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Las nuevas tecnologías han impactado a todos los sectores, pero en el mundo financiero apenas se están empezando a ver. Se necesitarán nuevas estrategias para humanizar su aplicación.
Distinguir entre qué es moda y qué llegó para quedarse no es algo trivial. El tiempo es el único decantador para estas situaciones.
Así fue cómo llegó al mundo la analítica de datos con su inmensa cantidad de términos para quedarse. Rápidamente esta pasó a formar parte de aspectos de nuestra vida diaria que hasta no hace mucho hubieran sido impensados.
Más allá del uso y abuso de términos como Machine Learning, Artificial Intelligence y conceptos cercanos, hoy no tenemos miedo de aventurarnos a ninguna gran ciudad, siempre y cuando tengamos una aplicación de mapas y geoposicionamiento digital en nuestro celular; nos parece normal que un algoritmo nos recomiende qué libro comprar, qué película ver o qué música escuchar, basado en nuestros gustos y preferencias. Nuestra ortografía parece haber sido mágicamente corregida con diccionarios automáticos que aprenden de manera dinámica… La lista podría continuar muchas (pero muchas) páginas más.
Ahora bien, cuando nos preguntamos qué se ha modificado significativamente en nuestra experiencia como usuarios del mundo crediticio, vemos que la respuesta no emociona tanto porque la más cercana a la realidad es que, hasta ahora, prácticamente nada ha cambiado.
Indudablemente la industria financiera ha comenzado a evolucionar en esta dirección también, aunque a una velocidad muy distinta a la de otros sectores y con gran heterogeneidad en cada geografía.
Lo que resulta indudable es que la gran oportunidad (y amenaza) consistirá en ver cómo incorporar un nuevo tipo inteligencia, no de manera incremental, sino disruptiva. Ya no pensando en cómo mejorar los modelos de calificación crediticia o teniendo mejor capacidad predictiva del comportamiento de pago, sino contando con soluciones que aprendan de manera continua y se acerquen más al óptimo con cada nueva decisión tomada. Esto implica entender cuál es la aproximación más adecuada para cada cliente, tanto respecto a sus preferencias y emociones, mejorando su experiencia, como respecto a su capacidad de pago.
Esto no quiere decir, de ninguna manera, que las máquinas nos habrán dominado o que seremos redundantes. Probablemente, será todo lo contrario porque esta aproximación implica una velocidad de ejecución de órdenes mayor a la que hemos visto hasta hoy; y esto, a su vez, exigirá un monitoreo constante junto con un desarrollo de estrategias creativas para humanizar dichas interacciones, posibilitando así volúmenes de decisión y crecimientos que de otra forma serían imposibles.
Pero existe un pequeño gran detalle: cualquier plan de aproximación al mercado tiene como premisa que la empatía y la cordialidad sean tan importantes como la eficiencia.
La clave estará en ser masivamente personalizados y humanos en el trato.
Grandes esfuerzos tendrán que ser dedicados a fusionar la implacable velocidad de aprendizaje y eficiencia de los algoritmos de Inteligencia Artificial con una experiencia de cliente cálida y humana. En esa vuelta a los orígenes, estará probablemente la mayor innovación.
