Cómo eliminar los silos de datos: lista de comprobación con 5 pasos para los servicios financieros
Conozca los pasos que tiene que dar para convertirse en una empresa de IA en su organización de servicios financieros.
La inteligencia artificial (IA) ofrece grandes posibilidades, pero para aprovecharlas, tu empresa debe estar preparada. Sin un registro unificado de cliente, resulta difícil personalizar experiencias; por ejemplo, cuando «Juan Pérez» aparece con datos inconsistentes entre sistemas. Esto complica la proactividad en momentos clave o la atención eficiente al cliente.
Para actuar en el interés de tus clientes y generar confianza, necesitas acceso claro a sus metas y planes. Los datos son la base para lograrlo. Sin organización, la IA no puede desplegar su potencial, así como los desafíos que entrañan los datos para las instituciones de servicios financieros (ISF).
Los desafíos incluyen imprecisión, acceso limitado y «silos» de información que dificultan la colaboración. Abordar estos problemas es esencial para convertirte en una empresa impulsada por IA. Usa nuestra lista de comprobación para evaluar tus datos y dar el primer paso.
Secciones de esta entrada de blog:
Datos: el pilar de la empresa de IA
El desafío de los silos de datos en los servicios financieros
Lista de comprobación con cinco pasos para evaluar la madurez de los datos en los servicios financieros
Aprovechamiento de un futuro impulsado por datos en los servicios financieros
Datos: el pilar de la empresa de IA
El recorrido para convertirse en una empresa de IA comienza con los datos. El primer paso es comprender el estado actual de sus datos, incluidos los datos de clientes. ¿Son precisos? ¿Coherentes? ¿Accesibles?
La IA utiliza sus datos para entrenarse y aprender; si la alimenta con datos incoherentes, obsoletos e imprecisos, esto se reflejará en los resultados. En definitiva, recogeremos lo que hemos cosechado. La fidelidad de los datos es crucial.
Pero vayamos más allá:
- ¿Son seguros sus datos?
- ¿Está poniendo en práctica los estándares normativos del sector en la manera en que manipula y utiliza los datos?
- ¿Existe alguna consecuencia legal que deba tener presente?
En ese caso, se tornan fundamentales las siguientes preguntas: ¿sabe dónde están sus datos? ¿Tienen todos los equipos de su organización acceso a todos los datos que necesitan o tiene dificultades para encontrar lo necesario para hacer su trabajo? Dado que el 72% de los líderes de TI afirma que las aplicaciones de su empresa están desconectadas, sostenemos que la respuesta está en esta última pregunta.
Para que la IA triunfe en su organización, debes poder responder con un «sí» a todas estas preguntas. Debe tener certeza no solo de los datos en sí mismos, sino también de dónde están alojados y cómo se acede a ellos. Aquí es donde los silos de datos tanto en la banca, como en los seguros y la gestión de activos y patrimonio, forman una barrera.
El desafío de los silos de datos en los servicios financieros
El informe Mulesoft Connectivity Benchmark revela que el 81% de los líderes de TI en el sector de los servicios financieros cree que los silos de datos están obstaculizando sus iniciativas de transformación digital.
Los datos dispersos en múltiples sistemas son comunes; los bancos, por ejemplo, manejan más de 500 aplicaciones. Esto obliga a navegar entre sistemas para encontrar información clave, perdiendo tiempo y eficiencia al atender clientes.
Con una vista unificada de todos los datos del cliente en un solo panel, es posible optimizar la atención sin cambiar entre múltiples ventanas. Esto incluye transacciones, interacciones previas y objetivos financieros, facilitando tareas como abrir cuentas, resolver disputas o personalizar políticas.
Al combinar datos transaccionales y de comportamiento, se obtiene una visión completa del cliente, permitiendo experiencias más personalizadas. Además, con un único origen de datos, la IA puede ofrecer recomendaciones y alertas para satisfacer necesidades específicas, mejorando la agilidad en la resolución de problemas y la calidad del servicio.
Guía de servicios financieros para una madurez de datos eficaz
Explora nuestra guía integral para preparar a tu organización para el éxito a través del poder de la inteligencia artificial. Mejora la toma de decisiones, optimiza las operaciones y ofrece experiencias personalizadas a los clientes integrando la IA en tu estrategia de datos.
