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Vidhyashankar Sriram en ELETS BFSI

18 de junio de 2022

Fecha: 16 de junio de 2022

Fuente: ELETS BFSI

A medida que los clientes se mueven cada vez más hacia la tecnología en la nube, la necesidad de productos SaaS va en aumento. Los sistemas bancarios centrales se están volviendo obsoletos y se están desgastando, con la evolución de la tecnología, especialmente en torno a los pagos. Elegirlo como un servicio reduce el riesgo de financiar los proyectos equivocados. Esto también plantea un escenario en el que la tecnología podría moverse del borde al núcleo en el funcionamiento del banco, para comprender los desafíos que enfrentan actualmente los bancos tradicionales. Nidhi Shail Kujur de Elets News Network (ENN) interactuó con Vidhyashankar Sriram, vicepresidente de soluciones para clientes de Crayon Data.

¿Cuáles son los desafíos a los que se enfrentan actualmente los bancos tradicionales cuando intentan aplicar los datos existentes de los clientes para mejorar la experiencia y la retención de los clientes?

Hay dos desafíos que prevalecen en los bancos tradicionales.


Recomendado: ¿Qué es el Big data?.


1) Los sistemas Core heredados no son compatibles con los datos: los sistemas Core se construyen en una era no centrada en los datos. En consecuencia, los bancos deben encontrar formas más nuevas e innovadoras de obtener los datos. El ciclo de implementación de extremo a extremo para que un banco extraiga datos de 20 variables de sus sistemas heredados, los convierta en un resultado específico y colabore con un sistema fintech externo sería de un mínimo de 6 meses. Por el contrario, los neobancos y los sistemas de pago harían lo mismo en tan solo unos días.

2) La incapacidad de separar los datos comerciales procesables de los datos financieros más sacrosantos: para un banco, el mismo marco de TI generalmente maneja un sistema para debitar el saldo de la cuenta y un bot de chat para manejar las consultas de los clientes. Esto dificulta el ritmo al que se implementan los casos de uso más simples. Finalmente, terminamos con interfaces voluminosas no intuitivas ya que no hay forma de experimentar.

En general, los puntos de contacto con los clientes están siendo eliminados por el mundo empresarial digital y fintech. Los bancos se están convirtiendo en un proveedor de balance que en un proveedor de interacción con el cliente.

¿Cómo pueden las empresas de BFSI utilizar la tecnología y la IA (inteligencia artificial) de manera eficaz para utilizar sus datos?

La cuenta bancaria o la tarjeta de crédito de un cliente es la única información que lleva para cada transacción que realiza. El más cercano es Telcos. Esto le da a los bancos la ventaja de tener los mejores asientos del juego. Esto puede traducirse en guiar a los clientes en sus elecciones de estilo de vida y podría influir en cada decisión financiera que tomen a lo largo del curso.

A través de múltiples puntos de contacto, los bancos ahora pueden guiar en

1) Opciones de estilo de vida (gasto)

2) Opciones de productos bancarios (Lend)

3) Opciones sobre en qué/dónde quieren invertir (ahorrar)

Si miramos internamente, el dinero una vez dentro de un banco, se convierte en datos. Cada proceso dentro de una empresa de servicios financieros está sumergido en una avalancha de datos. Por ejemplo, los banqueros están tan acostumbrados a viajar a sus sucursales y auditarlas. Pero si el funcionamiento de la sucursal arroja datos, ¿podemos sentarnos de manera centralizada y rastrearlos continuamente? ¡Hace que el proceso sea continuo!

Imagine que, en lugar de que la sucursal se «prepare» para una auditoría, hay un modelo central dirigido por IA que observa continuamente cada uno de sus pasos.

La transición a la nube ya es una realidad. Ya no es una opción o una elección. La explosión de los datos que se pueden capturar hace que las plataformas clásicas de almacenamiento de datos sean prohibitivamente costosas. También los aísla de colaborar y asociarse con el ecosistema financiero más grande.

A medida que los clientes se mueven cada vez más hacia la tecnología en la nube, la necesidad de productos SaaS va en aumento. Los sistemas bancarios centrales se están volviendo obsoletos y se están desgastando, con la evolución de la tecnología, especialmente en torno a los pagos. Elegirlo como un servicio reduce el riesgo de financiar los proyectos equivocados. Esto también plantea un escenario en el que la tecnología podría pasar del borde al núcleo en el funcionamiento del banco.

