Cada vez que una persona adquiere o utiliza un producto bancario, entrega información de gran valor: fuentes de ingresos, activos y pasivos, preferencias y modalidades de consumo, fechas de utilización, cumplimiento de pagos, entre otros. Esta enorme cantidad de datos representa una importante oportunidad para generar patrones y predicciones que ayuden a los bancos a entender las preferencias de los usuarios y ofrecer mejores servicios. Sin embargo, cabe preguntarse cuánto conocen las entidades bancarias a sus clientes y cuánto están apostando para implementar estrategias de análisis.
En los últimos años, organizaciones que operan a nivel mundial han desarrollado estrategias de análisis de Big Data, e incorporado herramientas de inteligencia artificial y machine learning. Ahora apuestan al Open Banking, con países como Reino Unido y China a la cabeza.
Entidades como BBVA, Santander y Citibank ya han dado grandes pasos, facilitando el análisis de datos y poniendo a disposición de sus partners plataformas de Application Programming Interfaces (APIs). Estas últimas constituyen un conjunto de protocolos que se utilizan para desarrollar e integrar el software de aplicaciones, permitiendo que una determinada app se comunique con otra creada por un tercero. La implementación de esta tecnología genera dos grandes cambios. En primer lugar, dispone que el “dueño” de los datos no es el banco sino el usuario. Este último concede el permiso de compartir su información, siempre en condiciones seguras y con previo consentimiento. En segundo lugar, permite que bancos, fintechs y hasta empresas de otros rubros accedan a la información y la procesen para crear servicios cada vez más personalizados y adaptados a las necesidades de cada cliente.
En un informe reciente, Accenture asegura que estos procesos pueden derivar en la creación de ecosistemas financieros orientados hacia el cliente. El concepto alude a que, a partir de la información compartida, bancos, fintechs y otras entidades podrán ofrecer a los usuarios una serie de soluciones complementarias que se adapten a sus necesidades. Los ejemplos van desde el ofrecimiento de créditos en momentos clave, hasta plataformas integradas para gestionar gastos e inversiones, pasando por aplicaciones que detecten descuentos y promociones según los hábitos de consumo del cliente.
Ahora bien, ¿Cuál es la situación de América Latina de cara a esta cuestión? Podemos dividir a los actores en dos grandes grupos: por un lado, los principales bancos de la región acompañan y potencian las iniciativas de neobancos y fintechs. Las grandes entidades con presencia regional están haciendo importantes inversiones en hardware, software y en la contratación de especialistas que contribuyan a mejorar el análisis de sus datos. Según un informe de Latinia, al menos el 40% de los 100 principales bancos de la región han apostado por la Inteligencia Artificial, y no solo en el front-desk, sino también en el back-office. Al mismo tiempo, desarrollan plataformas destinadas a compartir información. Por ejemplo, el Banco Industrial de Argentina lanzó su API BANK, que ya está siendo utilizada por fintechs como Ualá y Mercado Pago y por importantes sociedades de bolsa como Balanz y BullMarket.
En el terreno del Open Bank, Argentina no está sola. En México y Brasil también se están haciendo grandes esfuerzos por generar estructuras de datos abiertos. En el primer país, incluso, la Ley Fintech obliga a las empresas que estén bajo su órbita a establecer APIs estandarizadas que faciliten el acceso a la información.
El segundo grupo está constituido por los llamados bancos de segunda línea. En este ámbito, el panorama no es tan alentador. La gran mayoría no cuenta con los recursos necesarios para implementar herramientas de Big Data ni inteligencia artificial. Los principales obstáculos son la obsolescencia de sus sistemas core y de sus bases de datos, implementadas desde hace años y sin estrategias de business analysis definidas de antemano.
La dificultad de recolectar, clasificar y analizar datos para tomar decisiones rápidas, tendrá aún más consecuencias a futuro. Mientras los bancos líderes afianzan su apuesta a herramientas tecnológicas y soluciones de análisis descriptivo y predictivo basadas en enormes cantidades de información, aquellos que no las vean con buenos ojos perderán competitividad. Y eso no sólo afectará a la captación de nuevos clientes, sino también a la posibilidad de insertarse en un ecosistema que – de la mano de la tecnología, el Open Bank y los nuevos actores – se presenta cada vez más integrado.
El marco actual presenta tanto oportunidades como amenazas. Aquellos bancos que opten por la implementación de tecnología para digitalizar sus operaciones y recolectar y analizar sus datos, contarán con un activo intangible de gran importancia: la información. Conociendo a sus clientes, se trate de individuos o empresas, podrán ofrecer nuevos productos y modalidades operativas pensadas a medida. También podrán aliarse con otros actores para potenciar sus negocios. Mientras tanto, la obsolescencia es el pronóstico más certero para quienes se aferren a usos y costumbres tradicionales, sin invertir en mejoras a nivel IT, ni desarrollen estrategias para escuchar a sus clientes a través de los datos.