Maximize Value Across the Entire Customer Lifecycle
Cualquiera que haya jugado alguna vez a un videojuego sabe que, para alcanzar tu objetivo final, ya sea rescatar a la princesa, derrotar al jefe o simplemente (y casualmente) dominar a la competencia, debes potenciar las habilidades de tu personaje cada vez que puedas. De la misma manera, para tener éxito en el mundo de los servicios financieros digitales de hoy en día, debes aumentar tus capacidades en materia de toma de decisiones de riesgo siempre que sea posible. Entonces, en el mundo de los servicios financieros, ¿cuál es el máximo poder disponible en materia de toma de decisiones en este momento?
Sé que estás pensando, ¿cómo puede algo que no te ofrece ningún tipo de poder de invencibilidad ser considerado el mejor poder? Porque hace algo mejor que eso. En lugar de eludir los riesgos por un corto período de tiempo antes de que necesites una recarga,
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te permite usar esos riesgos para mejorar cada vez más en la toma de decisiones. A su vez, te brinda el poder de hacer cosas que han estado fuera del alcance de las capacidades tradicionales de toma de decisiones, tales como habilitar aprobaciones para consumidores no bancarizados, adaptarte a mercados en constante cambio sin sacrificar la experiencia del cliente y optimizar continuamente la toma de decisiones a lo largo del ciclo de vida del cliente. Entonces, si la IA es el mejor poder, ¿por qué no hay más personas que ya la estén usando para marcar la diferencia? Porque, de los proyectos de IA lanzados, solo el 11 % 1 muestra beneficios significativos. ¿Por qué? Hay muchas razones, entre otras: • Falta de enfoque en desafíos comerciales específicos • Alto costo de entrada y costos continuos crecientes • Falta de tecnología adecuada • Los datos correctos no están disponibles • Conocimiento interno limitado • El proyecto no aporta valor en un tiempo razonable • La precisión de la IA comienza a decaer Sin embargo, estos desafíos no disminuyen el atractivo de la IA. De hecho, el 86 % de las empresas líderes en servicios financieros planean aumentar sus inversiones en IA durante el próximo año 2 . En la siguiente sección, veremos los posibles beneficios de la IA que impulsan a las empresas a continuar con los proyectos de IA, incluso cuando los existentes no han producido los resultados esperados.
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Lleva la toma de decisiones a un nivel superior a lo largo del ciclo de vida del cliente Si bien solo una pequeña cantidad de los proyectos de IA se perciben como un éxito, aquellos que tienen éxito crean beneficios tangibles que impulsan el crecimiento, aumentan la agilidad y hacen que tu negocio sea más competitivo. Hay muchas decisiones a lo largo del ciclo de vida del cliente en las que la IA puede aportar un valor significativo. Amplía tu base de clientes • Dile sí a los clientes que no has podido aprobar antes • Sal de tu base de préstamos actual sin aumentar el riesgo • Decisiones basadas en datos alternativos • Potenciar la inclusión financiera Identifica el fraude • Optimiza automáticamente tu toma de decisiones para gestionar la evolución del fraude • Pasa de un enfoque basado en reglas a un modelo de IA de autoaprendizaje • Reduce los falsos positivos • Maximiza la detección Mejora la toma de decisiones a lo largo del ciclo de vida del cliente
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Refina los precios • Realiza la oferta correcta al precio correcto • Maximiza la rentabilidad • Ofrece precios personalizados • Haz que tu cartera de préstamos trabaje más Amplía tus relaciones con los clientes • Utiliza los datos de tus clientes para mostrar cómo, cuándo y qué ofertas ofrecer a tus clientes • Actúa antes de que comparen precios • Intenta predecir cuándo es más probable que se adhieran y responde automáticamente • Maximiza el valor de por vida Optimiza la gestión de clientes • Intenta predecir en lugar de reaccionar ante cuentas morosas • Usa datos en tiempo real para identificar patrones previos a la morosidad • Minimiza pérdidas y reduce el número de cuentas enviadas a cobros • Mejora las relaciones con los clientes
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Recorre un nivel a la vez
Evitar el síndrome del objeto brillante para preparar tu proyecto de IA para el éxito Si eras o sigues siendo un aficionado a los videojuegos, sabes que el primer nivel es siempre una curva de aprendizaje; debes descubrir cómo funcionan las cosas, averiguar qué es posible, aprender a subir de nivel tus habilidades, descubrir cómo no chocar y quemarte, etc. ¡Decidir explorar la inteligencia artificial (IA) en la toma de decisiones es una experiencia muy similar! La IA ofrece la promesa de tantos beneficios valiosos que puede ser difícil elegir solo uno de los objetos brillantes para perseguir. En lugar de eso, terminas tratando de hacer todas las cosas, ¡todas a la vez! Llamaremos a esto el síndrome del objeto brillante. Las investigaciones muestran que el 85 % de los proyectos de IA no logran mostrar valor 3 y la falta de enfoque en un objetivo comercial específico es uno de los principales culpables. El 26 % de las empresas considera que "encontrar un punto de partida" es uno de los tres principales desafíos
