Durante más de dos décadas, WAU ha estado a la vanguardia en el aprovechamiento de la tecnología como facilitador, empoderando a empresas de diversas industrias para alcanzar sus objetivos estratégicos y de mercado. El sector bancario no es una excepción, destacándose la banca corporativa y comercial como áreas preparadas para cosechar beneficios significativos de los avances tecnológicos.
La Transformación Impulsada por Datos en la Banca Corporativa
Basándonos en el artículo de McKinsey “La ventaja de los datos y la analítica en la banca corporativa y comercial”, hemos analizado los profundos impactos y desafíos de implementar análisis de datos en este crucial sector bancario.
El Panorama Evolutivo de la Banca Corporativa
La banca corporativa y comercial, con sus impresionantes ingresos de $2.3 billones, juega un papel fundamental en los ingresos globales del sector bancario. En Estados Unidos, este segmento ha superado el crecimiento del PIB, demostrando su importancia en la economía nacional. Sin embargo, el mercado se ha vuelto más desafiante que nunca.
Los clientes corporativos y comerciales ya no se conforman con las ofertas tradicionales de préstamos y créditos. Ahora buscan servicios personalizados que proporcionen una gama más amplia de soluciones, incluyendo:
Pagos digitales en tiempo real
Servicios transaccionales basados en tarifas
Soluciones financieras avanzadas más allá de la banca tradicional, como:
Análisis detallado de gastos
Pronósticos completos de liquidez
Además, estos clientes esperan que los bancos posean capacidades especializadas y experiencia en su industria para apoyar sus cadenas de suministro globales y abordar las necesidades cambiantes de los clientes. Este cambio en las expectativas se ve acentuado por el auge de las fintech, que están ganando terreno en áreas como pagos, préstamos y trading de valores.
El Imperativo de la Transformación Digital en el Servicio al Cliente
En los últimos años, los bancos han implementado diversas herramientas tecnológicas para mejorar la eficiencia y efectividad de sus Gerentes de Relaciones (GRs). Sin embargo, muchas de estas soluciones carecen de usabilidad y no aprovechan los datos de manera integral para generar insights accionables. Los desafíos clave incluyen:
La planificación de cuentas, las estimaciones del potencial del cliente y las estrategias de precios a menudo requieren tiempo y esfuerzo adicionales debido a la automatización incompleta.
Los datos suelen estar fragmentados y rara vez combinan fuentes internas y externas para proporcionar una visión holística de las necesidades del cliente.
El Cambio Hacia Plataformas Unificadas de Análisis de Datos
Los bancos en están cambiando su enfoque. En lugar de ofrecer múltiples herramientas para diferentes tareas, ahora están aprovechando el análisis de datos avanzado para construir plataformas unificadas e intuitivas integradas en sus sistemas CRM. Este enfoque permite a los GRs obtener insights más profundos sobre los clientes y generar nuevas oportunidades de venta en cada interacción.
Estas plataformas potenciadas por análisis avanzado ofrecen insights personalizados como:
Identificación de nuevas oportunidades de clientes
Recomendaciones de productos adicionales para adquisición
Estimaciones de ingresos potenciales
Orientación detallada sobre precios
Detección temprana de clientes en riesgo de abandono
Diseñadas como hubs centralizados, estas herramientas consolidan toda la información que un GR o líder de equipo necesita para navegar las complejidades de las expectativas del cliente y brindar un servicio superior.
El Estado de la Adopción de Análisis de Datos en la Banca
Una encuesta de McKinsey a 70 bancos corporativos y comerciales, incluyendo instituciones, realizada en septiembre de 2022, reveló que todos los participantes habían acelerado la adopción de soluciones digitales habilitadas con análisis de datos para operaciones de primera línea en los últimos dos años. Sin embargo, muchas organizaciones aún están en fase de aprendizaje:
Aproximadamente el 75% de los encuestados indicaron que estaban en etapa de experimentación.
Algunos enfrentaban desafíos para obtener resultados tangibles de sus inversiones.
El Impacto Transformador del Análisis de Datos Integrado
Adoptar un enfoque integrado y basado en datos puede transformar radicalmente cómo los empleados de primera línea utilizan la tecnología, conduciendo a mejoras significativas en eficiencia y resultados. Las pruebas piloto de McKinsey revelaron:
Los GRs que utilizaron plataformas de análisis de datos experimentaron un crecimiento del 9% en sus carteras en un año, en comparación con el 5% en los grupos de control.
Lograron distribuir este crecimiento entre una base de clientes más amplia.
Los GRs recibieron cinco veces más ideas para ventas cruzadas.
El tiempo dedicado a la planificación de cuentas se redujo en un 90%.
Este nivel de rendimiento puede tener un impacto sustancial en los ingresos de un banco. Por ejemplo, un banco líder en Europa implementó un modelo de análisis de datos que optimiza la planificación de cuentas y estima el potencial de ingresos de cada cliente existente y prospecto. Al empoderar a los GRs con estos datos, lograron un crecimiento de ingresos tres veces más rápido que el promedio del mercado.
Superando los Desafíos de la Implementación de Análisis de Datos
La implementación de plataformas de análisis de datos presenta desafíos significativos para los bancos:
Integración con Sistemas Heredados: Uno de los principales obstáculos es la integración de estas herramientas con sistemas heredados que a menudo no están equipados para manejar flujos de datos complejos y en tiempo real.
Calidad y Consistencia de Datos: Muchas organizaciones operan con información fragmentada y fuentes de datos internas y externas desalineadas, creando obstáculos en la calidad y consistencia de los datos.
Resistencia Organizacional: A menudo existe resistencia al cambio dentro de las estructuras bancarias, donde los equipos pueden estar acostumbrados a procesos manuales o herramientas tradicionales.
Inversión Inicial: La inversión inicial en infraestructura tecnológica y talento especializado puede ser sustancial. Si no se gestiona adecuadamente, los resultados pueden tardar en materializarse, potencialmente obstaculizando el ROI y el entusiasmo por el cambio dentro de la organización.
Conclusión: El Enfoque de WAU para la Implementación de Análisis de Datos
En WAU, hemos apoyado a una diversa clientela en la implementación de sistemas de Análisis de Datos en varias industrias. En el sector financiero, hemos asistido a numerosos clientes en la modernización de sus sistemas y procesos, comenzando desde sus sistemas heredados.
Nuestro enfoque permite una integración perfecta con otros sistemas y fuentes de datos, reduciendo la complejidad de aplicar modelos de Machine Learning para estos análisis. Esto resulta en tiempos de implementación significativamente reducidos y costos asociados menores.
Creemos que aprovechar los insights de recursos internos con amplio conocimiento del mercado, combinado con los esfuerzos de socios tecnológicos especializados en la modernización y digitalización de sistemas financieros, es el camino a seguir. Este enfoque facilita la implementación de tecnologías de Análisis de Datos, apoyando el éxito y el time-to-market de estas soluciones, así como empoderando a los gerentes de relaciones para crecer y maximizar sus carteras.
Al adoptar el análisis de datos y la infraestructura en la nube, los bancos pueden no solo optimizar sus operaciones, sino también tomar decisiones más informadas, gestionar riesgos de manera más efectiva y, en última instancia, ofrecer un valor superior a sus clientes corporativos en este panorama digital en rápida evolución.
Commentaires