Los bancos tienen los datos. El problema es actuar en consecuencia.

La personalización se ha convertido en una de las prioridades más debatidas en el sector bancario., yy para muchas instituciones, sigue estando frustrantemente fuera de su alcance. Conversaciones en una reciente Moneythor El suceso en Taiwán generó esta tensión. vívido. Los bancos no carecen de datos, ni tampoco de ambición. El desafío radica en conectar ambos de una manera que... unidades Interacción significativa y en tiempo real con el cliente..  

Un patrón familiar surgió al otro lado de la habitación. Los bancos describieron entornos tecnológicos complejos moldeados por años de cambios graduales. – Nuevas capas digitales superpuestas a sistemas heredados, datos de clientes dispersos en múltiples sistemas y sin una visión única y unificada del cliente. Integrar estos entornos rara vez es sencillo, especialmente cuando  Los clientes esperan coherencia en dispositivos móviles, plataformas online y cualquier otro punto de contacto como norma básica. No es de extrañar que tantas instituciones tengan dificultades para construir una visión completa y en tiempo real del cliente cuando los datos subyacentes restos fragmentado.  Como Moneythor tiene observado En implementaciones para clientes que abarcan múltiples geografías, el desafío de integración más persistente es no conectarse a los canales digitales del banco.. Iestá obteniendo calidad, oportuno datos de los sistemas de registro de back-end a un estado donde se pueda en realidad ser usado. 

En algunos casos, diferentes tipos de transacciones, Tarjetas comerciales, remesas internacionales, cuentas nacionales, cuentas en moneda extranjera, viven en sistemas completamente separados, cada uno con su propio formato, protocolo y perfil de latencia.. El resultado es un mosaico de datos que es difícil de enriquecer, más difícil de utilizar y casi imposible para entregar en tiempo real. 

El cambio hacia la transformación modular

¿Qué está cambiando? es como los bancos están optando por abordar este problema. En lugar de emprender programas de transformación a gran escala que intentar para reemplazar la infraestructura existente, hay una creciente preferencia por enfoques modulares y específicos. concepto El uso de un Bloque de Función de Valor Agregado (VAFB, por sus siglas en inglés) está ganando terreno. – la idea de mejorar lo que ya existe en lugar de reconstruir todo pila. Los bancos prefieren componentes básicos que se integren en sus complejos “sistemas de sistemas”.” aprovechamiento datos existentes para generar nuevos conocimientos, automatizar tareas, y entregar Servicios inteligentes. Esto refleja un cambio de mentalidad más amplio.: instituciones están dando prioridad Velocidad y adaptabilidad, optando por construir la diferenciación sobre bases probadas y configurables..  

En esencia, esto es precisamente para lo que está diseñado el motor Moneythor. Se trata de una plataforma de orquestación y procesamiento de eventos de alto rendimiento y escalable que ingiere datos en tiempo real y por lotes de una amplia gama de fuentes. (cuentas, tarjetas, monederos digitales y flujos de datos de banca abierta) y transforma esos datos brutos en información valiosa y práctica. En lugar de reemplazar la infraestructura existente del banco, se integra con ella, aprovechando al máximo lo que ya está disponible.

De los datos brutos a una única fuente de verdad.

Incluso con el enfoque arquitectónico adecuado, la conversación rápidamente vuelve a los datos. calidad. La ambición no es simplemente recolectar más., pero para hacerlo utilizable.  

Los bancos que participaron en la mesa redonda hablaron sobre la necesidad de unificar las fuentes de datos aisladas en algo coherente: una única fuente de información fidedigna que les permita comprender a los clientes en su contexto, no de forma fragmentada. Aquí es donde muchas iniciativas se estancan. Los datos brutos rara vez aportan valor por sí solos. Es necesario enriquecerlo, estructurarlo y actualizarlo continuamente antes de que pueda propiciar una participación significativa.  

El motor de Moneythor aborda este problema mediante la categorización y el enriquecimiento de transacciones impulsados por IA., utilizando modelos de aprendizaje automático que incluyen regresión logística multinomial y técnicas de similitud de texto para clasificar y contextualizar automáticamente cada interacción con el cliente. También aplica pronósticos de series temporales y reconocimiento de patrones para predecir el flujo de efectivo, identificar transacciones recurrentes, y señalar próximos eventos financieros. El resultado no es solo datos más limpios.,Son datos listos para ser utilizados.

Fdesde campañas hasta el contexto del cliente en tiempo real

Cuanto más irresistible El cambio radica en lo que suceda a continuación. ILos análisis por sí solos no son suficientes. Los paneles de control y las herramientas analíticas pueden describir el comportamiento del cliente en detalle, pero tienen poco efecto a menos que se conecten con acciones concretas.  

