pasando del 2% al 6%.

Este caso refleja la importancia de la herramienta de Next Best Action Model como ventaja competitiva para la banca, ya que permite la recopilación, interpretación y activación de los datos del cliente que ayudan a la implementación de nuevas experiencias y servicios personalizados. “Cada vez más organizaciones están incorporando este tipo de modelos a sus empresas para aumentar el rendimiento de sus actividades de ventas y reducir costos de servicio a través de acciones relevantes e inmediatas”, explica Juliana Ortiz. “En Latinia, llevamos años apostando por esta tecnología que está aportando beneficios a nuestros clientes en múltiples áreas gracias a la reducción del envío innecesario de los mensajes y un incremento en las ventas de productos y servicios,” concluye.

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