La Banca y el Cómputo Cognitivo

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Anteriormente se expuso a detalle el tema de COMPUTO COGNITIVO junto con sus características y beneficios. En esta sección, se hablará de esta tecnología enfocada específicamente en los bancos y en cómo pueden ayudar a solucionar algunas de las situaciones importantes que enfrentan las empresas bancarias actualmente.

Factores de cambio

Las personas a cargo de sus empresas  (CEO’s), toman decisiones importantes al realizar cambios o ajustes debido a un mercado en constante movimiento con el fin de mantenerse a la par de la competencia, e inclusive en algunos casos, poder tener un distintivo generando con esto una ventaja sobre los demás.  

Tales decisiones están sujetos a diversos factores como pueden ser:

  • Conocer tendencias en el ámbito.
  • Analizar que está haciendo la competencia.
  • Descubrir nuevos aspectos o nichos de mercado.
  • Mejorar sus servicios.
  • Lanzar nuevos productos.
  • Entre otros.

Dentro de todos estos factores, resalta el hecho que la tecnología es la primer causa de cambio (Banking, Podcast: Banking in the Cognitive Era, 2017), ya sea de forma defensiva y poder estar dentro del mercado, o de forma ofensiva para ser líderes y marcar pauta en tendencias, productos o servicios.

Y por otra parte, una amenaza importante  proviene  de las FinTech (de sus siglas en inglés “Financial Technologies”), donde empresas utilizan las tecnologías de la información y comunicación  para crear u ofrecer servicios financieros de forma eficaz y a menor costo.

Debido a lo anterior,  los bancos tienen la constante necesidad de ir a la par de la tecnología para satisfacer las necesidades cotidianas de los clientes, y por otra parte, estar al tanto del constante crecimiento de la competencia.

 

Cómputo cognitivo al servicio de los bancos

Muy bien dicen que la “necesidad” es la madre de la inventiva. Los bancos deben reinventarse o cambiar de perspectiva para poder visualizar las cosas de un nuevo punto de vista, y por consiguiente, crear nuevas oportunidades de negocio. Sin embargo, esta última sentencia no es nada nueva para los banqueros. De hecho, sus  preguntas serian: ¿Qué necesito? ¿Cómo lo hago?  Las respuestas a estos cuestionamientos son respectivamente: datos y con el cómputo cognitivo.

¿Por qué se necesitan los datos? Porque en estos se encuentra información  importante proveniente  de productos o clientes. Estos pueden contener: opiniones, tendencias, gustos, quejas, sugerencias, entre otros.

Veamos el siguiente caso: un banco necesita conocer la opinión por parte de sus clientes acerca de sus productos o servicios. En el mejor de los escenarios se recibe esta información, es guardada en bases de datos para su posterior análisis por el personal a cargo de dicha tarea.

Sin embargo, pocos datos se logran procesar debido a que no toda la  gente expresa sus opiniones de manera formal y como lo requieren las empresas bancarias. Algunos factores pueden ser:

  • Falta de tiempo.
  • Apatía.
  • Enojo
  • Falta de interés.
  • Largo tiempo de espera.

En vez de esto,  mucha de esta información es expresada en otros lugares y en otras formas como conversaciones en las múltiples redes sociales existentes hoy en día. Aunado a esto, se tiene que tomar en cuenta el hecho del crecimiento exponencial de la información, dificultando aún más esta tarea de su análisis.

Debido a lo anterior,  las empresas bancarias no pueden tomar las mejores decisiones debido a la escasa información obtenida, resultando esto en pérdidas tanto de tiempo y dinero. ¿La razón? Por no tener los datos necesarios suficientes. Por ejemplo, un banco europeo puede tener los mejores procesos de calidad de software para lanzar apps (aplicaciones) para sus clientes en dispositivos móviles, sin embargo, este proceso asegura la calidad más no el éxito de la aplicación.

