En Asia, los impulsos de liberalización del mercado, junto con los comportamientos cambiantes de los clientes y los avances tecnológicos, están obligando a los bancos a alejarse de un enfoque centrado en el producto a uno centrado en el cliente, donde los datos se vuelven críticos para garantizar el valor y la relevancia de los productos ofrecidos a los clientes. .

En toda Asia, los bancos han reconocido la necesidad de adoptar big data e inteligencia artificial (IA) para seguir siendo competitivos, utilizando análisis de datos y aprendizaje automático (ML) en una amplia gama de áreas, desde servicios personalizados y evaluación de riesgos, hasta prevención de fraude y mejora de clientes. experiencias de incorporación.

Durante Fintech Fireside Asia's último panel de discusión virtual, altos ejecutivos de la startup de banca digital vietnamita Timo, el banco virtual de Hong Kong Mox, el grupo bancario de Malasia CIMB y el proveedor global de soluciones de personalización basada en datos Personetics, compartieron información clave sobre las tendencias que han observado en la industria, cómo han utilizado los datos en sus operaciones y discutieron algunos de los desafíos que han enfrentado al avanzar hacia la banca basada en datos.

Dorel Blitz, vicepresidente de estrategia y desarrollo comercial de Personetics, dijo que los bancos se han sentado sobre un tesoro oculto de datos que ha permanecido en gran parte infrautilizado. Su empresa ayuda a más de 80 instituciones financieras a dar sentido a sus datos, utilizando IA para analizar las transacciones de los clientes en tiempo real para brindar información de gestión financiera.

Dorel Blitz, vicepresidente de estrategia y desarrollo empresarial, Personetics

“Durante tantos años, los bancos no fueron realmente capaces de aprovechar su mayor activo y mina de oro, que son los datos de transacciones financieras de sus propios clientes”, dijo Dorel. “Donde entramos como Personetics... [es para ayudar a los bancos] a aprovechar estas minas de oro de datos transaccionales diarios de los clientes de múltiples fuentes de datos, incluida la banca abierta, el software de contabilidad en la nube de los propietarios de pequeñas empresas... y ayudar a los bancos a pasar de un enfoque reactivo en finalmente un enfoque inteligente y proactivo basado en datos financieros”.

Personetics ha estado trabajando con United Overseas Bank (UOB) de Singapur en una serie de proyectos, pero uno de los que más entusiasma a Dorel gira en torno a las "financiaciones autónomas", una tendencia que él cree que será la próxima evolución de la banca.

“Va más allá de solo alertas, recomendaciones y conocimientos básicos, es realmente el siguiente nivel de aprovechamiento de datos donde los bancos, de manera muy similar a los automóviles autónomos, podrán convertirse en 'finanzas autónomas' y pensar y actuar en nombre de sus clientes y ayudar a los clientes a ahorrar automáticamente para el futuro, reducir una deuda o invertir”, explicó Dorel. “Los clientes no necesitan establecer metas y umbrales, límites de tiempo y todo eso. Y creemos que ese es el futuro.

"El próximo paso y campo de batalla para la banca digital será una automatización mucho más cognitiva... y responsable de nuestras vidas financieras, y nos permitirá sentarnos y relajarnos".

Hacia la banca basada en datos

Kanags Surendran, Director Regional, Digital, CIMB, dijo que a medida que el mercado se vuelve más concurrido y competitivo con súper aplicaciones, fintechs y los próximos bancos digitales con licencia que ingresan al espacio financiero, los datos se convertirán en "la línea de base diferenciadora".

Usando herramientas sofisticadas e inteligencia artificial, los bancos pueden analizar los datos de los clientes para ofrecer servicios altamente personalizados en el momento adecuado y a través del canal correcto, y elevar el nivel de personalización hasta el punto en que pueden anticipar las necesidades del cliente antes de que el cliente se dé cuenta. ellos.

Kanags Surendran, Director Regional, Digital, CIMB

“Se trata de esos comportamientos predictivos, la personalización. Ahí es donde radica la diferenciación”, dijo Kanags. “Esas son las áreas en las que estamos gastando mucho de nuestro tiempo en este momento”.

Haymans Fung, Director de Atención al Cliente de Mox, dijo que los clientes de hoy quieren servicios bancarios personalizados, inteligentes, seguros, divertidos y rápidos.

“Hay una regla dentro del banco de que cualquier cosa que queramos que hagan nuestros clientes, debe completarse en dos minutos y con menos de cinco botones desde la perspectiva de la experiencia del usuario (UX)”, dijo.

Un área en la que el banco digital está aprovechando los datos para acelerar y optimizar los procesos es la aprobación de tarjetas de crédito.

