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06 junio 2018

Banca 3.0: servicios inteligentes y salud financiera

Banca | Big Data | Finanzas | Innovación | Inteligencia artificial | Tecnología
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Los clientes demandan una innovación en los servicios financieros tradicionales que venían recibiendo y esperan que su banco les ofrezca servicios inteligentes y personalizados que les aporte un valor añadido, a través de canales más eficientes y ágiles que mejoren su experiencia de usuario. Cualquier entidad financiera dispone de una cantidad ingente de datos sobre todos sus clientes: cuándo realizan la operación, cuál es la cuantía, en qué comercio realizan la compra o con qué frecuencia utilizan los canales para llevarlas a cabo….

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La gran cantidad de movimientos financieros que genera un cliente en su día a día propician un escenario idóneo para que aplicando la Ciencia de Datos (Data Science), entendida como la sinergia entre Inteligenia Artificial (Machine Learning), Analítica de datos (Minería), Big Data y Estadística, se pueda inferir conocimiento y ofrecer servicios inteligentes de valor añadido para el cliente. El escenario perfecto para dar el salto a la banca 3.0, ¿cuáles son sus características?

El principal aliciente de la banca 3.0. es la forma en la que el cliente interacciona con los servicios que le ofrecería “la cuenta inteligente”.  La comunicación se podrá realizar utilizando directamente la propia voz del cliente, manteniendo una conversación en lenguaje natural con su cuenta, sin necesidad de pulsar la pantalla de su dispositivo móvil o sin hacer clic en la web de su banco. La forma tradicional de comunicación del ser humano es el lenguaje natural y por ello es este con lo que se siente más cómodo; por esta razón, se le ofrece al cliente poder interactuar mediante su voz, a modo de conversación, con los servicios inteligentes y personalizados que ofrece la banca 3.0; A continuación se describen estos servicios de valor añadido:

Servicios de la cuenta inteligente

  1. Predecir gastos de consumo: predicción de los gastos de consumo habituales del cliente: luz, agua, hipoteca, seguros, comunicaciones, etc. Mediante lenguaje natural el cliente podrá preguntar a su cuenta: ¿qué cantidad de agua pagaré en el próximo recibo? o ¿cuál es la cuantía de luz que me queda por pagar en 2018?  [1].
  2. Predecir descubiertos: [2] predecir los movimientos que van a ocurrir en la cuenta con una cierta antelación, puede detectar, un posible descubierto y notificarlo al cliente de forma temprana, le ayudará a tomar una mejor decisión. El cliente podrá preguntar a su cuenta, en qué mes llegará a tener números rojos. Con suficiente antelación se podrá predecir un descubierto y que la propia cuenta le ofrezca al cliente un producto financiero a medida, mediante un diálogo en lenguaje natural. A través de su voz, el cliente podrá contratar dicho producto financiero y evitar el descubierto en su cuenta.
  3. Analizar y notificar desvíos en la previsión de gastos: La capacidad de predecir movimientos permite que el cliente analice su propio comportamiento cuando hay una desviación importante entre la cantidad predicha y la real, haciendo especial hincapié en los gastos derivados de los consumos habituales [3]. La notificación de estos desvíos, puede alertar al  cliente de nuevos comportamientos inadecuados, averías o exceso en la potencia del servicio contratado.
  4. Categorización automática de los movimientos: Cada vez que en la cuenta se reciba un cargo o un abono, será categorizado automáticamente, para que puedan ser analizados de forma innovadora y con una nueva perspectiva [4]. Con esta categorización automática el cliente recibirá un servicio de ‘salud financiera, a tiempo real, donde puede analizar sus ingresos y gastos de forma ágil. Mediante su voz podrá consultar cuánto lleva gastado en moda en el mes actual o cuánto ha gastado en su restaurante favorito en los últimos tres meses; la cuenta inteligente le responderá mediante lenguaje natural.
  5. El cliente puede analizar su comportamiento: de forma autónoma, podrá realizar un análisis de sus propios movimientos que le permita mejorar su comportamiento y la calidad de sus decisiones [5]. El cliente podrá preguntar a su cuenta si ha pagado el recibo semestral del seguro de la casa y mediante una conversación, la cuenta le responderá: si ya pagó el recibo, le contestará con la fecha y cuantía de cuándo lo hizo o en caso que esté aún pendiente, le indicará cuándo será la previsión de pago y la cantidad a la que asciende.
  6. Comparar comportamientos con clientes anonimizados de perfil similar: Frecuentemente, con familiares o amigos/as, tratamos de comparar los gastos de consumo de suministros habituales, para tratar de tener un indicador de nuestra actividad en casa [6]. Con este servicio, el cliente tendrá una referencia que le permita evaluar si sus gastos en suministros están alineados con otros clientes de su perfil. Esta comparativa se realiza utilizando datos agregados y anonimizados de clientes con perfil similar, en tiempo real. La cuenta inteligente le indicará al cliente, mediante lenguaje natural, si un gasto concreto en un consumo habitual está alineado con la media de sus perfiles similares. Un perfil similar es un cliente con sueldo en la misma horquilla salarial, misma dimensión familiar, similar tamaño de vivienda y misma cuidad.
  7. Realizar recomendaciones en base a lo que ocurre en la cuenta: analizando los movimientos que diariamente realiza el cliente, la cuenta inteligente le ofrecerá recomendaciones sobre productos que mejoren su experiencia y satisfacción con la entidad, percibiendo una atención totalmente personalizada y a través de una conversación en lenguaje natural. Por ejemplo, si un cliente tiene pocos ingresos y siempre compra a débito, se le recomendará una tarjeta con crédito y que la pueda contratar, de forma fácil y rápida, solicitándola mediante una conversación en lenguaje natural [7]. En este servicio, también se puede incluir el análisis de las publicaciones en las redes sociales del cliente, siempre que sean datos públicos y no datos privados, para analizar su actividad y hacerle recomendaciones; por ejemplo, si publica en redes sociales fotos y comentarios sobre el coche deseado, ofrecerle un crédito personalizado para su financiación y que lo pueda contratar cómodamente mediante lenguaje natural.

