Anteriormente se expuso a detalle el tema de COMPUTO COGNITIVO junto con sus características y beneficios. En esta sección, se hablará de esta tecnología enfocada específicamente en los bancos y en cómo pueden ayudar a solucionar algunas de las situaciones importantes que enfrentan las empresas bancariasactualmente.
Las personas a cargo de sus empresas (CEO’s), toman decisiones importantes al realizar cambios o ajustes debido a un mercado en constante movimiento con el fin de mantenerse a la par de la competencia, e inclusive en algunos casos, poder tener un distintivo generando con esto una ventaja sobre los demás.
Tales decisiones están sujetos a diversos factores como pueden ser:
Dentro de todos estos factores, resalta el hecho que la tecnologíaes la primer causa de cambio (Banking, Podcast: Banking in the Cognitive Era, 2017), ya sea de forma defensiva y poder estar dentro del mercado, o de forma ofensiva para ser líderes y marcar pauta en tendencias, productos o servicios.
Y por otra parte, una amenaza importante proviene de las FinTech (de sus siglas en inglés “Financial Technologies”), donde empresas utilizan las tecnologías de la información y comunicación para crear u ofrecer servicios financieros de forma eficaz y a menor costo.
Debido a lo anterior, los bancos tienen la constante necesidad de ir a la par de la tecnología para satisfacer las necesidades cotidianas de los clientes, y por otra parte, estar al tanto del constante crecimiento de la competencia.
Muy bien dicen que la “necesidad” es la madre de la inventiva. Los bancos deben reinventarse o cambiar de perspectiva para poder visualizar las cosas de un nuevo punto de vista, y por consiguiente, crear nuevas oportunidades de negocio. Sin embargo, esta última sentencia no es nada nueva para los banqueros. De hecho, sus preguntas serian: ¿Qué necesito? ¿Cómo lo hago? Las respuestas a estos cuestionamientos son respectivamente: datos y con el cómputo cognitivo.
¿Por qué se necesitan los datos? Porque en estos se encuentra información importante proveniente de productos o clientes. Estos pueden contener: opiniones, tendencias, gustos, quejas, sugerencias, entre otros.
Veamos el siguiente caso: un banco necesita conocer la opinión por parte de sus clientes acerca de sus productos o servicios. En el mejor de los escenarios se recibe esta información, es guardada en bases de datos para su posterior análisis por el personal a cargo de dicha tarea.
Sin embargo, pocos datos se logran procesar debido a que no toda la gente expresa sus opiniones de manera formal y como lo requieren las empresas bancarias. Algunos factores pueden ser:
En vez de esto, mucha de esta información es expresada en otros lugares y en otras formas como conversaciones en las múltiples redes sociales existentes hoy en día. Aunado a esto, se tiene que tomar en cuenta el hecho del crecimiento exponencial de la información, dificultando aún más esta tarea de su análisis.
Debido a lo anterior, las empresas bancarias no pueden tomar las mejores decisiones debido a la escasa información obtenida, resultando esto en pérdidas tanto de tiempo y dinero. ¿La razón? Por no tener los datos necesarios suficientes. Por ejemplo, un banco europeo puede tener los mejores procesos de calidad de software para lanzar apps (aplicaciones) para sus clientes en dispositivos móviles, sin embargo, este proceso asegura la calidad más no el éxito de la aplicación.
Entonces, para este caso en particular, las empresas necesitan procesar grandes cantidades de información proveniente de las redes sociales, ¿Existe alguna forma de poder realzar esto? Sí, el cómputo cognitivo tiene dentro de sus múltiples capacidades, procesar y analizar información estructurada y no estructurada, resolviendo esta gran problemática.
