Atrás quedaron los tiempos en que la única forma que tenían los clientes de interactuar con su banco era acudir a una sucursal. Lo mismo ocurre con los cajeros automáticos y servicios de banca por teléfono. Actualmente resultan anticuados en comparación con las tecnologías online, móviles y de redes sociales que se están implementando a un ritmo alarmante con el fin de satisfacer la creciente demanda de los clientes de acceder a sus cuentas desde cualquier dispositivo en cualquier momento y desde cualquier lugar.
Proporcionar la infraestructura de tecnologías de la información (TI) necesaria para soportar estos canales plantea un reto enorme que conlleva infinidad de dificultades potenciales. Al mismo tiempo, brinda a los bancos la oportunidad de sacar más provecho de los datos generados, tanto para identificar riesgos como para explotar nuevas oportunidades de ofrecer a los clientes un servicio mejorado y más personalizado.
Sin embargo, todo esto no ocurrirá como por arte de magia. Para hacerlo correctamente es necesario implementar sistemas de TI adecuados y salvar numerosos obstáculos. Entre otras cosas, es importante asegurar de que se cuenta con el tipo de infraestructura apropiado, capaz de procesar en tiempo real enormes cantidades de datos procedentes de múltiples fuentes.
El cambio al autoservicio es, posiblemente, uno de los principales factores que impulsan el desarrollo de las TI de banca minorista. Cada vez se instalan más cajeros automáticos en las sucursales y se crean quioscos ATM no atendidos y los bancos animan a los clientes a utilizar sus servicios online y servicios móviles basados en aplicaciones. Lo que no deben hacer los bancos es dejar los sistemas y las redes de comunicación existentes y abordar cada nuevo canal a medida que aparece añadiendo nuevos portales y procesando los datos implicados de forma independiente. De este modo no solo se duplican esfuerzos y se desperdician recursos, sino que se crean silos de información que dificultan tanto la identificación de los riesgos como la explotación de nuevas oportunidades mientras los clientes pasan de un canal a otro.
Tampoco basta con reunir todos los datos recopilados y analizarlos más tarde, el arquetípico enfoque de los Big Data, que implica el uso de herramientas como Hadoop, Hive, Cassandra, etc.
En su defensa cabe decir que estas herramientas pueden ayudar a los bancos a descubrir lo que hacen sus clientes y a identificar tendencias que de otro modo podrían pasar inadvertidas. No obstante, puesto que los datos normalmente se procesan offline después de la recopilación, los análisis siempre serán históricos. Añadamos a esto constantes cambios en las fuentes, los formatos y los volúmenes, y comprenderemos por qué los Big Data por sí solos no son suficientes para permitir a las organizaciones centradas en los clientes ofrecer servicios flexibles.
Puesto que en el futuro los clientes de los bancos estarán conectados digitalmente, bien informados y esperarán un servicio altamente personalizado, será necesario analizar todos sus datos en origen, independientemente del canal. Dicha infraestructura también debe estar basada en eventos y utilizar la computación en memoria para capturar y correlacionar potencialmente millones de eventos en tiempo real, a fin de que los bancos puedan identificar oportunidades y riesgos en el momento en que se producen. Datos no solo masivos (Big Data), sino también rápidos (Fast Data), soportados por una plataforma distribuida de procesamiento y comunicación para la automatización requerida tanto para reaccionar inmediatamente ante eventos críticos, como posibles fraudes, como para identificar y explotar oportunidades de hacer ofertas personalizadas e interfaces de servicios a medida.
El Fast Data soportado por una plataforma habilitada para eventos permite a los bancos no sólo anticiparse al futuro -pues disponen de la información adecuada, en el momento adecuado- sino reaccionar de forma preventiva para disfrutar de una ventaja competitiva. La infraestructura que soporta el Fast Data también puede ofrecer una plataforma estándar para integrar nuevos sistemas y crear nuevos servicios, debido a la reducción del tiempo y los recursos necesarios para habilitar nuevas aplicaciones y partners online. Otras ventajas serán el aumento de la eficiencia y un considerable ahorro de costes gracias a la automatización y a la optimización del personal.
