Esta etapa evolución de la banca propone una innovadora propuesta para respuestas a las necesidades de los clientes.
La banca 4.0 se ejecuta como un nuevo modelo de innovación en el sector bancario, contado con gran diferencia respecto al uso de herramientas que trajo la digitalización en las finanzas, al distinguirse por su capacidad para ofrecer experiencias hiperpersonalizadas, aprovechando la inteligencia artificial (IA), el big data y el aprendizaje automático.
Diversas instituciones financieras del mundo comenzaron a adaptar este modelo en búsqueda de optimizar la eficiencia operativa y diferenciarse de la competencia al ofrecer productos y servicios a las necesidades específicas de cada cliente.
De la digitalización a la hiperpersonalización, la banca y su evolución
La evolución de la banca está marcada por herramientas tecnológicas que impulsaron un precedente en el camino a la transición a la digitalización del sector respecto a la relación entre los clientes y las instituciones financieras.
En una reciente entrevista, el profesional del ámbito financiero, especializado en banca privada y en la gestión de grandes patrimonios, Fernando Boudourian, explicó cómo la banca privada ha evolucionado en los últimos años alineado con el contexto global.
El avance en el servicio que brinda el sector es clasificado por etapas de evolución, siendo que banca 1.0 es la inicial caracterizada por el lanzamiento de sucursales físicas, la 2.0 dio paso a los servicios en online y la 3.0 llevó las operaciones digitales, con movilidad y sin fronteras para una transacción.
La banca 4.0 propone un cambio del paradigma con el uso de la tecnología, siendo que no es utilizada meramente como un canal de acceso, sino como protagonista de una transformación que permite anticipar y satisfacer las necesidades del cliente en tiempo real.
Con este modelo vigente, los bancos buscan no ofrecer productos generalizados, sino soluciones diagramados con base del análisis de datos y el comportamiento del usuario. Con el uso de machine learning, los algoritmos predicen patrones de gasto, identificación de preferencias de inversión y dan recomendaciones de servicios financieros personalizados.
Esta llamada hiperpersonalización bancaria se desarrolla gracias a las tecnologías avanzadas, que permiten procesar grandes volúmenes de información de forma rápida y eficiente. La inteligencia artificial y el big data tienen un importante rol en este nuevo sistema financiero, ya que facilitan la recopilación, análisis y aplicación de datos en tiempo real.
Con esta herramienta se pueden realizar análisis de transacciones, por ejemplo, que permite conocer información para ofrecer productos ideales para el cliente. También, este modelo optimiza la seguridad en los servicios financieros, ya que los sistemas de IA pueden detectar acciones anormales y generar alertas.
En este escenario, ya diversas entidades bancarias de renombre adaptaron este modelo, con inversiones en este tipo de herramientas para mejorar la experiencia de sus clientes, ofreciendo oportunidades de ahorro, optimización de gastos y planificación de inversiones, por ejemplo.
La privacidad y protección de datos son los grandes desafíos a resolverse de este modelo, al ser la seguridad de la información personal una preocupación que derivó al lanzamiento de medidas regulatorias, en diversas partes del mundo.
El Reglamento General de Protección de Datos en Europa y la Ley de Protección de Datos Personales en Brasil son ejemplos de reglamentaciones en curso. En ellos se exige que las instituciones financieras sean transparentes sobre el uso de los datos de los clientes y garanticen su consentimiento. La aplicación de innovaciones tendrá que ser de la mano con el cumplimiento de las regulaciones para el continuo avance de este modelo y responder a las nuevas necesidades de los clientes con la seguridad que requiere la utilización de información personal.