La adopción de decisiones digitales es crucial para un ‘customer onboarding’ effectivo, como también es fundamental la analítica de datos para aumentar el número de solicitudes de servicios financieros aprobadas. Por esto para muchas empresas de servicios financieros que actualmente cuentan con sistemas tecnológico con capacidades insuficientes de automatización y aprendizaje automático, hacer crecer la base de clientes de este modo es un auténtico reto.
Según nuestro último estudio, realizado por Forrester, una cuarta parte de todas las empresas consideran esta falta de automatización como una barrera clave en su éxito comercial. Muchas recurren cada vez en mayor medida a nuevas herramientas de software que les permitan tomar decisiones automatizadas que agilicen el proceso de admisión de clientes y aumenten las tasas de aceptación de solicitudes.
¿Cómo pueden la automatización y el aprendizaje automático optimizar el ‘customer onboarding’? Los clientes esperan una experiencia online perfecta, y existe una dura competencia en la industria de servicios financieros por ofrecer un proceso sin fricciones. Automatizar estos procesos permite gestionar grandes conjuntos de datos que permitan reducir el tiempo de admisión, así como los riesgos detrás de la aceptación de una solicitud. En este artículo te explicamos cómo.
La automatización de procesos permite la toma de mejores decisiones comerciales
La automatización de procesos está transformando la experiencia de ‘onboarding digital’ de los clientes, y muchas empresas están tomando nota: hasta un 41% de ellas ha aprovechado la automatización para respaldar la toma de decisiones en la incorporación de clientes, y otro 38% planea hacerlo en los próximos 12 meses. Sin embargo, uno de los principales obstáculos es el proceso de análisis manual del riesgo.
Por supuesto, es esencial priorizar la gestión del riesgo, del fraude y el cumplimiento normativo en el mundo digital. Sin embargo, en lo que respecta a la autenticación de clientes, los procesos automatizados, como la evaluación de los historiales de transacciones y la detección de patrones de fraude, pueden ofrecer algunas de las soluciones de protección más sólidas. Actualmente, las empresas internacionales aseguran tener una muy alta intención de integrar soluciones de gestión de decisiones automatizadas para evaluar y gestionar el riesgo crediticio de los clientes, y el 51% de las empresas están aumentando sus presupuestos para respaldar el análisis y la solvencia crediticia en los próximos 6 meses.
Además de ser menos fiable que las soluciones digitales, los procesos e análisis manual, que a menudo solicitan el envío de documentación física es, sin duda, una incomodidad para el cliente. En última instancia, cuantas más molestias y fricciones se presenten en la experiencia de usuario, menos posibilidades de que el cliente complete con éxito su solicitud.
Al validar automáticamente los datos, se simplificará drásticamente el proceso de admisión, reduciendo al mismo tiempo el riesgo de que se produzcan errores manuales y minimizando los costes operativos involucrados en la derivación al analista de riesgo. Probablemente nunca se eliminará del todo el análisis manual en un sistema financiero complejo, pero sin duda un incremento en la proporción de automatización de estos procesos puede acelerar la cantidad de solicitudes procesadas y finalizadas con éxito.
Si el objetivo es aumentar la proporción de las solicitudes automatizadas, las herramientas de software de toma de decisiones ofrecen, además, una forma efectiva de aumentar su tasa de aceptación con una inversión mínima de tiempo y costes. El uso de la tecnología para analizar multitud de variables puede combinar información sobre solvencia y capacidad de pago con datos sobre identidad, fraude y riesgo crediticio para proporcionar un historial completo en cuestión de segundos, para que la decisión de aceptación o no del cliente sea más rápida y eficaz.
El aprendizaje automático (Machine Learning) aprovecha al máximo sus datos
Los datos alternativos y el aprendizaje automático ofrecen otra ruta para impulsar la adquisición de clientes. Esto se debe a que estas tecnologías pueden generar grandes eficiencias operativas, así como una experiencia mejorada.
Al hacer posible el análisis de grandes cantidades de datos en cuestión de microsegundos, el aprendizaje automático puede proporcionar información de valor para poder adoptar una decisión clara con la que responder a una nueva solicitud en muy poco tiempo. Cuando se implementa de forma correcta, puede combinar datos complejos a un nivel mucho más granular que las estrategias que implementan servicios de control de fraude de forma aislada. Esto facilita la toma de decisiones más precisas, que aseguran la identificación del usuario, y minimizan el riesgo crediticio y el fraude. Al mismo tiempo, los softwares de machine learning reducen la necesidad de intervención del analista de riesgo para revisar los casos manualmente, reduciendo la inversión de un tiempo y gastos innecesarios que la empresa podría priorizar en otras áreas.
El aprendizaje automático también puede utilizar fuentes de datos alternativas para abrir las puertas a clientes con un historial crediticio limitado o con antecedentes no convencionales. Al combinar un conjunto más amplio de datos, las entidades financieras pueden incrementar sus las oportunidades de ingresos disponibles, al tiempo que mejoran la precisión y la eficiencia del proceso de toma de decisiones.
Algunas organizaciones pueden sentirse intimidadas por la magnitud operativa y de implementación del aprendizaje automático. Sin embargo, no es realmente necesario complicar los procesos. De hecho, el aprendizaje automático funciona mejor en entornos de toma de decisiones autónomos y automatizados.
Los equipos de analistas de riesgos son fundamentales para cualquier negocio de servicios financieros, pero es fundamental optimizar sus tiempos. Al utilizar la automatización y el aprendizaje automático para minimizar la necesidad de intervención manual y agilizar el proceso de admisión, las entidades de servicios financieros están cada vez más cerca de sus objetivos de seguridad e inmediatez en la concesión de créditos.
