Inteligencia Artificial se vuelve primordial para la gestión y el manejo de clientes en el sistema financiero

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La industria financiera ha experimentado una evolución sin precedentes gracias a la adopción de tecnologías de vanguardia. Esta transformación ha requerido que las empresas reevalúen su compromiso y responsabilidad hacia sus clientes, asumiendo un papel cada vez más protagónico en la promoción de la inclusión financiera en toda Latinoamérica. Provenir, empresa de software de toma de decisiones de riesgo crediticio para el sector financiero, comparte cómo el uso de datos y la inteligencia artificial en todo el ciclo de vida del cliente permite ofrecer productos a la medida de sus necesidades.

El crecimiento exponencial de la inteligencia artificial en los servicios financieros no es una coincidencia. Con un mercado avaluado en $450 mil millones de dólares, esta se presenta como una oportunidad sin precedentes para transformar la manera en que las instituciones financieras interactúan con sus clientes.

De acuerdo con José Luis Vargas, vicepresidente ejecutivo de la empresa para Latinoamérica, “La incorporación de procesos de toma de decisiones impulsados por la inteligencia artificial (IA) y respaldados por el uso estratégico de datos ha revolucionado el sector financiero. Este enfoque innovador ha aumentado la capacidad del sector para desarrollar ofertas que priorizan el bienestar de las personas y expandir sus operaciones hacia nuevos mercados, lo que les permite ofrecer soluciones verdaderamente personalizadas”.

Para maximizar el valor en cada etapa del recorrido del cliente, resulta fundamental emplear de manera óptima la IA, los datos y el aprendizaje automático en los motores de decisión. La integración de todos estos elementos en el proceso entrega ventajas significativas en cada etapa de vida del cliente permitiendo:

  1. Mejorar la precisión en la toma de decisiones: la IA y el machine learning detectan patrones en los datos que la intervención manual no puede, para una precisión superior en todas las etapas de la toma de decisiones.
  2. Realizar una detección superior de fraudes: gracias al proceso automatizado, es posible optimizar la gestión de amenazas de fraude en constante evolución, maximizando la capacidad de detección y reduciendo los falsos positivos y falsos negativos en todo momento.
  3. Mejorar las relaciones con los clientes: los datos de los clientes ayuda a maximizar su valor y permite determinar cómo, cuándo y qué ofertas proporcionar. Esta estrategia prevé cuándo es más probable que los clientes realicen una conversión y responde automáticamente, ofreciendo soluciones ajustadas a sus necesidades, antes de que consideren otras opciones.
  4. Tomar decisiones proactivamente: predicciones avanzadas permiten identificar patrones previos a la morosidad, minimizando pérdidas y reduciendo cuentas enviadas a cobranza.
  5. Ampliar la base de clientes: gracias a la utilización de este tipo de herramientas se hace posible aprobar a clientes previamente rechazados, ampliando la base de préstamos sin aumentar el riesgo.
  6. Mayor inclusión financiera: usar el aprendizaje automático integrado, también permite tener en cuenta datos alternativos en tiempo real, lo que a su vez impulsa la inclusión financiera y permite analizar variables más allá de las tradicionales para evaluar el score crediticio de personas no bancarizadas o nuevas al crédito.
  7. Mejores precios: la incorporación de procesos de toma de decisiones impulsados por la IA facilita la implementación de estrategias de fijación de precios personalizados en todas las fases, con el fin de optimizar tanto la rentabilidad como las tasas y la probabilidad de aceptación.

“Todas las organizaciones de servicios financieros confían en el uso de datos para respaldar sus decisiones. Sin embargo, el proceso manual de acceso e integración de múltiples fuentes de datos resulta una tarea ardua, susceptible a errores y omisiones. Impulsar la innovación en la industria de servicios financieros y continuar brindando soluciones excepcionales a los clientes basado en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático son la clave para un futuro financiero más eficiente y personalizado”, concluye José Luis Vargas.

Les estaremos informando con mucho más detalle, en el marco del informe especial: “Desarrollo de software empresarial para la competitividad, BPM (Business Process Management), Gestión de Procesos de Negocios (CRM, ERP y CSP…) Data Science, Criptografía, NFT (Non Fungible Token) y Blockchain. Ciberseguridad, Metaverso, Automatización, AI, SaaS (Software as a service) en el marco de la transformación digital. Software para Comunicaciones Unificadas y Buenas prácticas corporativas”, que estamos preparando para nuestra edición 207 y publicaremos en el mes de octubre.

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