Entonces, para este caso en particular, las empresas necesitan procesar grandes cantidades de información proveniente de las redes sociales, ¿Existe alguna forma de poder realzar esto? Sí, el cómputo cognitivo tiene dentro de sus múltiples capacidades, procesar  y analizar información estructurada y no estructurada, resolviendo esta gran problemática.

Sin embargo, es importante mencionar que a pesar de que ahora las grandes cantidades de  datos no estructurados (Big Data) pueden procesarse y  analizarse por  esta tecnología, los resultados no son inmediatos, y en medida de que sean trabajados será el grado de valor obtenido por empresa. Por ejemplo, sea el caso de un banco nacional que obtiene grandes cantidades de información no estructurada acerca de sus clientes pero todavía no la trabaja. En un principio, seguramente se verá frente a  una gran cantidad de datos crudos, apilados unos sobre otros y seguramente sin relación alguna entre ellos, ver Figura 1.

 

 

Figura 1 Datos crudos sin procesar (IBM, Big Data Exploration, 2016).

Conforme pasa el tiempo y empieza a trabajar sobre los datos,  detectará cuántos de estos clientes pertenecen a una nueva generación llamada millenials, y finalmente, conforme pase el tiempo y se sigue analizando los datos, descubren aspectos o tendencias de esta nueva generación, tal como lo hizo el grupo inversionista Goldman & Sachs donde visualizan que un tercio de esta nueva generación,  creen no necesitar servicios bancarios en un periodo aproximado de cinco años (IBM, The Cognitive Bank: Redefininf banks and banking, 2016).

Finalmente, todo este proceso ayuda a conocer mejor los clientes ya sea en: sus gustos, necesidades, creencias, tendencias, novedades, entre otros. Todo con el fin de crear la mayor cantidad de servicios con el cliente al centro.

 

Cómputo cognitivo: transformando a los bancos

Tal como se mencionó al principio, la tecnología es el mayor factor de cambio, por lo cual, la innovación no es opcional para los bancos, es ya una necesidad. Sin embargo, los bancos necesitan realizar este proceso de forma sistemática para poder obtener una cultura innovadora que se vea reflejado para el beneficio de sus clientes, procesos, logística  y cultura de trabajo. Las instituciones bancarias que logran transformarse mediante el cómputo cognitivo obteniendo los resultados anteriores se les llama bancos cognitivos  (IBM, The Cognitive Bank, 2014) (IBM, The Cognitive Bank, 2017).

Veamos el caso de esta innovación sistemática con el cliente al centro, según la visión de IBM, que es la empresa creadora de esta tecnología, ver figura 2.

 

 

Figura 2 Bancos con el cliente al centro (Information, Are you ready to be a cognitive bank?, 2016).

En esta figura se esquematiza las actividades y estructura jerárquica que los bancos deben tener con el fin de proveer productos y servicios centrados en el cliente. En primer lugar, se ubica a la gente en el centro de dicha estructura y los datos (estructurados y no estructurados) que puede generar. Posteriormente,  las actividades principales de un negocio bancario (Key business activities) deben estar basadas en esta información como lo son: depósitos, acompañamiento, préstamos y transacciones.  En tercer lugar, para realizar adecuadamente las actividades anteriores, se necesita que un banco tenga las siguientes habilidades: análisis, innovación, agilidad, digitalización, riesgos, y finalmente, asociación y colaboración. En la penúltima capa, se encuentran: la gente, las tecnologías  y los procesos respaldados por toda esta estructura. Por último, se encuentran los servicios que puede proveer un banco a la gente con el cliente al centro, que pueden ser: prestamos,  venta de boletos, medios sociales (publicidad), intercambios servicios automatizados al cliente, inversiones en el mercado., dinero electrónico, carteras móviles, transacciones, inversiones, servicio a clientes específicos, ahorros, pagos, pagos en dispositivos móviles, inversiones múltiples, y otros servicios.

¿Cuáles son los otros beneficios de un banco cognitivo?

