Cada día escuchamos hablar sobre Machine Learning y Big Data Analytics. Ejemplos como “United Parcel Service ahorra 39 millones de galones de combustible después de utilizar Big Data Analytics para optimizar las operaciones de su flota”, “PayPal utiliza Machine Learning en datos de clientes, financieros y de red para combatir el fraude” y “Amazon utiliza Machine Learning para descubrir el ‘precio más bajo’ para más de 20 millones de productos” son solo algunos ejemplos de cómo estas tecnologías están transformando diferentes industrias.
Machine Learning, una subcategoría de la Inteligencia Artificial (IA), es un método de análisis de datos que utiliza algoritmos para aprender de manera iterativa a partir de los datos y obtener información sin necesidad de ser programado explícitamente. Podemos encontrar ejemplos de cómo el Machine Learning ya forma parte de nuestra vida diaria, como Google Maps, que utiliza datos de ubicación de los teléfonos inteligentes para analizar la velocidad del tráfico en cualquier momento dado. O como Amazon, que hace recomendaciones de productos basadas en el comportamiento de otros clientes: “los clientes que compraron este artículo también compraron…”. Detrás de todo esto se encuentran algoritmos complejos que aprenden continuamente de nuevos datos y mejoran los resultados.
En el sector bancario, el Machine Learning y el análisis de datos tienen múltiples aplicaciones. Por ejemplo, los “Robo-Advisers” utilizan los datos financieros de los clientes, sus preferencias de riesgo y el rendimiento objetivo deseado para ofrecer servicios de gestión de carteras personalizadas y basadas en algoritmos, sin supervisión humana. En Standard Chartered, la personalización de los banners web según el comportamiento del cliente es otro caso de uso clave. La personalización enriquece la experiencia del cliente al construir una conexión emocional y está vinculada a la lealtad a largo plazo con el proveedor de servicios. Estudios sobre el impacto de las recomendaciones personalizadas han demostrado un aumento de hasta el 30 por ciento en las ventas.
Otros casos de uso del Machine Learning y el análisis de datos en la banca incluyen la detección de fraudes, el cumplimiento normativo, el motor de ofertas más adecuadas y los servicios basados en la geolocalización, entre otros. En Standard Chartered, se ha implementado con éxito la Automatización Robótica de Procesos (RPA), lo que ha transformado el costo, la eficiencia y la calidad de ejecución de los procesos tanto en la parte trasera de la oficina como en la atención al cliente, que anteriormente se realizaban de forma manual.
Según el último informe publicado por Efma a principios de este año, el 58 por ciento de los proveedores de servicios bancarios creen que la Inteligencia Artificial, junto con otras tecnologías como el análisis avanzado y el big data, tendrán un impacto significativo en la industria.
El crecimiento exponencial de los datos es otro factor clave en esta transformación. Estudios realizados por UC Berkeley y International Data Corporation (IDC) mostraron que en 1999 se produjeron 1.5 exabytes de datos en todo el mundo, lo que equivale a 250 MB por persona. Esta cifra aumentó a 1,200 exabytes en 2010 y a 4,400 exabytes en 2013. Se estima que para el año 2020, la cantidad de datos producidos alcanzará los 44,000 exabytes. Otro estudio realizado en 2013 concluyó que el 90 por ciento de los datos del mundo se produjeron en los últimos dos años.
En resumen, el Machine Learning y el análisis de datos están revolucionando la industria bancaria al permitir una mayor personalización de los servicios, la detección de fraudes más efectiva y la optimización de los procesos. Además, el crecimiento exponencial de los datos ofrece nuevas oportunidades y desafíos para las instituciones financieras. Es fundamental que los bancos se adapten a estas tecnologías y aprovechen al máximo su potencial para seguir siendo competitivos en el mercado actual.
