Los bancos necesitan transformarse porque el cliente lo pide, pero más todavía porque el banco lo necesita para sobrevivir. La elección del campo de juego, la visión, y las armas a utilizar en cuanto a plataformas tecnológicas, inteligencia comercial y equipos humanos van a condicionar el ser o no ser de cada una de las entidades bancarias.
¿Cómo puede un banco transformarse?
Existen tres caminos que definirán la oportunidad o no de sobrevivir:
- Adquisición y desarrollo de plataformas tecnológicas
- Big Data
- Transformación del equipo
Adquisición y desarrollo de plataformas tecnológicas
Cuando hablamos de plataformas tecnológicas es importante diferenciar entre:
a. Las más visibles como son la página web, aplicaciones móviles, interacciones con redes sociales….
b. Los sistemas internos del banco (Todas las bases de datos de información de clientes, motores de gestión de riesgos, precios y todos los datos disponibles para mejorar los productos)
Las primeras están muy bien y son necesarios para poder darle al cliente una mejor experiencia de usuario, pero si no se integran con un sistema interno operacional sólo sirven para maquillar sistemas obsoletos y poco escalables. Por lo tanto, si solamente nos centramos en las primeras cualquier competidor en el mercado puede arrebatarnos la “exclusividad”.
Sin embargo, le será mucho más difícil conseguir una extensa y profunda base de datos de clientes, ya que tendría que tomar el control de una entidad con una cuota de mercado similar y que haya rediseñado sus sistemas para almacenar toda la información histórica. La decisión parece clara ¿no?
Big Data
Después de un periodo inicial, en el que Big Data era considerado algo opcional para la mayoría de las compañías, su valor es hoy ampliamente reconocido. Big Data y Analytics empiezan a formar parte del día a día de las empresas.
¿Cómo se está utilizando el Big Data en las entidades bancarias?
Un reciente estudio sobre el sector financiero español realizado por “EY, FrontQuery y Teradata” afirma que las principales áreas de aplicación de Big Data y Analytics son:
- Segmentación avanzada de clientes. La incorporación de nuevas fuentes de datos a las segmentaciones tradicionales posibilita la obtención de una visión y un entendimiento más completo de los clientes de las Entidades.
- Gestión de la multicanalidad
- Fidelización de cliente
Pero, ¿cuál son las principales barreras a la implementación de iniciativas de Big Data?
- La percepción de que es necesario una fuerte inversión en tecnología.
- Falta de talento para generar conocimiento a partir de los datos.
- Falta de criterio sobre la rentabilidad que pueden ofrecer las inversiones en Big Data.
Transformación del Equipo
La transformación se basa en conseguir un modelo de relación con los clientes con una comunicación más próxima, aumentando el grado de satisfacción y con capacidad multicanal.
¿Cuáles son los pasos para conseguirlo?
- Desarrollar nuevas formas de trabajo más ágiles que permitan el uso de herramientas colaborativas.
- Cultura de colaboración y formación continua de los equipos.
- Estructuras más planas que permitan acelerar la toma de decisiones.
La principal conclusión de este análisis es que las empresas del sector financiero deben liderar esta revolución digital: continuamente generan y adquieren nueva información, cuentan ya con regulación para el tratamiento de datos y la gestión del riesgo y disponen de las capacidades tecnológicas requeridas para obtener ventajas competitivas.
Referencias:
- Informe EY: Big Data en el sector financiero español (pdf)
- 2020, Scare Or Death? Digital Transition in the Spanish Banking Sector, Alberto Charro