  • Agregar análisis en cada proceso interno o externo.
  • Predecir tendencias o necesidades para poder ofrecer servicios o resolver situaciones en un futuro.
  • Aportar un mayor valor a la experiencia del cliente en procesos o aplicaciones de voz tal como una asesoría en un producto, debido a que esta tecnología tiene la capacidad de entablar una conversación de forma natural.
  • Tener una tecnología escalable (IBM, IBM Knowledge Center, 2017) , la cual se traduce en una inversión capaz de adaptarse a otras aplicaciones y  plataformas, y en caso de ser necesario, aumentar su capacidad de trabajo en base a su demanda o uso.
  • Estar a la vanguardia para estar siempre competitivo en el mercado (outperformers).
  • Poder formar ecosistemas con otros bancos al compartir información entre instituciones, obteniendo un beneficio mutuo para poder resolver problemas de interés común como por ejemplo riesgos, fraudes, lavado de dinero, entre otros.
  • Poder obtener una mayor confiabilidad al solo compartir la información necesaria, dado que los análisis y resultados se quedan dentro de la empresa (Banking, Ginni Rometty´s keynote at the FinTech Ideas Festival 2017, 2017).
  • Crear negocios o transacciones reguladas y transparentes para los participantes, obteniendo procesos auditables en cualquier momento, y de esta forma, crear estándares de seguridad entre bancos (Banking, Ginni Rometty´s keynote at the FinTech Ideas Festival 2017, 2017).
  • Resolver quejas (complains) por parte de los clientes de forma más rápida y eficiente, mediante el entrenamiento de la aplicación por parte del experto en las normas y procedimientos bancarios establecidos.
  • Aumentar el dominio del conocimiento (potencializar capacidad humana) de los expertos en algún tema específico derivado del análisis y actualización constante de la información, resultando en mejores entrenamientos futuros por parte de los especialistas de los bancos.
  • Saber dirigirse a clientes específicos en base a sus gustos o necesidades.
  • Tener una mejor administración de proyectos ya sea a corto, mediano o largo plazo debido al proceso paulatino del refinamiento de la información.
  • Obtener mayores ganancias sobre inversiones (ROI).
  • Poder invertir en más proyectos.
  • Reducir pérdidas.
  • Obtener una visión más grande y detallada en base al análisis de datos estructurado y no estructurados, para poder tomar mejores decisiones en donde el tiempo es un factor decisivo (IBM, Banking, 2017).
  • Mejorar la administración de riesgos de inversiones al evaluar, aconsejar o dar pautas para mejorar las situaciones del a inversión (IBM, Banking, 2017).
  • Tener un proceso estructurado de convertir ideas en innovaciones (Information, Innovation banking, 2015).

 

¿Qué opinan los bancos a nivel mundial?

Se realizaron varios estudios de las necesidades de los bancos y sus posibles   beneficios con esta tecnología, involucrando en algunos casos  más de 1000  CEO´s de instituciones  a nivel mundial.  Los resultados son los siguientes:

  • En Estados Unidos se prevé que se ahorrarán 60 mil millones de dólares para el año 2020 con esta tecnología. Se obtendrá un 20% de mayor eficiencia en tecnologías de información para los servicios financieros en el 2018. Y finalmente, 79% de las empresas bancarias familiarizadas con esta tecnología creen que tendrá un rol crítico en los negocios (IBM, Banking, 2017).
  • Se identificó la urgente necesidad de los bancos tradicionales de posicionarse al centro de los servicios financieros que cambian constantemente en un entorno tipo ecosistema. También, se necesita acelerar la transformación y ayudar a los banqueros a crear un plan o ruta para obtener sustentabilidad y ganancias. Por otra parte, aunque se tiene una gran satisfacción por parte de los clientes en términos de consistencia y oportunidades, los resultados en las áreas de  experiencia personalizadas hacia los clientes y generar lealtad son diferentes, los cuales son 30% y 35% respectivamente. Y por último, 52% de los CEO´s de los bancos comentan que invertir en tecnologías móviles es una prioridad principal (Information, Banking redefined, 2015).
  • 88% de los executivos familiarizados con el cómputo cognitivo o capacidades cognitivas quieren invertir en esta tecnología. También, 80% de los outperformers han ajustado sus estrategias para hacerle frente a las FinTechs. Solo el 28% de 2009 executivos de bancos conoce esta tecnología, de los cuales solo el 17% comenta estar listo para su transición.  En el año pasado, solo 11% la adoptaron. Y finalmente, el 58% comentó que la eficiencia operacional es su prioridad    (IBM, The Cognitive Bank, 2017).

