Cómo la agregación de datos impulsa la automatización financiera

La automatización en la banca da a los clientes acceso a sus finanzas al alcance de su mano dondequiera que estén y cuando lo necesiten, con el insight inteligente que conducirá a mejores decisiones financieras.

Nuevas mejoras en tecnología tienen a los bancos moviéndose a soluciones en línea y móviles en respuesta a un mundo cada vez más digital. El 60 % de las personas en Gran Bretaña ahora usan banca en línea (subió del 30 % en 2007) mientras que el 70 % de los estadounidenses la usan. Los consumidores expertos en tecnología de hoy esperan acceso instantáneo a sus finanzas en cualquier momento y en cualquier dispositivo.

La necesidad de los consumidores de información instantánea ha dado paso al auge de la banca digital y la habilitación de servicios financieros automatizados, como préstamos y asesoramiento.

La tecnología que hace posibles los servicios financieros automatizados es la agregación de datos. Al acceder digitalmente a la información financiera del cliente, las instituciones financieras pueden satisfacer sus demandas más rápido que los métodos tradicionales y ayudarles a mejorar su salud financiera. Aquí hay tres formas en que la automatización está cambiando las experiencias de los consumidores en la industria financiera.

Préstamos

La agregación de datos permite a los prestamistas revisar historiales de transacciones actualizados y verificar los ingresos y activos de un solicitante para la decisión de crédito en minutos. Digitalizar este proceso aumenta la precisión y previene el fraude.

Para el consumidor, elimina la necesidad de papeleo y acelera el proceso. En el pasado, los prestatarios tenían que rastrear estados financieros y recibos de sueldo para verificar activos e ingresos.

Con la evaluación digital, los solicitantes simplemente tienen que dar permiso al agregador de datos para acceder a sus cuentas para recopilar datos y generar un informe de decisión de crédito para el prestamista. Ahora, con la agregación de datos, el proceso de aprobación de préstamos está pasando rápidamente de un proceso de varios meses a uno que puede tomar días.

Asesoramiento

La agregación de datos compila todos los datos financieros de un cliente para determinar fácilmente activos, pasivos, ingresos y gastos. Esto permite a los asesores financieros dedicar más tiempo a dar consejos en lugar de clarificar las finanzas de sus clientes y recopilar datos.

La automatización de la recopilación y categorización de datos también ha acelerado el auge de los robo-advisors, que utilizan estos datos permitidos por el usuario y machine learning para resolver problemas comunes, dar consejos de inversión y recomendar servicios bancarios. Por ejemplo, los robo-advisors pueden sugerir una tarjeta de crédito con recompensas basada en los intereses y hábitos de gasto de un consumidor, o incluso dar consejos sobre planificación de jubilación.

Presupuestos

Un presupuesto adecuado requiere que los consumidores tengan una imagen completa de su salud financiera, incluyendo ingresos, gastos y deudas. La agregación de datos compila estos datos en una ubicación. Aplicaciones PFM como YNAB o Mvelopes, por ejemplo, usan agregación de datos para ayudar a los consumidores a ver sus transacciones financieras desde ingresos hasta gastos todo en un lugar, y además hacer un plan para gastos futuros. Esto ayuda a desarrollar mejores hábitos y habilidades financieras mientras mejora la conciencia financiera general.

La automatización ahorra tiempo tanto para bancos como para consumidores ocupados. Los representantes bancarios se liberan para centrarse en problemas más complejos, y los consumidores ya no tienen esperas extensas para ser atendidos. La automatización significa que el tiempo ya no se gasta en recopilación de datos para prestamistas y asesores, sino en análisis y acción.

En este momento, automatizar préstamos y presupuestos es solo la punta del iceberg de lo que la agregación de datos puede hacer para la industria financiera. En el futuro, veremos un mayor número de aplicaciones y servicios que ayuden a individuos y organizaciones a mejorar su bienestar financiero.

Cada proceso será automatizado o parcialmente automatizado de una manera que haga un resultado más efectivo y satisfactorio. El machine learning permitirá que los servicios apoyen a los clientes mejor que los representantes de servicio al cliente y les den acceso sin restricciones a sus datos.

En resumen, la automatización en la banca da a los clientes acceso a sus finanzas al alcance de su mano dondequiera que estén y cuando lo necesiten, con el insight inteligente que conducirá a mejores decisiones financieras.

Fuente: Nick Thomas es el EVP y cofundador de Finicity, un agregador de datos financieros líder

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