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Implementación de análisis predictivo e IA explicable para la innovación bancaria
Desafío:
Una importante institución bancaria identificó la necesidad de mejorar la efectividad de su marketing comercial. Los enfoques tradicionales, aunque respaldados por la experiencia, a menudo carecían de dinamismo y agilidad, lo que dificultaba la adaptación rápida a entornos empresariales cambiantes. El reto consistía en aprovechar tecnologías avanzadas para desarrollar estrategias de marketing más personalizadas, oportunas y basadas en datos.
La solución:
El banco inició un proyecto estratégico denominado Marketing Propensity Intelligence (MPI), en colaboración con su división de DS&AI y el equipo de Banca de Inversión Corporativa, con el apoyo de nuestro equipo. El objetivo principal era implementar un modelo predictivo que pudiera mejorar la efectividad de la fuerza de ventas, recomendando el producto adecuado al cliente adecuado en el momento adecuado.
El motor impulsado por IA incorporó los requisitos del negocio y las tendencias del mercado para optimizar las campañas de marketing y apoyar a los gestores de clientes con sugerencias de productos personalizadas. Además, el sistema proporcionó elementos clave que podían ayudar a los gestores en sus conversaciones con los clientes, potenciando el impacto comercial de las sugerencias.
EL PAPEL DE LA ANALÍTICA PREDICTIVA:
A diferencia de los enfoques tradicionales, que generalmente se basan en estándares predefinidos y pautas internas, el enfoque predictivo utiliza el poder del aprendizaje automático y la inteligencia artificial para procesar grandes volúmenes de datos. Esto ayuda a descubrir patrones e información que de otro modo permanecerían ocultos, ofreciendo una mayor fiabilidad y la capacidad de escalar soluciones rápidamente.
El modelo predictivo permite al banco no solo mejorar las estrategias comerciales, sino también adaptarse de manera dinámica, asegurando así su evolución y crecimiento a largo plazo.
IA EXPLICABLE:
Un aspecto clave del proyecto MPI fue la integración de IA explicable. Los algoritmos de inteligencia artificial suelen funcionar como "cajas negras", generando resultados que pueden ser difíciles de comprender para quienes no son expertos. Para aumentar la confianza y la adopción del sistema, se utilizaron técnicas de IA explicable, lo que permitió que el proceso de toma de decisiones del algoritmo fuera más transparente. De este modo, los gerentes de ventas no solo entendieron qué producto se recomendaba, sino también el razonamiento detrás de esa recomendación.
Al proporcionar al equipo comercial una visión clara sobre el porqué de las sugerencias del sistema, el banco logró mejorar el compromiso con los clientes y aumentar la efectividad de sus esfuerzos comerciales.
Los resultados:
El proyecto MPI tuvo un impacto profundo en la forma en que se percibe la inteligencia artificial dentro del banco. Fomentó una mayor interacción con la IA en toda la organización, ya que los colaboradores no solo recibían sugerencias, sino que también proporcionaban valiosos comentarios para mejorar el sistema. Este ciclo de retroalimentación permitió que el motor de IA aprendiera y evolucionara de forma continua, haciendo que la solución fuera cada vez más efectiva con el tiempo.
A nivel tangible, la solución MPI superó significativamente los objetivos de ingresos iniciales establecidos para el proyecto. También recibió una destacada mención honorífica por Innovación en Servicios Bancarios en los ABI Awards, un testimonio de su impacto y éxito.
Conclusión:
El proyecto MPI demostró el poder transformador de la analítica predictiva en el sector bancario. Al integrar la inteligencia artificial con la experiencia empresarial y hacer el proceso más transparente y comprensible, el banco no solo mejoró sus campañas de marketing, sino que también estableció un nuevo estándar para la aplicación de la IA en el sector financiero.