Esta es la tercera y última entrega de la serie de blog que analiza la fricción, la cual afecta a los clientes y los bancos en sí mismos, a lo largo del proceso de apertura de cuentas.
Transformación digital. Preferencias cambiantes de los clientes. Más competencia. Para moverse con éxito en el panorama actual, los bancos son muy conscientes de que deben hacerse cargo de todos estos desarrollos, cumplir objetivos cruciales con eficiencia y atraer nuevos clientes para sobrevivir. Pero los esquemas y ataques de fraude se están volviendo cada vez más complejos, a tal punto de que a los bancos les resulta difícil lograr lo que se propusieron hacer. Encontrar un modo para gestionar el fraude con facilidad, eficiencia y eficacia, y minimizar la fricción es más complicado de lo que parece, pero, por suerte, hay formas de lograrlo. En esta publicación, abordaremos las capacidades de las soluciones para apertura de cuentas, incluso el aprendizaje automático, que ayudan a resolver estos desafíos sin tener que sacrificar los objetivos de los bancos.
Los desafíos
Para muchos bancos, adquirir clientes, incrementar los ingresos brutos y mejorar la eficiencia operativa se relacionan con sus estrategias digitales. Evitar el fraude no puede suceder a expensas de estos objetivos cruciales, ni siquiera a medida que los riesgos de fraude se vuelven cada vez más complejos.
Además, evitar el fraude no debería aumentar los costos. Según Neustar: «No poder autenticar buenos clientes desde un principio también aumenta los costos… Cada revisión le cuesta a la institución aprox. USD 10. Multiplica esos costos por las miles de solicitudes y las ganancias pueden verse afectadas».
¿Qué hacen los bancos para seguir siendo competitivos?
Aprovechar de forma eficaz el aprendizaje automático en tiempo real durante la apertura de cuentas
Hay una razón por la cual el aprendizaje automático ha generado un gran revuelo. Por un lado, el aprendizaje automático hace una marcada diferencia en lo que se refiere abrir cuentas y calificar «buenos» solicitantes en milisegundos. Asimismo, es conocido por desbloquear nuevas posibilidades para mejorar la experiencia de los clientes.
Las ventajas de aprovechar de forma eficaz el aprendizaje automático en tiempo real también beneficia a los bancos. En el mundo actual, existen herramientas de aprendizaje automático que ayudan a aumentar la eficiencia operativa de los bancos de dos maneras distintas:
- Disminuyen las revisiones manuales e incrementan las aprobaciones automáticas de los clientes objetivo;
- Les brindan a los analistas de fraude perspectivas más claras para tomar decisiones más rápidas y adecuadas al llevar a cabo revisiones manuales a escala.
Reducir la cantidad de revisiones manuales para aumentar la eficiencia operativa
Tener reglas en combinación con modelos de aprendizaje automáticos ayuda a incrementar las tasas de aceptación automática y a adquirir más clientes objetivo. La automatización backend reduce los costos y la duración de las revisiones manuales, lo que, en consecuencia, potencia la eficiencia operativa.
Las herramientas de ciencia de datos avanzadas les brindan los científicos de datos maneras para elegir cómo quieren trabajar y automatizar tareas de forma rápida y conveniente. Por ejemplo, al usar la herramienta apropiada, pueden aprovechar la experiencia y los procesos existentes (como los idiomas y las plataformas de su elección) con las que se sienten más cómodos para desarrollar modelos precisos. Por otro lado, los componentes tediosos del flujo de trabajo de la ciencia de datos (tales como la exploración de datos, la ingeniería de características, el entrenamiento de modelos, etc.) pueden automatizarse, lo que les permite a los científicos de datos implementar modelos en muchísimo menos tiempo del que en realidad tomaría.
Para todo lo que no se puede aceptar de forma automática, mejores herramientas nos permiten tomar mejores decisiones
Para los solicitantes que no se puede aceptar de forma automática, tener las herramientas y las capacidades apropiadas puestas en marcha aumenta la eficiencia operativa de los analistas de fraude. Al equiparlos con más perspectivas y conocimientos sobre cuáles clientes adquirir, podrán mejorar la evaluación de riesgo.
Algunas de las mejores herramientas son la inteligencia artificial explicable y el análisis de enlaces.
Inteligencia artificial explicable
Los analistas de fraude deben comprender los motivos subyacentes de un puntaje de riesgo alto. La inteligencia artificial explicable les ofrece explicaciones claras, fáciles de entender y «legibles por humanos», lo que les brinda una mayor perspectiva para tomar decisiones acertadas en el momento.
Análisis de enlaces
Por otra parte, un análisis visual de enlaces de todos los atributos de datos disponibles les permite a los analistas de fraude identificar con eficiencia solicitantes sospechosos y entidades comunes que no resultan visibles mediante los métodos de revisión tradicionales. Aprovecha la poderosa tecnología de IA que ayuda a los analistas de fraude a analizar si algún grupo de transacciones se ve «raro», lo que les permite identificar con rapidez patrones y relaciones de fraude que resultan difíciles de descubrir.
Aprovechar los datos al máximo
Es fundamental equipar a los científicos de datos con las herramientas apropiadas para que puedan desarrollar modelos precisos e implementarlos más rápido. Sin embargo, las herramientas de ciencia de datos avanzadas solo resultan tan útiles como los datos a los que tienen acceso. El enriquecimiento de datos es una capacidad invaluable que se usa para mejorar la calificación de riesgo de los solicitantes. Los bancos debería adoptar una solución que maximice el valor de asociaciones con terceros nuevas y existentes, lo que potencia sus posibilidades de aumentar la adquisición de clientes legítimos. Aprovechar los servicios de terceros para la verificación del documento de identidad, la geolocalización de la IP, la identificación del dispositivo, la información del correo electrónico y demás servicios permiten tener un panorama completo de los solicitantes, lo que hace que los analistas de fraude puedan tomar mejores decisiones.
Incrementar los ingresos brutos
En última instancia, estas herramientas no solo reducen la fricción e incrementan la eficiencia operativa de los bancos, sino que los ayudan a crecer. Al adoptar herramientas y capacidades inteligentes que hacen que sea más fácil obtener perspectivas más completas y evaluar el riesgo, los bancos pueden identificar y adquirir un rango más amplio de clientes objetivo con un mayor valor a largo plazo. A la larga, ganar y retener estos clientes incrementará los ingresos brutos de los bancos.
Próximos pasos
Evolucionar en el panorama actual puede ser desafiante y abrumador para bancos de cualquier tamaño. Sin embargo, como cada vez son más los clientes que quieren experiencias cien por ciento digitales, quienes tienen dificultades para adaptarse a estas preferencias se están poniendo en riesgo sin siquiera saberlo. No obstante, al usar de forma eficaz la solución adecuada de apertura de cuentas basada ene aprendizaje automático, los bancos pueden estar mejor equipados para convertirse en líderes en la era de la transformación digital.
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