Sin embargo, es importante mencionar que a pesar de que ahora las grandes cantidades de datos no estructurados (Big Data) pueden procesarse y analizarse por esta tecnología, los resultados no son inmediatos, y en medida de que sean trabajados será el grado de valor obtenido por empresa. Por ejemplo, sea el caso de un banco nacional que obtiene grandes cantidades de información no estructurada acerca de sus clientes pero todavía no la trabaja. En un principio, seguramente se verá frente a una gran cantidad de datos crudos, apilados unos sobre otros y seguramente sin relación alguna entre ellos, ver Figura 1.
Conforme pasa el tiempo y empieza a trabajar sobre los datos, detectará cuántos de estos clientes pertenecen a una nueva generación llamada millenials, y finalmente, conforme pase el tiempo y se sigue analizando los datos, descubren aspectos o tendencias de esta nueva generación, tal como lo hizo el grupo inversionista Goldman & Sachs donde visualizan que un tercio de esta nueva generación, creen no necesitar servicios bancarios en un periodo aproximado de cinco años (IBM, The Cognitive Bank: Redefininf banks and banking, 2016).
Finalmente, todo este proceso ayuda a conocer mejor los clientes ya sea en: sus gustos, necesidades, creencias, tendencias, novedades, entre otros. Todo con el fin de crear la mayor cantidad de servicioscon el cliente al centro.
Tal como se mencionó al principio, la tecnología es el mayor factor de cambio, por lo cual, la innovación no es opcional para los bancos, es ya una necesidad. Sin embargo, los bancos necesitan realizar este proceso de forma sistemática para poder obtener una cultura innovadora que se vea reflejado para el beneficio de sus clientes, procesos, logística y cultura de trabajo. Las instituciones bancarias que logran transformarse mediante el cómputo cognitivoobteniendo los resultados anteriores se les llama bancos cognitivos (IBM, The Cognitive Bank, 2014) (IBM, The Cognitive Bank, 2017).
Veamos el caso de esta innovación sistemática con el cliente al centro, según la visión de IBM, que es la empresa creadora de esta tecnología, ver figura 2.
En esta figura se esquematiza las actividades y estructura jerárquica que los bancos deben tener con el fin de proveer productos y servicios centrados en el cliente. En primer lugar, se ubica a la gente en el centro de dicha estructura y los datos (estructurados y no estructurados) que puede generar. Posteriormente, las actividades principales de un negocio bancario (Key business activities) deben estar basadas en esta información como lo son: depósitos, acompañamiento, préstamos y transacciones. En tercer lugar, para realizar adecuadamente las actividades anteriores, se necesita que un banco tenga las siguientes habilidades: análisis, innovación, agilidad, digitalización, riesgos, y finalmente, asociación y colaboración. En la penúltima capa, se encuentran: la gente, las tecnologías y los procesos respaldados por toda esta estructura. Por último, se encuentran los servicios que puede proveer un banco a la gente con el cliente al centro, que pueden ser: prestamos, venta de boletos, medios sociales (publicidad), intercambios servicios automatizados al cliente, inversiones en el mercado., dinero electrónico, carteras móviles, transacciones, inversiones, servicio a clientes específicos, ahorros, pagos, pagos en dispositivos móviles, inversiones múltiples, y otros servicios.
Se realizaron varios estudios de las necesidades de los bancos y sus posibles beneficios con esta tecnología, involucrando en algunos casos más de 1000 CEO´s de instituciones a nivel mundial. Los resultados son los siguientes:
Por último, se muestra el resultado de una de las múltiples preguntas de la investigación realizada a los banqueros y su relación en el cómputo cognitivo, donde muestra que uno de cada diez está interesado en invertir en esta tecnología, ver figura 3.
Riesgos y conformidad. Un banco europeo buscó reducir actividades ilícitas, y también, detectar cualquier transacción que esté fuera de su portafolio de riesgos. Al implementar el cómputo cognitivo, mejoraron su proceso de conocer a sus clientes (KYC), redujeron el lavado de dinero, y además, incrementaron el grado de conformidad por parte de sus clientes al reducir en gran medida sus quejas (complains) (IBM, The Cognitive Bank, 2017).