En la era de la información actual, la atención se ha convertido en un recurso escaso. Se ha mercantilizado como una parte integral del modelo de generación de ingresos en todas las empresas. La experiencia del cliente se ha convertido ahora, más que nunca, en una batalla por la atención. Con las empresas volviéndose digitales, los puntos de contacto con los clientes están aumentando, lo que desafía a las empresas a unificar experiencias en todos los canales.

Hablemos de personalización: ¿puede compartir algunos ejemplos estelares de cómo BFSI ha implementado la personalización para aumentar la participación de la billetera?
  • Personalización en torno a las opciones de estilo de vida: las tarjetas de viaje han llevado la personalización al siguiente nivel. Ahora son recomendadores de destinos en lugar de ser pasivamente una tarjeta que solo brinda beneficios de viaje.
  • Personalización en torno a ser parte del viaje de préstamo: no solo llevando al cliente al comerciante correcto, sino también brindando personalización con respecto a los precios y el valor que resonarán con los requisitos del cliente.
  • Proporcionar los productos correctos en el momento adecuado: especialmente para seguros de salud/viaje u optar por la conversión de divisas o el tipo de productos de inversión que deberían comprar
¿Qué recomendaría a las empresas en un escenario Build vs Buy con respecto a la habilitación de IA? ¿Cuáles son los beneficios que ve para ‘comprar’?

¡Como era de esperar, elegiría el lado de Compra! He mostrado mi preferencia invirtiendo mi carrera personal en ello al pasar de un banco a una empresa de inteligencia artificial.

La mayor ventaja de Build es la capacidad de monetizar lo que hace como un producto y venderlo más tarde (por ejemplo, i-flex fue un producto creado por un banco), pero la desventaja es que existe presión para mantener un conjunto completo de talento internamente.

La mayor ventaja de Comprar es que usted también es parte del viaje del producto después de la primera compra. Esto significa que tiene acceso a actualizaciones y versiones más nuevas, dejando el trabajo a los expertos.

¿Cómo permite Crayon Data el viaje de la IA para los bancos?

Crayon Data es una empresa de inteligencia artificial y big data con sede en Singapur. Identificado por Gartner como uno de los 40 principales proveedores de personalización digital. Crayon permite a los clientes de primer nivel en industrias como banca, billeteras digitales y viajes y hotelería tener conversaciones personalizadas con cada uno de sus clientes, a través de varios canales de comunicación. maya.ai es una plataforma impulsada por IA diseñada para brindar a las empresas tradicionales la capacidad de proporcionar experiencias digitales personalizadas similares a Netflix a gran velocidad y escala.

Para capturar brevemente nuestro viaje

Paso 1: Nos volvemos buenos escribiendo el mejor conjunto de modelos para problemas de negocios. La atención se centró en hacer coincidir los millones de clientes (resumidos como necesidades) en el lado de la compra y los millones de comerciantes (resumidos como opciones) en el lado de la venta.

Paso 2: A los bancos les preocupaba traducir la personalización en ofertas, ya que tenían una oferta limitada de vínculos comerciales. Entonces, Crayon también se metió en el espacio de ofrecer ofertas. Esta es nuestra propuesta de Bazar donde conectamos a los comerciantes con los bancos.

Paso 3: Los datos en la nube en la forma correcta se convirtieron en un problema para los bancos. Entonces, ahora estamos en el espacio de datos como servicio (DaaS). De este modo, los bancos estarán preparados para la IA no solo para Crayon, sino también para Fintech para el mundo.

¿Qué le espera a Crayon?

Permítanme limitarme a lo que le espera a Crayon Data en el espacio de los servicios financieros. Tenga en cuenta que el problema central de hacer coincidir la demanda adecuada con la oferta se extiende a los mercados, las empresas B2B y el comercio electrónico. Si bien seguiremos buscando más bancos que estén interesados ​​en nuestra solución, ahora nos estamos expandiendo de acuerdo con la forma en que se están transformando los servicios financieros. Eso se traduce en permitir que nuestras soluciones se vuelvan más nítidas y compatibles en el espacio de las billeteras y la neobanca. Hemos tenido la suerte de tener algunos de los bancos y billeteras más grandes de la India, Medio Oriente y el Sudeste Asiático en nuestra cartera de clientes. Esto nos ayuda a tener un punto de vista para presenciar grandes volúmenes de negocios pero lo suficientemente pequeños como para ser ágiles y diseñar para el futuro.