Haymans Fung, director de atención al cliente, Mox

“Uno de los puntos débiles para los clientes es enviar la documentación y las pruebas, y [luego obtener la aprobación de la solicitud]. Eso suele ser un [proceso] de una semana o una semana y media como mínimo para los bancos tradicionales”, dijo Haymans. “Realmente investigamos cómo podíamos acortar el proceso de aprobación de la tarjeta de crédito, y la forma en que lo hicimos fue con datos”.

Como cualquier otra institución financiera, Mox analiza la calificación crediticia de un cliente proporcionada por la oficina de crédito local y considera el propio apetito de riesgo del banco. Pero además de estos dos parámetros, también analiza los datos de un cliente en términos de sus ingresos estimados, así como los datos de comportamiento.

“Debido a estos puntos de datos adicionales, esto nos ayuda a tomar una mejor decisión”, dijo. “La experiencia del cliente final hasta ahora ha sido agradable. Desde su cuenta, solo necesitan presionar tres botones y esperar un máximo de dos minutos para que les aprueben la solicitud de la tarjeta de crédito y sin que tengan que enviarnos documentos adicionales”.

CIMB también se basa en datos para automatizar los modelos de decisión crediticia, un caso de uso que ha permitido al banco otorgar crédito a quienes tradicionalmente han estado excluidos del sector financiero tradicional.

“Hemos podido usar eso para llegar a más clientes y emitir crédito. Este es un mercado desatendido porque no están en las agencias de calificación crediticia”, dijo Kanags. “Al traer a estos desatendidos al ecosistema de préstamos, está aumentando el mercado direccionable”.

Los datos de comportamiento también se pueden usar para prevenir el fraude al bloquear automáticamente las transacciones sospechosas, dijo. Otra forma en que los datos ayudan al banco a fortalecer su operación de fraude es permitiéndole determinar la propensión de un cliente a ser defraudado.

Sistemas heredados, integración de datos y talento tecnológico como principales desafíos

Henry Nguyen, director ejecutivo de Timo, dijo que, aunque su empresa ha estado utilizando información y datos de los clientes para mejorar la funcionalidad de la plataforma y la experiencia del usuario, incluida la incorporación de clientes, aún quedaba un largo camino por recorrer.

Henry Nguyen, director ejecutivo de Timo Digital Bank

Timo fue la primera oferta de banca digital que se lanzó en Vietnam en 2015. Desde entonces, la empresa ya ha pasado por varios cambios, el cambio socio bancario en 2020 y adoptar núcleos nativos de la nube.

“La parte más difícil es obtener acceso a los datos correctos”, dijo Henry. “Uno de los grandes impulsos que dimos fue migrar a Mambu como nuestra plataforma bancaria central para una mayor flexibilidad y la capacidad de dividir todos los datos en la forma que necesitábamos. Esa arquitectura moderna te permite hacer eso de maneras mucho más simples y directas.

“A todos nos encanta hablar de datos, pero tratar de obtener los datos correctos en el momento correcto, mirarlos de la manera correcta y luego realmente... asegurarnos de poner los datos a trabajar... ese ha sido un desafío para nosotros porque hay hay toneladas de datos por ahí”.

Para Kanags, los sistemas bancarios centrales heredados representan uno de los mayores obstáculos para los bancos que buscan implementar una estrategia basada en datos.

“La infraestructura y el ecosistema de tecnología se han construido durante décadas, por lo que no será fácil obtener un punto de vista único de los datos”, dijo Kanags. “Cuando eres una startup, construyes esa infraestructura en torno a los datos desde el primer día. En una organización que ha existido durante docenas de años, podría ser un desafío obtener la infraestructura de información correcta y recopilar desde estas plataformas a través de esos grupos de datos y hacerlo en tiempo real. Ahí es donde está el verdadero salto”.

Para Mox, un banco virtual respaldado por Standard Chartered en asociación con Hong Kong Telecom (HKT) y PCCW, dos proveedores de telecomunicaciones, y Trip.com, una agencia de viajes en línea, uno de los mayores desafíos ha sido la integración y regulación del sistema.

“Cuando se trata de integrar los datos de los socios, es difícil, porque se trata de máquinas diferentes y porque [estos socios son de] diferentes industrias, [que] tienen diferentes regulaciones”, dijo Haymans. “No es fácil, a pesar de que somos socios, y este es uno de los mayores desafíos que estamos tratando de resolver ahora”.

Los recursos humanos son otro desafío clave que enfrentan los bancos y otras partes interesadas en toda la industria financiera.

“Hoy, tenemos las súper aplicaciones, las fintech, los bancos… todos buscan el mismo talento, ya sea digital, ágil o DevOps, es el mismo tipo de personas, por lo que tienes una situación en la que falta talento. en todo el mercado y las industrias”, dijo Kanags.

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• Fuente: https://fintechnews.sg/58745/bigdata/in-banking-data-become-the- differentiating-baseline/