Mercados emergentes aceleran transformación de banca digital

Los mercados fintech emergentes enfrentan pocas restricciones en usar computación en la nube, big data, inteligencia artificial y otras tecnologías para servicios de banca digital actualizados.

La banca digital tendrá grandes ramificaciones en los próximos años. El desarrollo continuo de automatización robótica de procesos, big data, inteligencia artificial y otras tecnologías en servicios financieros es causa de preocupación en algunos sectores.

Una indicación de su impacto: Wells Fargo, a finales del año pasado, distribuyó un informe especial de 110 páginas proporcionando detalles sobre el impacto de la digitalización en Wall Street. El banco predijo que unos 100.000 empleados bancarios serían reemplazados directamente por tecnologías digitales para 2026.

La pregunta entonces no es si fintech debe cambiar. La pregunta es, ¿qué exactamente hace que esto suceda? Para entender esto, es crucial comprender qué innovaciones digitales y enfoques organizacionales permiten a mercados emergentes saltar a la banca digital.

Sucursales: abordando desde otro ángulo

Los servicios digitales parecen reducir la necesidad de oficinas bancarias físicas. La pandemia COVID hizo que muchas personas manejaran sus asuntos financieros vía banca digital y cajeros automáticos.

Los bancos deben transformar sus oficinas físicas en ecosistemas de banca digital ya que transacciones vía e-wallets difícilmente pueden cubrir todo el alcance de operaciones que clientes requieren de sus bancos.

Los servicios de banca digital parecen ser un problema para muchos clientes mayores que requieren asistencia en oficina provista por especialistas humanos. Además de procedimientos tradicionales en oficina que requieren soporte cara a cara, muchas actividades «exóticas» como asesoría legal, seguros, corretaje y consultoría inmobiliaria son ofrecidas por sucursales bancarias hoy.

La transformación bancaria no polariza oficinas físicas y software cliente-banco, mientras empleados humanos no se yuxtaponen a chatbots impulsados por IA. Los canales de servicio digital permiten a gerentes de operaciones recurrir a «superhéroes» cuyas capacidades humanas son suplementadas por desarrollos digitales.

En última instancia, las sucursales bancarias tienen oportunidad de convertirse en un patio de juegos para realidad aumentada donde físico, digital, humano y cibernético pueden entrelazarse efectivamente para revigorizar la industria bancaria esforzada.

Repensando el compromiso del cliente: cómo se comportan los bancos en la nueva normalidad digital

En la creciente competencia con plataformas de pago innovadoras como Venmo, TransferWise, PayPal, Remitly y similares, la tarea de los bancos se reduce a retener clientes existentes con enfoques personalizados similares a lo que ofrecen disruptores fintech. Para cumplir la tarea, los bancos deberían seguir algunas tendencias que Accenture ha indicado en su investigación global Banking Technology Vision.

Tendencia 1: Usar un grupo de tecnologías DARQ donde D es para Tecnologías de Libro Mayor Distribuido (blockchain), A para Inteligencia Artificial, R para realidad extendida (o aumentada), y Q para computación cuántica. Según 47% de encuestados, la tecnología más impactante para banca digital es IA.

Tendencia 2: Alcanzar un nuevo nivel de «proximidad digital» con clientes. La capacidad de analizar e interpretar comportamiento del cliente es crítica para crear servicios individuales de alta calidad en banca digital.

Tendencia 3: Mejorar las habilidades digitales del personal bancario. Más del 75% de altos directivos están seguros de que sus empleados tienen un nivel más alto de «madurez digital» que las organizaciones bancarias donde trabajan.

Tendencia 4: Fortalecer ciberseguridad. A pesar de la tendencia global de Open Banking (cuando bancos proveen acceso a sus sistemas de información a terceros), solo el 51% de supervisores bancarios aceptan a sus socios como totalmente confiables respecto a la ciberseguridad de ecosistemas de banca digital.

Tendencia 5: Establecer servicios a operación non-stop. La excusa «cerrado hasta las 8 a.m.» es difícilmente aceptable sin importar qué servicio bancario concierna. Cerca del 87% de altos directivos bancarios acuerdan que servicios en tiempo real constituyen la verdadera ventaja competitiva de la banca digital.

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¿Qué tecnologías digitales deberían usar los bancos?

Casi ningún tipo de innovación digital tiene un valor cierto para mercados fintech emergentes. Hemos seleccionado algunas tecnologías probadas que vale la pena usar por bancos ahora mismo.

Computación en la nube

Ecosistemas de banca digital con sus plataformas multi-usuario requieren capacidades de computación por encima del promedio. Los bancos deberían recopilar, almacenar de forma segura y analizar datos para desarrollar nuevos productos bancarios. El personal bancario debería tener acceso a sus conjuntos de datos desde cualquier lugar en cualquier momento. Incluso la infraestructura TI on-premises más rica está en riesgo de volverse obsoleta un día. En contraste con bancos, los proveedores de nube son quienes ganan su vida manteniendo el ritmo con todas las innovaciones digitales ofrecidas a clientes:

• Actualizan regularmente su hardware sin interrumpir servicios en curso.
• La gestión de computación en la nube es facilitada por las soluciones de software más actualizadas desarrolladas por los mejores ingenieros de software.
• Las nubes ofrecen espacio de almacenamiento casi infinito para cualquier tipo de datos.
• Backup continuo de toda la infraestructura en la nube permite a clientes olvidarse de perder información valiosa.

La computación en la nube en banca tiene una lógica financiera convincente permitiendo a bancos gastar menos fondos para transformación digital. Los planes premium más caros de proveedores de nube parecen una gota en el océano comparados con lo que infraestructuras TI on-premises requieren gastar.

