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Más allá de las transformaciones digitales: modernización de la tecnología central para el banco de IA del futuro

Para que la IA en bancos genere valor en toda la organización, los bancos necesitan una tecnología central que sea escalable, resistente y adaptable. Edificio que requiere cambios en seis áreas clave.

Un banco de inteligencia artificial (IA) supera a la competencia al organizar el talento, la tecnología y las formas de trabajar en torno a una visión que da prioridad a la IA para empoderar a los clientes con propuestas de valor inteligentes entregadas a través de viajes y experiencias convincentes. Hacer realidad esta visión requiere capacidades en cuatro áreas: una capa de participación, una capa de decisión, una capa de tecnología central y un modelo operativo de la plataforma.

Los artículos anteriores de esta serie han explorado las dos primeras áreas. Las capacidades de la capa de compromiso reinventada permiten que el banco de IA ofrezca recorridos fluidos altamente personalizados a través de los canales bancarios y dentro de los ecosistemas de los socios. Las capacidades de la capa de decisión impulsada por IA transforman los conocimientos de los clientes en mensajes y ofertas adaptadas para abordar las necesidades únicas de un cliente. El artículo actual identifica las capacidades necesarias en la tercera área, la tecnología central y la infraestructura de datos de la pila de capacidades moderna.

La implementación de capacidades de IA en toda la organización requiere un conjunto escalable, resistente y adaptable de componentes de tecnología central. Cuando se implementa con éxito, esta capa fundamental puede permitir que un banco acelere las innovaciones tecnológicas, mejore la calidad y la confiabilidad de las operaciones, reduzca los costos operativos y fortalezca la participación del cliente.

Comenzamos resumiendo las demandas principales que los líderes bancarios deben considerar al planificar una iniciativa empresarial para modernizar la tecnología central, la gestión de datos y la infraestructura subyacente. A continuación, examinamos las transformaciones clave necesarias para modernizar la tecnología central y la infraestructura de datos. Concluimos compartiendo 12 acciones que los líderes tecnológicos deberían considerar tomar para garantizar que la transformación genere valor para los clientes y el banco.

Un primer modelo de las exigencias en la industria bancaria es la imposición de IA en bancos

En todas las industrias, muchas organizaciones han tenido problemas para seguir el ritmo de la demanda de digitalización, especialmente a medida que los consumidores aceleraron la adopción de canales digitales para las transacciones diarias durante la crisis de COVID-19. Sin embargo, incluso antes de eso, históricamente la industria de servicios financieros ha tenido éxito mixto en tecnología. Las instituciones que fueron las primeras en adoptar e innovar en tecnología han construido un panorama complejo de activos técnicos durante décadas y han acumulado una deuda técnica significativa. Algunas instituciones han abordado este desafío; muchos están detrás de la curva. Mientras tanto, junto con los titulares, una industria fintech extremadamente activa ha estado constantemente innovando y elevando el nivel.

A las instituciones financieras que han pasado de ser consumidores intensivos de tecnología a hacer de la IA en bancos y el análisis una capacidad central, les resulta más fácil cambiar al ecosistema en tiempo real y centrado en el consumidor. A medida que las tecnologías de IA desempeñan un papel cada vez más central en la creación de valor para los bancos y sus clientes, las organizaciones de servicios financieros deben reinventarse como instituciones tecnológicamente avanzadas, para poder ofrecer productos personalizados y servicios altamente personalizados a escala casi en tiempo real.

Estrategia sólida para desarrollar capacidades tecnológicas

Antes de embarcarse en una transformación fundamental de la tecnología central y la infraestructura de datos, las organizaciones de servicios financieros deben elaborar una estrategia detallada para crear una propuesta de valor que priorice la IA. También deben desarrollar una hoja de ruta para la transformación, centrándose en tres dimensiones de la creación de valor: un tiempo de comercialización más rápido con un control eficiente y un seguimiento de la productividad, una clara alineación de la demanda y la capacidad para cumplir con las prioridades estratégicas y a corto plazo, y un bien definido mecanismo para coordinar las iniciativas “change the bank” y “run the bank” según su potencial para generar valor.

Experiencias de cliente y viajes omnicanal superiores

La creación de viajes que entusiasmen a los clientes con su velocidad, intuición, eficiencia e impacto generalmente involucra varias aplicaciones que abarcan múltiples sistemas bancarios y no bancarios, todas vinculadas entre sí por una serie de API e integraciones. Este complejo intercambio de información permite a la organización ingerir datos valiosos de diversas fuentes para producir mensajes y ofertas altamente personalizados que hablan directamente al cliente casi en tiempo real. Además de un enfoque estandarizado para administrar las API, los bancos deben desarrollar un mecanismo claro para integrar a través de canales, sistemas centrales e interfaces externas mientras administran los cambios en múltiples sistemas dependientes. Deben tener en cuenta, por ejemplo, que la introducción de un cambio en un canal digital existente podría implicar cambios no solo en el front-end sino también en múltiples sistemas de interfaz, procesadores de productos centrales y capas de análisis.

Un enfoque en los viajes y la experiencia del usuario también beneficia a los equipos administrativos y de operaciones. Los nuevos productos están cada vez más automatizados en el back-end, liberando al personal para que se concentre en escenarios genuinamente excepcionales y actividades diferenciadoras, en lugar de actividades repetitivas de bajo valor.

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Carla Serrato
Carla Serrato
Especialista en ciencias sociales y de comportamiento. Carla no solo asesora a nuestro departamento de UX en INMEDIATUM sino que su investigación permite optimizar nuestros algoritmos de inteligencia artificial como para la prevención de riesgo crediticio, genera mejor adherencia a tratamientos médicos, reconocimiento facial para identificar rasgos de la personalidad entre otros.

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