Por último,  se muestra el resultado de una de las múltiples preguntas de la investigación realizada a  los banqueros y su relación en el cómputo cognitivo, donde muestra que uno de cada diez está interesado en invertir en esta tecnología, ver figura 3.

 

Figura 3 Banqueros y cómputo cognitivo (IBM, The Cognitive Bank, 2017).

 

Qué están haciendo algunos Outperformers a nivel mundial

Riesgos y conformidad. Un banco europeo buscó reducir actividades ilícitas, y también, detectar cualquier transacción que esté fuera de su portafolio de riesgos. Al implementar el cómputo cognitivo, mejoraron su proceso de conocer a sus clientes (KYC),  redujeron el lavado de dinero, y además, incrementaron el grado de conformidad por parte de sus clientes al reducir en gran medida sus quejas (complains) (IBM, The Cognitive Bank, 2017).

First Tennesse Bank de Estados Unidos adoptó una innovadora estrategia en análisis de mercados para incrementar su  efectividad en este ramo. Al usar las habilidades de predicción, el banco optimizó sus inversiones y las ajustó dando como resultado: mayor efectividad en inversiones, incremento de velocidad de respuesta, y sobre todo, reducción en costos de mercadeo (Information, Innovation banking, 2015).

En Turquía, Garanti Bank es el segundo banco privado más grande de ese país. Adoptó una filosofía de colaboración para mejorar sus servicios móviles. Sus compañeros son; Bonubon compañía dedicada a los apps   y sitios Web; Markafony sitio de ventas privado; y con Biletix que es el más grande vendedor de boletos de eventos  en Turquía. La finalidad de esta alianza fue innovar la experiencia de los clientes en sus servicios  a través de 15 apps móviles cada uno con propósitos específicos. Este banco es reconocido por ser uno de los más innovadores en Europa, y también  ganó “Best Customer Internet Bank in Romania” dos veces consecutivamente (Information, Innovation banking, 2015). 

mBank es un líder usando la innovación como su principal rol  de negocios. Este banco cambió a la industria de los negocios al crear un muy atractivo modelo de servicios de pago de forma móvil. Uno de sus productos es “loan in-30-seconds” el cual se traduce literalmente en préstamos en 30 segundos. Al lanzarlo en el año 2013, incrementó sus ventas de menos de un producto a 12 en un rango de 1000 consultas, reportó altos ingresos en sus actividades principales, y también, incrementó su base de datos de clientes a  más de 4.5 millones de clientes (Information, Innovation banking, 2015).

Un banco europeo buscó expandir sus negocios en el extranjero mediante un sistema que provea información rápida y correcta a los agentes del banco, en vez de depender de expertos, a lo cual la institución bancaria desarrollo la solución en dos fases. En la  primera fase, los agentes del banco acesan a un sistema cognitivo que usa procesamiento de lenguaje natural (NLP) para ofrecer un conjunto de posibles respuestas. En la segunda fase, el banco emigró este sistema  al cómputo en la nube añadiendo la habilidad de clasificar respuestas. Conforme pasa el tiempo, las capacidades cognitivas de esta tecnología permiten entender mejor las necesidades del usuario y hace más efectivo  su proceso para hacer recomendaciones. Ahora, en cuestión de segundos,  los agentes manejan gran cantidad de peticiones extranjeras provenientes  de reglamentos no estructurados (IBM, The Cognitive Bank, 2017).