Es legítimo reclamar que no es posible banca digital sostenible sin servicios financieros de computación en la nube hoy día. Migom Bank, por ejemplo, provee banca basada en nube de estándares suizos para mercados emergentes con cambio de divisa dinámico, pagos QR-code y custodia de activos digitales.

Big Data

Big data es el recurso para algoritmos de machine learning habilitando muchos enfoques bancarios eficientes (KYC o know-your-customer, por ejemplo). Big data correctamente procesado contribuye a analítica predictiva como poco más.

Big data en banca requiere soluciones de software correspondientes para analíticas y visualización. Deberían ser comprensibles para personal bancario sin profunda experiencia en data science. Tanto productos de software listos para usar para procesamiento big data como soluciones a medida están disponibles en el mercado. El segundo enfoque es preferible ya que aplicaciones big data en finanzas tienen configuraciones e implementaciones de objetivos especiales. Organizaciones financieras de mercados emergentes difícilmente pueden eludir analíticas big data en banca ya que procesar datos de clientes es un must-have para fintech.

Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial se construye sobre redes neuronales, que a su vez son alimentadas por big data. Tecnologías para banca digital componen una especie de pirámide multi-nivel coronada por IA.

¿Cómo usaría la industria bancaria la inteligencia artificial? El alcance de aplicaciones de IA es multifacético en banca:

• Algoritmos IA pueden analizar comportamiento del cliente para entregar recomendaciones valiosas para mejor satisfacción del cliente.
• IA facilita la automatización de rutinas bancarias, especialmente en gestión de riesgo. Ayuda a detectar transacciones sospechosas para bloquearlas a tiempo.
• IA puede mejorar analítica de datos en paradigma Bank-as-a-Service. El Commonwealth Bank of Australia, por ejemplo, propone planes financieros personalizados para clientes vía app móvil impulsada por IA.
• Chatbots habilitados por IA reducen costos operativos contestando preguntas típicas de clientes las 24 horas.
• IA puede mejorar cumplimiento regulatorio a través de detección de fraude sin errores.
• Reconocimiento facial impulsado por IA facilita identificación de cliente en banca móvil.

La mayoría de expertos bancarios creen que la inteligencia artificial en banca y finanzas es la tecnología digital que más valor agrega.

Automatización Robótica de Procesos

Dado que la mayoría de operaciones en banco aún permanecen procesadas manualmente, la automatización robótica de procesos (RPA) en servicios financieros requiere adopción más amplia. Las rutinas bancarias manuales agarran el activo más preciado —tiempo. Adicionalmente, el riesgo de posibles errores no logra ser contenido.

Fortune Business Insights predice que la capitalización del mercado RPA alcanzará $6.810 millones para 2026.

Casos de uso RPA en banca incluyen un ejemplo decente de automatización robótica de procesos como analíticas AML (anti-lavado de dinero). La investigación AML implica procedimientos repetitivos basados en reglas altamente reguladas. Por tanto, procedimientos MLA pueden ser fácilmente cumplidos por robótica en banca.

Otro ejemplo de RPA en servicios financieros implica procesamiento de cierre de cuenta. Bots RPA habilitados con IA pueden reemplazar completamente a oficiales bancarios para dejar al personal humano enfocarse en lo que realmente necesita inteligencia creativa humana. RPA es crítico para ecosistemas bancarios siempre-disponibles que mitigan pobreza en mercados emergentes vía pagos móviles. Alvarez & Marsal, por ejemplo, están desarrollando infraestructuras de banca de pagos móviles para bancos africanos para entregar beneficios monetarios a la población más pobre.

Ciberseguridad

Ciberataques a bancos parecen ser consecuencias inevitables de la digitalización. Hackers siempre intentarán agarrar bases de datos de clientes para venderlas a marketers y anunciantes vía mercado negro.

Atacan tanto sistemas banco-cliente para entidades legales como apps de banca móvil personal.

Además de medios técnicos de hacking, estafadores usan ingeniería social haciendo llamadas a víctimas potenciales bajo el disfraz de sus bancos.

Las siguientes tecnologías digitales pueden mitigar amenazas cibernéticas para instituciones financieras:

• Analíticas anti-fraude impulsadas por IA pueden verificar instantáneamente múltiples fuentes de datos para detectar discrepancias en documentos y transacciones.
• Tecnologías de identificación digital como autenticación de 2 factores y verificación cross-platform hacen sistemas bancarios menos vulnerables a acceso no autorizado.
• Emails encriptados criptográficamente facilitan seguridad de comunicación privada entre bancos y clientes.

La privacidad se está volviendo una piedra angular en banca digital estos días. Afortunadamente, no hay falta de tecnologías digitales para proveer ciberseguridad suficiente en el sector financiero. Uno de los «neobancos» mexicanos Klar ofrece soluciones bancarias altamente seguras a clientes ordinarios privados de servicios de custodia estatales.

Una palabra final

Tanto mercados desarrollados como emergentes tienen oportunidades sorprendentemente iguales para transformación digital. Además, los mercados emergentes están mejor equipados para saltar a la banca digital.

Vendedores de outsourcing de software de Europa del Este, Asia-Pacífico, Latinoamérica, Rusia e India ofrecen soluciones avanzadas de banca digital más baratas que sistemas similares creados en EE. UU. y Europa Occidental.

Los mercados fintech emergentes enfrentan pocas restricciones en usar computación en la nube, big data, inteligencia artificial y las otras tecnologías para servicios de banca digital actualizados. El siguiente paso es ganar entendimiento más profundo de cómo funcionan estas innovaciones.