Implementación de la IA generativa
La llegada de la IA Generativa ha aumentado la presión sobre las empresas de servicios financieros tradicionales para que se conviertan en expertas en el manejo de datos no estructurados. Superar esta curva de aprendizaje ya era crucial para poder dar forma a los productos y servicios destinados a clientes y poder competir con aquellos rivales digitales por naturaleza, que pueden realizar una personalización de manera automática a gran escala.
Pero ahora, es también necesario para una implementación exitosa de la IA Generativa. La capacidad de la tecnología para ofrecer beneficios reales a largo plazo para toda la empresa depende de la veracidad y los volúmenes de datos disponibles.
Porque, seamos sinceros, incluso en un formato estándar, la IA generativa tiene casos de uso empresarial claros que podrían ser fundamentales para aumentar la productividad, desbloquear la eficiencia y mejorar la experiencia general del cliente.
Por ejemplo, es posible entrenarla para automatizar y acelerar el proceso de aprobación de ciertos productos financieros. Puede ser configurado como un chatbot de cara al cliente para ofrecer asesoramiento detallado y directo sobre una variedad de temas financieros, y para dar los primeros pasos hacia la precalificación de un cliente para ciertos productos y servicios.
Dentro del contact center, la IA Generativa puede servir como una base de datos inteligente orientada a los agentes para que puedan crear productos y servicios personalizados basados en indicaciones según las necesidades específicas de un cliente. Esto, a su vez, puede ayudar a las organizaciones a alejarse del enfoque tradicional de vender productos y servicios como líneas de negocio individuales aisladas, un enfoque que en muchos mercados ha permitido a las fintechs afianzarse.
Como tal, las organizaciones de servicios bancarios y financieros reconocen que deben adoptar esta nueva tecnología. Pero, por supuesto, desbloquear todo el potencial implica contar con talento y recursos, incluso si se opta por un enfoque de asociación, lo que significa tener los fondos disponibles para invertir. Cuando las opciones de crecimiento empresarial están limitadas, los aumentos en eficiencia y productividad, junto con la reducción general de costos operativos (sin impacto negativo en el servicio o los niveles de rendimiento), se convierten en el camino más claro para crear el espacio financiero necesario para invertir en otras áreas comerciales enfocadas en el rendimiento a largo plazo.
En el entorno económico actual, externalizar operaciones comerciales no fundamentales no solo libera fondos para estas inversiones. Si ese proveedor de servicios externos es un auténtico líder de CX en servicios financieros, la asociación eleva simultáneamente el rendimiento en relación con las expectativas del cliente y, por supuesto, abre la puerta para acceder a un ecosistema de servicios y soluciones complementarias, incluidas las capacidades necesarias para dominar datos no estructurados.
Y lo más importante, pueden realizar todas estas acciones mientras cumplen con los marcos regulatorios existentes en todos los territorios geográficos, y no solo en servicios bancarios y financieros. Los verdaderos líderes de BPO ya están preparando el terreno para las regulaciones que se avecinan relacionadas con el uso y la aplicación éticos de la IA generativa y los datos de los clientes en relación con la tecnología.
Conclusiones
No hay duda del potencial de la IA generativa para revolucionar el sector bancario y de servicios financieros
La cantidad de beneficios que una empresa puede obtener de la tecnología dependerá de la calidad y el volumen de sus datos