El 80% de las organizaciones financieras considera la IA como tecnología clave

De acuerdo con un estudio de NTT Data, la alta capa ejecutiva de las organizaciones financieras considera que la implementación de la Inteligencia Artificial (IA) será el motor competitivo clave para el éxito en los próximos años.

Publicado el 22 Abr 2021

El 80% de las organizaciones financieras considera la IA como tecnología clave

De acuerdo con los datos extraídos del informe global sobre banca de NTT DATA, la alta capa ejecutiva de las organizaciones financieras considera que la implementación de la Inteligencia Artificial (IA) será el motor competitivo clave para el éxito en los próximos años. De hecho, el 83% está de acuerdo en que la IA está creando nuevas formas de diferenciar las ofertas y ganar clientes, impulsada por el acceso a conjuntos de datos únicos. Sin embargo, en el sector se siguen encontrando obstáculos y la adopción dentro de la actividad del negocio se retrasa.

El estudio destaca que la implementación de tecnología (55%), la creación de una nueva cultura al estilo startup en un negocio maduro o establecido (51%) y los cambios en las competencias organizativas (43%) son los principales desafíos de la IA para implementar servicios proactivos personalizados. A pesar de estos impedimentos, las instituciones financieras deben encontrar la manera de superarlos. Especialmente considerando que desde la pandemia de la COVID-19, los consumidores buscan cada vez más soluciones y aplicaciones financieras digitales que anticipen sus necesidades y ofrezcan orientación financiera de manera proactiva.

“Una mayor irrupción de la inteligencia artificial en las principales actividades de las instituciones financieras supone un cambio de paradigma. Como señala nuestro estudio, los datos permitirán a estas instituciones aumentar su competitividad en el mercado, así como modernizar su core business y mejorar la forma en que se ofrecen los servicios a los clientes”, declara Germán Rodriguez, Head of Data Driven Banking en everis. “Este uso hiper personalizado del análisis de datos, impulsado por la IA, es un camino que toda institución financiera debe tomar y que, en última instancia, proporcionar una experiencia superior al cliente”.

Según datos recientes, destacan varios hallazgos clave que pueden aplicarse al negocio de las organizaciones financieras con relación a la implementación de la IA en sus organizaciones.

Los principales desafíos para la atención y retención de clientes por parte de las instituciones financieras son: el uso de la IA para brindar asesoramiento personalizado a clientes particulares; generar confianza en los clientes; abordar la competencia de Fintechs y empresas de tecnología; la limitación de las interacciones con el cliente en persona; y la lentitud del lanzamiento de nuevos productos.

Por otro lado, la mayoría de las entidades ven el ofrecer servicios proactivos personalizados como una oportunidad para atraer clientes. Sin embargo, solo el 16% de las instituciones financieras están aprovechando los datos para brindar orientación financiera específica e individual a los clientes con el fin de ayudarles a lograr sus objetivos y proyectos de vida. Asimismo, tan solo el 32% de las empresas están aprovechando los datos para proporcionar una “personalización generalizada”, es decir, recomendaciones a segmentos de clientes objetivo, como una estrategia que va desde lo individual a lo colectivo.

La inversión en servicios proactivos personalizados brindará una mayor captación y retención de clientes para las empresas financieras, aunque esto significa enfrentar varios desafíos en la implantación, ya que requiere cambios desde la perspectiva comercial:

“El siguiente paso para crear el verdadero banco digital del futuro se basa en potenciar el uso de la inteligencia artificial y otras tecnologías digitales para formar parte de la vida de cada cliente”, ha explicado Kaz Nishihata, vicepresidente ejecutivo de NTT DATA. “Las instituciones financieras de todo el mundo deberán centrarse en la inteligencia artificial, el análisis del big data y la capacidad de procesamiento, así como realizar iniciativas de cambio organizativo y de búsqueda de asociaciones estratégicas, para satisfacer las necesidades de los clientes y diferenciarse”.

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Redacción Data Center Market

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