Porras Castaño, Javier

Experto en Innovación, Científico de Datos y Doctorando

Bibliografía

  1. Victor I. Chang, Muthu Ramachandran: Financial Modeling and Prediction as a Service. J. Grid Comput. 15(2): 177-195 (2017)
  2. Stanislav Sobolevsky, Emanuele Massaro, Iva Bojic, Juan Murillo Arias, Carlo Ratti: Predicting regional economic indices using big data of individual bank card transactions. BigData: 1313-1318 (2017)
  3. Sandra Mitrovic, Gaurav Singh: Predicting Branch Visits and Upselling using Temporal Banking Data. CoRR abs/1607.06123 (2016)
  4. Mauro Castelli, Luca Manzoni, Ales Popovic: An Artificial Intelligence System to Predict Quality of Service in Banking Organizations. Comp. Int. and Neurosc. 2016: 9139380:1-9139380:7 (2016)
  5. Mauro Castelli, Luca Manzoni, Ales Popovic: An Artificial Intelligence System to Predict Quality of Service in Banking Organizations. Comp. Int. and Neurosc. 2016: 9139380:1-9139380:7 (2016)
  6. Binoy B. Nair, V. P. Mohandas: Artificial intelligence applications in financial forecasting – a survey and some empirical results. Intelligent Decision Technologies 9(2): 99-140 (2015)
  7. Ivens Portugal, Paulo S. C. Alencar, Donald D. Cowan:The use of machine learning algorithms in recommender systems: A systematic review. Expert Syst. Appl. 97: 205-227 (2018)

Referencias

  1. EVO Bank. No es magia, es Big Data (clic aquí)
  2. Expansión: La banca española confía su futuro al ‘big data’ (clic aquí)
  3. BBVA: Lo que el ‘big data’ financiero revela y cómo se usa en BBVA (clic aquí)
  4. Álvaro Martín BBVA Research. ¿Qué es la inteligencia artificial? (clic aquí)
  5. El País. Retina. Retos y oportunidades sociales de la inteligencia artificial (clic aquí)
  6. Universidad Carlos III de Madrid. Inteligencia artificial para mejorar el procesado de datos (clic aquí)
  7. CSIC. Inteligencia Artificial y Sistemas de recomendación (clic aquí)
  8. Cinco días. Del Big Data a la empresa inteligente (clic aquí)
  9. TELOS. Telefónica. Vivir en un mar de datos. Inteligencia artificial (clic aquí)
  10. Universidad Carlos III: Aplicando inteligencia artificial para reconocer comportamientos (clic aquí)

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