First Tennesse Bank de Estados Unidos adoptó una innovadora estrategia en análisis de mercados para incrementar su efectividad en este ramo. Al usar las habilidades de predicción, el banco optimizó sus inversiones y las ajustó dando como resultado: mayor efectividad en inversiones, incremento de velocidad de respuesta, y sobre todo, reducción en costos de mercadeo (Information, Innovation banking, 2015).
En Turquía, Garanti Bank es el segundo banco privado más grande de ese país. Adoptó una filosofía de colaboración para mejorar sus servicios móviles. Sus compañeros son; Bonubon compañía dedicada a los apps y sitios Web; Markafony sitio de ventas privado; y con Biletix que es el más grande vendedor de boletos de eventos en Turquía. La finalidad de esta alianza fue innovar la experiencia de los clientes en sus servicios a través de 15 appsmóviles cada uno con propósitos específicos. Este banco es reconocido por ser uno de los más innovadores en Europa, y también ganó “Best Customer Internet Bank in Romania” dos veces consecutivamente (Information, Innovation banking, 2015).
mBank es un líder usando la innovación como su principal rol de negocios. Este banco cambió a la industria de los negocios al crear un muy atractivo modelo de servicios de pago de forma móvil. Uno de sus productos es “loan in-30-seconds” el cual se traduce literalmente en préstamos en 30 segundos. Al lanzarlo en el año 2013, incrementó sus ventas de menos de un producto a 12 en un rango de 1000 consultas, reportó altos ingresos en sus actividades principales, y también, incrementó su base de datos de clientes a más de 4.5 millones de clientes (Information, Innovation banking, 2015).
Un banco europeo buscó expandir sus negocios en el extranjero mediante un sistema que provea información rápida y correcta a los agentes del banco, en vez de depender de expertos, a lo cual la institución bancaria desarrollo la solución en dos fases. En la primera fase, los agentes del banco acesan a un sistema cognitivoque usa procesamiento de lenguaje natural (NLP) para ofrecer un conjunto de posibles respuestas. En la segunda fase, el banco emigró este sistema al cómputo en la nube añadiendo la habilidad de clasificar respuestas. Conforme pasa el tiempo, las capacidades cognitivas de esta tecnología permiten entender mejor las necesidades del usuario y hace más efectivo su proceso para hacer recomendaciones. Ahora, en cuestión de segundos, los agentes manejan gran cantidad de peticiones extranjeras provenientes de reglamentos no estructurados (IBM, The Cognitive Bank, 2017).
Un banco en Asia, vende productos a más de 26 millones de hogares apoyado de seguridad y confianza. Esta institución bancaria detectó la necesidad de distinguirse dentro de su competencia online y tomar ventaja de su ubicación física e infraestructura la cual abarca 10,000 cajeros ATM en todo el país. Desarrolló un sistema de cómputo cognitivo basado en la nube para obtener información de cada transacción o respuesta de sus clientes. Ahora y con el paso del tiempo, da mejores servicios personalizados y de forma más efectiva a clientes específicos (IBM, The Cognitive Bank, 2017).
¿Existen empresas en México que innovan como distintivo sobre la competencia? Sí las hay. En el complemento (FORMA Y FONDO) del periódico Reforma, hablan del caso de la funeraria J. García López que es reconocida inclusive por la misma competencia al ofrecer servicios novedosos, publicidad y precios a sus clientes. El dueño Oscar Padilla comenta en una parte de su entrevista: “Desde los sillones tienes que analizar y saber si el sillón tiene que ser suave o rígido. En una funeraria tiene que ser rígido y tener una altura adecuada, porque la mayoría de las personas que vienen son personas mayores, que tienen que estar levantándose a saludar, a dar o recibir el pésame. No puede ser un sillón que se hunda”. ¿Cuáles son sus logros? Esta empresa abarca el 30% del mercado funerario en la Ciudad de México, y fue incluida en la lista de “Las Mejores Empresas Mexicanas”, en la cual también aparecen Citibanamex, Deliotte y el Tecnológico de Monterrey (Vega, 2017). ¿Algunas de las razones de su éxito? Innovación y análisis de datos.