Un banco en Asia, vende productos a más de 26 millones de hogares apoyado de seguridad y confianza. Esta institución bancaria detectó la necesidad de distinguirse dentro de su competencia online y tomar ventaja de su ubicación física e infraestructura la cual abarca 10,000 cajeros ATM en todo el país. Desarrolló un sistema de cómputo cognitivo basado en la nube para obtener información de cada transacción o respuesta de sus clientes. Ahora y con el paso del tiempo, da mejores servicios personalizados  y de forma más efectiva a clientes específicos (IBM, The Cognitive Bank, 2017).

 

Algunas ideas…

¿Existen empresas en México  que innovan como distintivo sobre la competencia?  Sí las hay. En el complemento (FORMA Y FONDO) del periódico Reforma, hablan del caso de la  funeraria J. García López que es reconocida inclusive por la misma competencia al ofrecer servicios novedosos, publicidad  y precios a sus clientes. El dueño Oscar Padilla comenta en una parte de su entrevista: “Desde los sillones tienes que analizar y saber si el sillón tiene que ser suave o rígido. En una funeraria tiene que ser rígido y tener una altura adecuada, porque la mayoría de las personas que vienen son personas mayores, que tienen que estar levantándose a saludar, a dar o recibir el pésame. No puede ser un sillón que se hunda”. ¿Cuáles son sus logros? Esta empresa abarca el 30% del mercado funerario en la Ciudad de México, y fue incluida en la lista de “Las Mejores Empresas Mexicanas”, en la cual  también aparecen Citibanamex, Deliotte y el Tecnológico de Monterrey (Vega, 2017). ¿Algunas de las razones de su éxito? Innovación y análisis de datos.

Con base en este contexto, a continuación se presentan algunas ideas o pautas a explorar en  los bancos mediante el uso del  cómputo cognitivo y la innovación:

  • Mercadotecnia y Millenials. La empresa Goldman & Sachs detectó que esta generación cree no necesitar el servicio de los bancos en un futuro próximo, sin embargo, ¿Es lo único que se puede detectar de esta generación? Al trabajar más el análisis en esta generación, los bancos puedan ofrecer servicios que pensaban o no creían necesitar, detectando nuevos nichos de mercado, y por ende, la mercadotecnia será mucho más eficiente reduciendo costos, incrementando las ventas y mejorando la publicidad si se conocen sus gustos detalladamente.
  • Telemarketing. Dado que esta tecnología tiene la capacidad de procesar lenguaje natural, los mejores vendedores de los bancos pueden potencializar su capacidad de venta, así como entrenar la aplicación para enseñarles a los nuevos vendedores. También, se puede usar para atender mejor a los clientes cuando existan quejas evitando que se vayan, y que el cliente quede satisfecho. Finalmente, se puede usar para analizar las conversaciones de audio por parte de las instituciones y poder encontrar información valiosa.
  • Mejorar la publicidad de las instituciones bancarias mediante el análisis de las opiniones de sus clientes. También, conocer cuales medios y formas de comunicación son más efectivos en los clientes y la razón de ello. Por ejemplo, los consumidores que piden información por email, aprecian más recibirla y actúan al respecto, están más dispuestos a divulgar o compartir información, desarrollando perfiles de clientes de forma más rápida, y en consecuencia, los vendedores pueden ofrecer productos de forma más enfocada y eficiente (Jamrich Parsons & Oja, 2008).
  • Transformación interna. Así como el análisis de los datos se puede enfocar para productos o servicios, también se puede enfocar de forma interna para la empresa, con el fin de conocer a los empleados y tomar las estrategias adecuadas para evitar rotación del personal, generar lealtad, buen ambiente de trabajo, traduciéndose en mejor servicio al cliente.
  • Especialización. Algunas empresas no replican lo que la competencia está haciendo. En vez de esto, siguen una línea de trabajo que vienen realizando bien tiempo atrás. Con esta tecnología, pueden proporcionar a los CEO´s una visión más clara de lo que necesitan conocer para darle mayor valor agregado a sus productos o servicios, e inclusive con el tiempo, potencializar aún más la capacidad de los executivos de los bancos.
  • Visión del futuro. Es importante recordar que esta tecnología también tiene la capacidad de predecir, por lo cual los CEO’s pueden usar esta habilidad para innovar productos o servicios antes que la competencia, e inclusive, de forma interna se puede usar para predecir problemas y resolverlos antes de que sucedan, antes de que causen grandes daños o pérdidas.
  • Vanguardia mundial. Dado que puede analizar datos no estructurados y reconoce ocho idiomas (inglés, árabe, francés, alemán, japonés, italiano, portugués y español), entonces se puede usar para conocer que se está haciendo en la mayor parte del mundo de forma más rápida y eficiente.
  • Eficiencia de búsqueda de información. Bajo una visión general, los empresarios o analistas de información pueden detectar de donde proviene la información más valiosa. De esta manera, el trabajo se refina y agiliza  traduciendo para la empresa en reducción de costos y rapidez en procesos.