La atención se está desplazando hacia sistemas que puedan anticipar lo que un cliente podría necesitar y recomendar, o incluso iniciado, el siguiente mejor paso. Aquí es donde la IA comienza a demostrar valor tangible, particularmente cuando se combinan modelos predictivos con lógica prescriptiva para pasar de la observación a la ejecución.  

Dentro Moneythor En esta plataforma, esta traducción de datos a acción se produce en tiempo real.. La actividad financiera cotidiana se convierte en recomendaciones personalizadas, mensajes contextuales e intervenciones inteligentes. en este momento Son lo más importante:  

• Llega un salario -> activar un pequeño impulso de ahorro.  
• Parece que se ha producido un gasto inusual. -> enviar un oportuno alerta.  
• Un objetivo de ahorro se acerca cada vez más. -> Celebra el hito y anima a dar el siguiente paso..  

Cada uno de estos es una señal. ECada una es una oportunidad para decir algo. verdaderamente útil.   

Los clientes que utilizan Moneythor han reportado niveles de interacción hasta 10 veces superiores a los de los métodos de comunicación tradicionales. Mientras que las plataformas bancarias convencionales rara vez superan los 1-2% de interacción, la información personalizada generada por el motor de Moneythor genera consistentemente tasas de interacción de entre 15% y 30%, con casos de uso específicos como información sobre ahorros que alcanzan los 26% y la información relacionada con comisiones que llega a los 33%.

Capacitando a los equipos empresariales para que se muevan al ritmo del comportamiento.

La velocidad juega un papel fundamental para que se produzca este cambio. viable. Muchos bancos en la mesa redonda Se destacó la dificultad de lanzar y perfeccionar campañas dentro de los procesos existentes, donde la dependencia de los equipos de TI y los ciclos de lanzamiento ralentizan la capacidad de responder a las necesidades del cliente.  

Existe un claro interés por las herramientas que otorgan mayor control a los usuarios empresariales.., Con Moneythor Studio, la herramienta de back-office sin código y con poco código de la solución, los analistas de negocio y los profesionales del marketing pueden diseñar, probar, lanzar, pausar y perfeccionar experiencias personalizadas con total autonomía, sin depender técnicamente del equipo de Moneythor ni del departamento de TI interno del banco.

Banca profunda: Personalización  como una capacidad continua

Subyacente todo Estos debates representan una redefinición más amplia de lo que significa la personalización en la banca. Ya no se limita a ofertas dirigidas o a una mejor segmentación. Se extiende a algo más ambicioso. – Un modelo en el que el banco se vuelve proactivo, tiene en cuenta el contexto y es realmente relevante en la vida financiera diaria de sus clientes.  

Esta es la esencia de lo que llamamos Banca profunda – una filosofía construida sobre tres pilares:

1. Personalización: servicios financieros adaptados a las necesidades, preferencias y objetivos de cada persona. En un mundo donde los clientes esperan relevancia, la personalización ya no es un factor diferenciador, sino una expectativa básica. 
2. Proactividad: pasar de una interacción reactiva a una proactiva, anticipándose a las necesidades del cliente antes de que surjan, en lugar de esperar a que se las pidan. 
3. Más allá de la banca: extender el papel del banco a aspectos más amplios de la vida de los clientes, integrando un valor que va más allá de las transacciones y que contribuye a su estilo de vida. 

Gracias a un amplio abanico de tecnologías de IA, que abarcan desde análisis predictivos y contenido generativo hasta asistentes conversacionales y capacidades de agente, Deep Banking ayuda a los clientes a sentirse vistos, comprendidos y respaldados a lo largo de todo su proceso.

El verdadero desafío

Las conversaciones en Taiwán reflejaron una industria que se está moviendo decisivamente en la dirección de Deep Banking, mientras aún se deben sortear las limitaciones prácticas de legado sistemas y atrincherado procesos. El progreso depende menos de grandes iniciativas de transformación y más de la capacidad de conectar datos, inteligencia y ejecución de forma fluida y escalable.  

Los bancos que triunfen serán aquellos que traten la personalización no como una característica aislada, sino como una capacidad continua, que se vuelve más inteligente con cada interacción con el cliente y evoluciona junto con las personas a las que sirve. En ese contexto, el desafío real Ya no se entiende el valor de la personalización. Se trata de cuán rápidamente se puede integrar en las experiencias bancarias cotidianas de una manera que se sienta natural, oportuno, y realmente útil.