Lista de comprobación con cinco pasos para evaluar la madurez de los datos en los servicios financieros
La madurez de los datos es el pilar fundamental de cualquier empresa de IA; eliminar los silos de datos es solo uno de los elementos para alcanzar dicha madurez. ¿Están sus datos en un estado que permite a su organización utilizar la IA de manera satisfactoria? Eche un vistazo a esta lista de comprobación para averiguar cuál es su situación.
❑ Su organización tiene objetivos claramente definidos.
Su ISF sabe lo que quiere lograr. Tiene objetivos claros que son específicos, medibles, alcanzables, relevantes y tienen un plazo definido (objetivos SMART) con su empresa, agencia o corretaje y con las necesidades de atención al cliente. Estos objetivos van en consonancia con las metas estratégicas de su organización en cuanto a la madurez de los datos y la implementación de la IA.
❑ Su pila de tecnología es sencilla y está automatizada.
Puede marcar esta casilla si ya ha identificado y eliminado los procesos manuales que se amparan en multitud de orígenes de datos desconectados. Su organización utiliza soluciones de automatización e integración para simplificar la recopilación de datos y su tratamiento en las disputas por reclamaciones y por transacciones. Dispone de una fuente única de verdad para todos los datos de clientes y miembros. No necesita eliminar silos de datos porque no tiene ninguno.
❑ Dispone de políticas de gobernanza y diligencia debida firmes.
Cuenta con políticas de gobernanza de datos y procedimientos robustos para mantener la precisión, seguridad y cumplimiento de sus datos conforme a las normativas del sector, como la Ley Sarbanes-Oxley (SOX) y el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). Su organización comprueba periódicamente la calidad de los datos y valida los procesos a fin de mantener la integridad de los datos. Lleva a cabo auditorías periódicas para evaluar y supervisar sus prácticas de gestión de datos.
❑ Su organización utiliza información práctica inteligente para orientar el negocio.
Su organización dispone de herramientas de análisis de datos y de inteligencia empresarial para obtener información valiosa sobre sus datos. Además, utiliza esta información práctica para identificar tendencias, patrones y oportunidades de mejora. A nivel interno, la información práctica puede mostrarle cómo reducir el tiempo de comercialización de nuevos productos financieros y cómo mejorar la experiencia del cliente durante la incorporación de cuentas. En cuanto a los clientes, puede utilizar esta información práctica para mejorar los índices de aprobación de préstamos o prever las próximas tendencias del mercado y comportamientos del cliente. Sus líderes utilizan esta información práctica para tomar decisiones más y mejor documentadas.
❑ Utiliza información práctica sobre los datos para liderar la transformación digital.
Su empresa hace un progreso considerable en lo referente a transformación digital. Los empleados utilizan los datos para mejorar sus productos, procesos y servicios, como el procesamiento de las reclamaciones en el ámbito de los seguros, la gestión de riesgos en la banca o la planificación financiera personalizada en la gestión de patrimonios. Se desenvuelve con gran soltura en una cultura impulsada por los datos que le ayuda a ir un paso por delante.
Aprovechamiento de un futuro impulsado por datos en los servicios financieros
Si no ha podido marcar todas las casillas anteriores, le entendemos. Es más, estamos aquí para ayudarle.
Trabajar bien con la IA es una labor titánica y puede parecer abrumadora. Por eso, es importante dar un paso atrás y evaluar los componentes clave de la madurez de los datos que le ayudarán a usted, a su equipo, y a toda su organización a alcanzar el éxito en lo que se refiere a la IA.
A su vez, existen acciones que puede llevar a cabo ya para aumentar la productividad y los ingresos. Hay tareas de necesaria ejecución en las que puede ir empezando a aplicar la IA con los datos de los que ya dispone. Por ejemplo, puede utilizar la IA para transcribir notas de un asesor de patrimonio y su cliente y, a continuación, realizar un seguimiento utilizando elementos de acción recogidos durante la comunicación llevada a cabo. También puede simplificar el primer aviso de pérdida (FNOL) con un rellenado automático haciendo uso de datos propios y de terceros para clasificar mejor las reclamaciones de seguros y facilitar el tratamiento directo, lo que aumenta la productividad y reduce el coste de prestación del servicio.
Al eliminar los silos de datos y contar con una fuente única de verdad para todos tus datos de cliente, estará en mejor posición de aprovechar todas las ventajas de la IA.
¿Está preparada su ISF para adoptar un enfoque centrado en los datos en el que prosperar y tener éxito en la más moderna era digital? Reciba su copia de La guía de estrategias de servicios financieros para una madurez de datos eficaz para emprender el proceso de conversión a una empresa de IA.
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