Conclusiones

Mediante el cómputo cognitivo y sus habilidades se pueden analizar datos estructurados y no estructurados con el fin de conocer al cliente, gustos y tendencias. También,  muchas instituciones bancarias  outperformers están marcando pauta a nivel mundial mediante la innovación de productos o servicios. Por otra parte, gracias a estos fenómenos se están formando alianzas entre empresas para cambiar la perspectiva y dar mayor valor agregado a sus clientes. Por último, estamos en los principios de la era cognitiva, por lo cual estos son solo algunas de las primeras aplicaciones en las instituciones bancarias, quedando muchas por descubrir con esta tecnología.

Finalmente, ¿Tú qué opinas? ¿Tienes duda de esta tecnología? ¿Te gustaría profundizar en algún tema o problema?  ¿Estás listo para ser un banco cognitivo? ¿Quieres convertirte en un outperformer? Manda tus comentarios por medio de nuestro contacto o a través de nuestras redes sociales, ya sea para contestar estas preguntas, profundizar en algún tema, aclarar dudas o comentar más acerca de este tema.

 

Referencias

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Banking, I. (09 de Enero de 2017). Ginni Rometty´s keynote at the FinTech Ideas Festival 2017. Obtenido de https://www.youtube.com/watch?v=29PTBCpNND8

Banking, I. (03 de Enero de 2017). Podcast: Banking in the Cognitive Era. Obtenido de http://www-935.ibm.com/industries/banking/the-cognitive-bank/banking-podcast/

Commerce, I. W. (29 de Mayo de 2015). IBM Commerce. Obtenido de The Future of Customer Engagement Now: https://www.youtube.com/watch?v=fmKoCLyMDwM

IBM. (19 de Noviembre de 2014). The Cognitive Bank. Obtenido de https://www-01.ibm.com/marketing/iwm/dre/signup?source=mrs-form-9835&S_PKG=ov54951&disableCookie=Yes

IBM. (2016). Big Data Exploration. Obtenido de Big Data & Analytics Hub: http://www.ibmbigdatahub.com/infographic/infographic-big-data-exploration

IBM. (27 de Junio de 2016). Fast forward. Obtenido de Rethinking enterprises, ecosystems and economies with blockchains: https://www-935.ibm.com/services/us/gbs/thoughtleadership/blockchain/

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Jamrich Parsons, J., & Oja, D. (2008). Conceptos de computación Nuevas perspectivas. México: CENGAGE Learning.

Vega, M. d. (12 de Febrero de 2017). Nunca te debes pasar de vivo. Militares ¿Solución o problema?, págs. 18-19.

 

 

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