De todas las instituciones, los bancos están a la vanguardia en detectar y fomentar la resiliencia financiera de sus clientes. Tienen información clara sobre el estado del equilibrio financiero, los gastos y la situación de la deuda de un individuo. Esto es especialmente valioso ya que las finanzas de los clientes se ven sometidas a tensiones inusuales sin que sea culpa suya.
La resiliencia financiera se está convirtiendo en un problema importante a medida que la economía deja atrás aquellas medidas que protegían los empleos en riesgo. Además, estamos viendo un fuerte aumento en el costo de vida en muchos mercados importantes, incluido el Reino Unido. El Financial Times informó recientemente que todas las familias se enfrentarán a facturas más altas de energía y alimentos este otoño.
A los aumentos en las facturas de energía de hasta el 50% les seguirán aumentos de impuestos en la primavera de 2022, cuando se aumentarán las tarifas del seguro nacional para pagar el aumento del gasto del NHS. También se espera que la inflación aumente desde la tasa actual de alrededor del 3.2% al 4% para finales de 2021.
Si tomamos estos y otros factores en conjunto, los bancos se verán presionados a otorgar crédito a sus clientes en los próximos meses. La toma de decisiones responsables y correctas en materia de préstamos y créditos será supervisada de cerca tanto dentro de los bancos como por los reguladores.
El enfoque estándar cuando un cliente está bajo presión es que un banco ofrezca un préstamo de consolidación o una extensión temporal de un límite de crédito existente. Estas opciones deben aplicarse comprendiendo el contexto más amplio del cliente individual. No es que los bancos no tengan la información que necesitan o la capacidad de acceder a una combinación de datos internos y externos para tener un contexto completamente informado. A menudo se trata más de la configuración operativa, las opciones de productos, las políticas de riesgo crediticio y cómo aplicarlas mejor en ese contexto y adaptarlas a las circunstancias del cliente.
Un buen ejemplo de lo que se puede hacer aquí es cómo un banco australiano, el Commonwealth Bank of Australia, introdujo la automatización inteligente en la forma en que los clientes podían buscar ayuda financiera. Con toda razón, ha dado mucha importancia a su esfuerzo por educar a los clientes sobre el apoyo disponible del gobierno y el banco a través de la parte del 'buscador de beneficios' de su aplicación bancaria. Sin embargo, también está configurado de tal manera que si un cliente tiene una necesidad temporal de flujo de efectivo, puede, a través de la aplicación o el sitio web, obtener recomendaciones personalizadas de las mejores opciones basadas en los productos que ya tiene en el banco. Por ejemplo, podría sugerir un nuevo giro de la hipoteca si están adelantados en los pagos de la hipoteca, lo que sería el mejor y más barato resultado para ellos.
La IA detrás de este proceso está configurada para ofrecer préstamos responsables y hacer lo correcto para el cliente. Se trata de decir: '¿Cuál es el mejor consejo y contexto que nuestro banco puede ofrecer al cliente?'. El beneficio aquí es que la IA permite al cliente realizar este proceso por sí mismo sin necesidad de intervención manual, pero le brinda la opción de acceder a asesoramiento en persona si así lo desea. Lograr ese equilibrio correcto es fundamental.
Otros bancos han hecho un gran trabajo analizando el análisis predictivo para avisar antes al banco de que un cliente tiene problemas. Esto permite al banco ser proactivo y ofrecer ayuda constructiva antes de que la situación empeore. A partir de una biblioteca de reglas y las siguientes mejores interacciones, puede utilizar capacidades avanzadas de toma de decisiones basadas en probabilidades para entregar mensajes de productos o servicios que realmente puedan ayudar a las necesidades de flujo de efectivo de individuos y empresas.
Ya no basta con guiar a los clientes a través de un recorrido paso a paso. Bueno, puedes hacerlo, pero estarías perdiendo una oportunidad: la oportunidad de dar vida a decisiones personalizadas a escala. No todas las interacciones con un cliente necesitan una IA de proceso basada en la probabilidad, pero para aquellos que se benefician de ella, realmente pueden agregar valor para el cliente, su personal y los controles sobre un proceso. Por ejemplo, establecer un inicio automatizado para los procesos de investigación KYC en función de ciertos factores desencadenantes o escalar escenarios de solicitudes o retiros de préstamos automáticamente en función de la probabilidad de problemas crediticios o no crediticios. También le brinda el beneficio de poder escalar mejor, ganar eficiencia y nuevamente equilibrar donde necesita intervención en persona en comparación con el procesamiento automatizado directo. Uno de los servicios de asesoramiento sobre deuda aquí en el Reino Unido, StepChange, hizo exactamente eso para establecer más servicios en línea, pero fue muy consciente de resaltar y permitir el asesoramiento y la elección personal.
Es un delicado equilibrio entre el uso de diferentes combinaciones de automatización e inteligencia artificial para acelerar el asesoramiento, la resolución y el servicio, y llegar al nivel adecuado de asistencia presencial o virtual. Y no es más importante que cuando los clientes están bajo presión financiera.
