Los bancos, la venta predictiva, la Inteligencia Artificial y el Big Data. El ejemplo del Ulster Bank.

Ayer supimos que el principal banco español, el Santander, planea un ajuste de más de dos millares de trabajadores. Es la enésima dieta que se le aplica a la plantilla. Es cierto que con más de dos cientos mil empleados, lo que el Santander está haciendo es estructurar su enorme organización de manera ordenada y no traumática. Sin embargo, no es más que una tendencia que se acentuará en esta y el resto de entidades de toda Europa. Le pongan la excusa que le pongan, el problema tiene un estímulo desde hace ya media década. Se llama Fintech.

El término FinTech es perturbador para los sistemas financieros existentes y establecidos. Hablamos de que para financiar un proyecto, miles de personas acceden al ‘crowdfunding’ o a los préstamos ‘peer-to-peer’, para gestionar transacciones utilizan el móvil o para intercambiar divisas lo mismo. El FinTech lo hace todo, todo lo que desde un banco u otros gestores financieros ya hacían, y lo hacen más barato, más fácil y más rápido. No obstante la banca ya no se lo mira atónita. Algunas han empezado a tomar medidas. Unos con aceleradoras de startups, otras desarrollando conjuntamente con empresas soluciones digitales e, incluso, las menos, abrazando toda la dimensión tecnológica para transformar totalmente la entidad.

En la tercera opción me gustaría destacar uno de los bancos con los que tengo relación, el Ulster Bank irlandés. Esta entidad ha estado preparando todo un modelo de transformación en la gestión de datos y el uso de la Inteligencia Artificial que les permite conocer con antelación cuándo un cliente va a realizar una transferencia, amortizar anticipadamente parte de su hipoteca, qué tipología de aseguradora va a demandar o qué tipo de crédito necesitará en un futuro inmediato.

El conocimiento predictivo va a permitir al Ulster mejorar las relaciones con sus usuarios, optimizar su eficiencia comercial y aumentar los ingresos por las ventas. El Ulster Bank ha desarrollado una plataforma inédita en el sector que combina la Inteligencia Artificial y el Big Data con la que genera conversaciones con los casi dos millones de clientes que tiene actualmente. El objetivo es colocar al cliente en el centro de la cadena de valor, conocerlo mejor y generar productos predictivos que se ajusten a un ratio de éxito muy superior al actual.

La plataforma integra y analiza todos los datos e información resultantes de la relación entre los clientes y el banco por digitalmente, por teléfono o analógicamente. Aunque las entidades irlandesas están tremendamente automatizadas, existe un modelo de relación personal muy alto para algunos temas. Con esta captación de datos se busca extraer patrones de conducta. La idea central es que la tarea comercial se genere desde un punto de vista analítico y automatizado con un rango de éxito muy superior al actual. Las primeras pruebas así lo demuestran.  

Cuando hoy en día un banco se acerca a un consultor, lo primero que le dice no es que ha perdido facturación. Eso no ha pasado. El asunto es que ha caído la rentabilidad debido a diversos aspectos estructurales y monetarios. Los bajos tipos de interés, el coste tecnológico, el personal no digitalizado y el tamaño estructural suelen ser los motivos. De ahí que no sea un problema de facturación, sino de eficiencia y eficacia. Ahí la Inteligencia Artificial y el Big Data se mueven muy bien. El tiempo medio necesario para el despliegue de una plataforma de este tipo puede llegar a tardar un año. La implementación en el Ulster Bank se produjo en seis meses.

En tiempos en que según el estudio “EY Fintech Adoption Index 2017”,  el 37% de los usuarios de Internet en España, utiliza servicios Fintech para gestionar sus finanzas como plataformas de pagos y transferencias, bancos sin oficinas, aplicaciones móviles, seguros on-line, plataformas de crowdlending, los bancos tienen que, no sólo implementar este tipo de soluciones, sino lo que tienen que hacer realmente es aprovechar la tecnología que se les puede asociar. No es lo mismo tener un banca móvil digital de gran calidad y usabilidad a tener un banco virtual accesible desde cualquier dispositivo que a través de un chatbot estudia conductas de cada usuario/cliente. No es lo mismo.

Según ese estudio, atentos, los servicios más usados por los encuestados agrupados por categorías son las plataformas de pagos y transferencias, utilizadas por el 50%, empresas relacionadas con los seguros (Insurtech), por el 24%, inversión mediante crowdlending o servicios online de asesoramiento y gestión financiera, el 20%, solicitud de préstamos en plataformas de crowdlending o en empresas de créditos rápidos, 10%; servicios y aplicaciones móviles de control y planificación financiera, 10%.

Un estudio similar en 2015 aseguraba que uno de cada siete consumidores digitalmente activos eran usuarios de Fintech, mientras que en 2017 son uno de cada tres. Las intenciones futuras de los usuarios se espera que aumenten en un promedio del 52% en dos años. En el caso de los servicios de préstamos online se estima que su utilización pueda doblarse.

Los consumidores se sienten atraídos por los servicios Fintech ‘porque sus propuestas son más simples, más prácticas, más transparentes y más fácilmente personalizadas’. En esa dirección deberían disparar los bancos, a la simplicidad, la usabilidad, la transparencia y la personalización. A partir de esa primera estructura deberá de generarse un espacio de lectura de datos masivos e interpretación por Inteligencia Artificial y, finalmente, la banca empezará a entender que significará la disrupción más grande a la que se han enfrentado desde su creación: la desintermediación del dinero, el Blockchain. Proximamente…