Diez pasos a seguir por los bancos para tener éxito en la nueva revolución tecnológica

Desde mediados de la década de 2000, hemos asistido a una profunda transformación de la banca: desde el establecimiento de las FinTech y la aparición de los criptoactivos, blockchains y Web3 programable en la última década hasta el auge de la inteligencia artificial (IA) más recientemente. De hecho, se calcula que la IA podría aportar hasta 4 billones de dólares al crecimiento del PIB en los próximos años.

En los servicios financieros, la tecnología como el aprendizaje automático ya se está aplicando desde el back office al front office, ya que se utiliza para reemplazar el juicio humano en la financiación, evaluar el riesgo en el sector de los pagos, proporcionar a los clientes interfaces conversacionales en las aplicaciones de banca móvil, y mucho más.

La cuestión es cómo pueden los bancos seguir este ritmo, adelantarse y sacar partido de estos nuevos avances. Riverbed establece 10 pasos a seguir por los bancos para tener éxito en la nueva revolución tecnológica.

1- Conocer a los competidores

Actualmente, cadenas como Ethereum, Polygon y Solana tienen más de 1.300 millones de direcciones -el equivalente a una cuenta bancaria- y hay miles de desarrolladores trabajando en una forma de código abierto para ampliar el software financiero.

Esencialmente, las FinTech y los neobancos se están enfrentando a los grandes nombres del negocio, como Visa y MasterCard, y están ganando la partida. Se calcula que cada mes entran 4.000 millones de dólares de capital en el sector FinTech y la descentralización de la industria financiera se está produciendo muy rápidamente. Por tanto, ni siquiera los bancos más consolidados deberían dormirse y deben aprovechar la oportunidad de adaptarse.

2- Asociarse

Sin embargo, este cambio sísmico no puede abordarse en solitario. La transformación comienza con la colaboración, y los bancos deben encontrar los socios tecnológicos adecuados si quieren seguir siendo competitivos.

Las relaciones también funcionan en ambos sentidos, ya que los gigantes tecnológicos se apoyan en las empresas financieras para ofrecer a sus clientes soluciones bancarias integradas. Por ejemplo, Apple Card se creó en colaboración con Goldman Sachs, o Amazon conectando con fondos de capital para financiar su negocio.

3- Explorar nuevas plataformas

Además del socio correcto, es necesario disponer de una plataforma adecuada, que permita mejorar la visibilidad y la comprensión. Y es que la experiencia digital lo es todo.

4- Mantener contentos a los clientes

Para los usuarios, este avance del sector es fantástico. Ya no tienen que distinguir entre pagos, operaciones bancarias e inversiones, porque todo está integrado, normalmente en una aplicación o sitio web fácil de usar y de navegación rápida.

Pueden enviar dinero a amigos y familiares a través de aplicaciones de mensajería en redes sociales. Ahorrar a través de aplicaciones de pago. Invertir en tesorería a través de aplicaciones de ahorro. Supervisar todas sus cuentas, presupuestos, ingresos, gastos y mucho más a través de aplicaciones de gestión financiera. Y si su proveedor bancario no les ofrece estos servicios, se irán a la competencia.

5- Profundizar en los datos

¿Cuál es la clave para crear información práctica y ofrecer estas experiencias digitales relevantes? Los datos. Nunca ha sido tan importante recopilar, analizar y extraer información procesable de datos completos en todas las plataformas. Para obtener grandes resultados de IA, se necesitan grandes datos. La clave está en entender qué es lo “normal”, de modo que se pueda evitar caer por debajo de este punto de referencia y saber cuándo lo está superando.

6- Invertir en monitorización inteligente

Al asociarse con un líder en observabilidad IA como Riverbed e implementar su plataforma para monitorizar los datos, se puede empezar a establecer esa “normalidad”, descubrir las experiencias de los empleados y clientes y hacer mejoras, todo ello basado en hechos y no en conjeturas.

7- Automatizar y automatizar

Las mejores plataformas del mercado tendrán incluso herramientas integradas, impulsadas por IA y aprendizaje automático, que automatizan esas mejoras. Al realizar automáticamente tareas como la reducción de la complejidad mediante la creación de atajos lógicos, la resolución de problemas de servicio de nivel inferior y la corrección de errores, las organizaciones pueden aumentar la productividad de los empleados y ajustar las aplicaciones. De este modo, cuando las nuevas funciones se ponen en marcha, todos disfrutan de una experiencia única.

8- Revisar los recursos y tomar decisiones inteligentes

Si se conocen los recursos disponibles, cuáles de ellos se utilizan realmente, dónde se necesitan más y con qué frecuencia hay que actualizarlos o mejorarlos de verdad, se podrán tomar decisiones más inteligentes y trabajar de forma más eficiente y rentable.

Por ejemplo, considerar: dimensionar correctamente el hardware: ¿realmente se necesitan todos esos portátiles o son suficientes los espacios de trabajo VDI? Software: ¿Cuántas de las licencias tienen realmente usuarios asignados? Almacenamiento: ¿cuántos datos se están utilizando realmente? Y mantenimiento: ¿hay que sustituir todos los dispositivos a la vez o algunos siguen funcionando bien? Todo esto puede tener un impacto significativo en la inversión en TI.

9- Seguimiento de tendencias y pautas actuales y futuras

Con todos los datos que se están monitorizando, la IA puede utilizarse no sólo para ver lo que está ocurriendo hoy, sino también para modelar lo que podría ocurrir mañana, y cómo se puede estar al tanto de ello.
Por ejemplo, si los clientes visitan regularmente una aplicación bancaria el día de cobro para gastar, ahorrar o invertir su dinero. Se puede predecir este patrón, asignando ancho de banda adicional hacia finales de mes para que el rendimiento de la red se mantenga sin problemas.

10- Proteger el presupuesto y el planeta

Invertir en nuevas tecnologías y estrenarlas puede ser costoso. Pero, a cambio, estas tecnologías pueden permitir ahorros y reducir la huella de carbono. Si se llevan a cabo todos los pasos anteriores (utilizando información basada en datos para ajustar el tamaño, aumentar la productividad y predecir tendencias), se puede mejorar el rendimiento de la inversión utilizando menos recursos.

Las soluciones de observabilidad impulsadas por IA de Riverbed están transformando el panorama financiero digital al proporcionar experiencias de usuario seguras y completas en todos los canales, integrándose con otras tecnologías e incorporando IA y aprendizaje automático para proporcionar una corrección proactiva, reduciendo costes y disminuyendo el impacto de las emisiones de carbono.