Los bancos más importantes de los Estados Unidos ya dieron el paso. Sólo por dar un ejemplo, el sistema de detección impulsado por inteligencia artificial (IA) de Bank of America mejora la detección y prevención de fraudes bancarios al analizar las transacciones de los clientes y la actividad de las redes sociales para detectar movimientos inusuales en lugares desconocidos o con montos inusualmente grandes. Es un camino de innovación que ya transitan grandes jugadores como Morgan Stanley, JP Morgan y Goldman Sachs, entre muchos otros.
Primero que nada, hay un dato que habla por sí mismo, y es que la forma en que la IA va a transformar a la banca es tangible. Según McKinsey, se estima que la IA mejorará entre un 5% y un 10% los márgenes generales de los bancos.
Y en Latinoamérica, ¿cómo estamos? La respuesta es que hay todo por hacer, desde la automatización de una aplicación de préstamos, la recomendación de productos y servicios que se adapten a lo que el cliente necesita, hasta los chatbots que gestionan temas complejos en un lenguaje sencillo, con una performance hasta 500% mayor que la de un operador humano.
Por su parte, la posibilidad de que los clientes interactúen con su banco mediante WhatsApp Banking trajo nuevos desafíos fundamentalmente en torno a la seguridad. Por este motivo, ya se están llevando adelante prácticas seguras, como número oficial verificado, conversación fluida y agentes seguros y acciones transaccionales empleando WhatsApp Flows, que garantizan una conexión segura con todos los sistemas del banco sin necesidad de salir del canal.
La banca conversacional impacta positivamente en todo el customer journey: descubrimiento, adquisición, servicio al cliente, fidelización. El ámbito natural para desarrollar esta conversación es WhatsApp, instalada en el 99% de los smartphones, y es la primera o segunda aplicación donde las personas más tiempo pasan en promedio. Por último, el 66% de las personas prefiere comunicarse con su empresa por mensajería.
En el caso de las tiendas bancarias, la IA puede optimizar sustancialmente la gestión y también la experiencia del cliente. En lo que respecta a Customer Experience, permite recomendarle productos al usuario de manera personalizada. También, mediante una interfaz de "usuario inteligente" el marketplace puede ofrecer ofrecer preferencias de acuerdo al comportamiento del cliente.
En relación a la gestión de la tienda, el análisis predictivo permite optimizar los precios para que estén siempre actualizados y también mejorar la administración del inventario. También puede ayudar a hacer más simple el onboarding de los sellers, así como también mejorar la eficiencia logística optimizando tiempos y rutas de entregas. Es un mundo que se abre para la mejora de la experiencia para todos los que forman parte del ecosistema de la tienda: clientes, bancos y sellers.