Con base en este contexto, a continuación se presentan algunas ideas o pautas a explorar en los bancos mediante el uso del cómputo cognitivo y la innovación:
Mediante el cómputo cognitivoy sus habilidades se pueden analizar datos estructurados y no estructurados con el fin de conocer al cliente, gustos y tendencias. También, muchas instituciones bancarias outperformers están marcando pauta a nivel mundial mediante la innovación de productos o servicios. Por otra parte, gracias a estos fenómenos se están formando alianzas entre empresas para cambiar la perspectiva y dar mayor valor agregado a sus clientes. Por último, estamos en los principios de la era cognitiva, por lo cual estos son solo algunas de las primeras aplicaciones en las instituciones bancarias, quedando muchas por descubrir con esta tecnología.
Finalmente, ¿Tú qué opinas? ¿Tienes duda de esta tecnología? ¿Te gustaría profundizar en algún tema o problema? ¿Estás listo para ser un banco cognitivo? ¿Quieres convertirte en un outperformer? Manda tus comentarios por medio de nuestro contacto o a través de nuestras redes sociales, ya sea para contestar estas preguntas, profundizar en algún tema, aclarar dudas o comentar más acerca de este tema.
IBM. (2016). Big Data Exploration. Obtenido de Big Data & Analytics Hub: http://www.ibmbigdatahub.com/infographic/infographic-big-data-exploration
IBM. (27 de Junio de 2016). Fast forward. Obtenido de Rethinking enterprises, ecosystems and economies with blockchains: https://www-935.ibm.com/services/us/gbs/thoughtleadership/blockchain/
IBM. (Mayo de 2016). The Cognitive Bank: Redefininf banks and banking. Obtenido de https://www-935.ibm.com/industries/banking/cognitive-bank-paper/index.html
IBM. (08 de Febrero de 2017). Banking. Obtenido de http://www-935.ibm.com/industries/banking/
IBM. (11 de Febrero de 2017). IBM Customer Insight for Banking. Obtenido de https://www.ibm.com/us-en/marketplace/banking-customer-insights
IBM. (17 de Febrero de 2017). IBM Knowledge Center. Obtenido de https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/es/SS5RWK_3.5.0/com.ibm.discovery.es.nav.doc/iiysawhatsnew.htm
IBM. (01 de Febrero de 2017). The Cognitive Bank. Obtenido de http://www-935.ibm.com/industries/banking/the-cognitive-bank/
Inc., N. S. (16 de Diciembre de 2015). Banking 2020. Obtenido de Technology Disruption in Banking: https://www.youtube.com/watch?v=i35xfEGAu-I
Information, I. O. (19 de Octubre de 2015). Banking redefined.Obtenido de How traditional banks can be at the forefront in a rapidly evolving financial services ecosystem: http://www-01.ibm.com/common/ssi/cgi-bin/ssialias?htmlfid=GBE03704USEN
Information, I. O. (24 de Septiembre de 2015). Innovation banking.Obtenido de Lessons from the world´s leading innovators: https://www-01.ibm.com/common/ssi/cgi-bin/ssialias?infotype=PM&subtype=XB&htmlfid=GBE03692USEN
Information, I. O. (20 de Septiembre de 2016). Are you ready to be a cognitive bank? Obtenido de Infographic: https://www-01.ibm.com/common/ssi/cgi-bin/ssialias?htmlfid=GB912372USEN
Jamrich Parsons, J., & Oja, D. (2008). Conceptos de computación Nuevas perspectivas. México: CENGAGE Learning.
Vega, M. d. (12 de Febrero de 2017). Nunca te debes pasar de vivo. Militares ¿Solución o problema?, págs. 18-19.