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para implementar la IA 4 . ¡Las empresas lanzan intentos de IA a sus desafíos y esperan que algo funcione! En el otro extremo del espectro, muchas empresas no logran lanzar proyectos de IA fuera del tablero de ideas porque no pueden elegir un objetivo específico para comenzar. No es necesario que tu primer proyecto de IA sea una iniciativa de todo o nada a nivel de toda la empresa. Comienza poco a poco y haz que toda la empresa se ajuste al valor que la IA puede aportar. Para lanzar un proyecto exitoso de toma de decisiones con IA que muestre valor, debes comenzar con un desafío comercial definido y enfocarte en un área donde la IA pueda brillar rápidamente. Esto no solo crea valor comercial, sino que también ayuda a impulsar la aceptación comercial. Si tienes dificultades para identificar el mejor problema comercial para abordar primero, una opción es trabajar con un socio tecnológico que ya esté trabajando con empresas como la tuya para ayudarlas a resolver desafíos clave y generar valor con IA. CONSEJO PARA POTENCIAR: ¡No necesitas una gran cantidad de experiencia interna para lanzar una estrategia de IA en materia de toma de decisiones! La elección selectiva del socio adecuado para llenar estos vacíos de conocimiento puede ser una forma rentable y que ahorra tiempo para lanzar proyectos de IA rápidamente. Sin embargo, si ya tienes un equipo científico de datos interno, elige un socio tecnológico que pueda migrar fácilmente sus modelos existentes a una tecnología más fácil de usar.
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Reducir el costo de entrada al mundo de la IA En una encuesta reciente, los ejecutivos de las organizaciones de servicios financieros afirmaron que un proyecto de IA exitoso cuesta en promedio más de $ 3,5 millones (USD). Eso es mucho para invertir en un proyecto, sobre todo si la IA es una tecnología no probada en tu organización. Si eres parte de una fintech en etapa inicial, es un sueño imposible. Entonces, ¿realmente necesitas millones de dólares para agregar IA a tu toma de decisiones? La respuesta es... depende. Si eliges hacer tu proyecto de IA por tu cuenta y construir toda la infraestructura, conseguir el talento internamente, etc., entonces sí, tus costos pueden aumentar rápidamente. Sin embargo, si eliges trabajar con un socio de confianza, podrías incorporar la IA en tu toma de decisiones por un costo mensual incremental de solo unos pocos miles de dólares.
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CONSEJO PARA POTENCIAR: Elige una solución de tecnología escalable para tu estrategia de IA. Si bien comenzar poco a poco con un proyecto enfocado es esencial para obtener recompensas rápidas, necesitarás tecnología que pueda respaldar el crecimiento de la IA en tu estrategia de toma de decisiones para expandir ese éxito.
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Superar los desafíos tecnológicos y de datos para generar valor Hay tres cosas fundamentales que necesitarás para que tu proyecto de IA genere valor comercial: datos utilizables, IA gestionable y toma de decisiones automatizada. Ampliemos lo que queremos decir con estas tres cosas: Datos utilizables Los datos están en todas partes, pero acceder a ellos y utilizarlos es un desafío para muchas empresas. El 59 % de las organizaciones dijeron que la escasez de talento en ciencia de datos es una de las principales barreras para concretar el valor de la IA 5 . En un videojuego, sería uno de esos potenciadores molestos que puedes recolectar pero no puedes usar porque no has adquirido el conjunto de habilidades adecuado. La IA está ávida de datos, pero para consumirlos estos deben estar en una forma utilizable y disponibles en un volumen lo suficientemente grande como para que los modelos de IA puedan identificar los patrones que optimizarán tu toma de decisiones. Muchas organizaciones que desean lanzar proyectos de IA no tienen la variedad o el volumen de datos o la arquitectura de datos necesarios para aprovechar al máximo la IA.
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Tu empresa tiene dos opciones para resolver este problema de datos inutilizables y aislados: una, construir la infraestructura de datos internamente para respaldar esto, que es un compromiso que requiere muchos recursos. O dos, elegir un socio tecnológico que ofrezca una solución de instalación instantánea (plug-and-play) para esto. CONSEJO PARA POTENCIAR: Los datos de seguimiento de tu toma de decisiones, cuando se introducen en tus modelos de IA, impulsarán la optimización del rendimiento. ¡Cualquiera sea la ruta de datos que elijas, asegúrate de tener el poder de aprovechar tus datos de toma de decisiones! IA gestionable Los científicos de datos podrían dedicar un libro electrónico completo solo a esta sección, pero mantendremos una mirada general de alto nivel sobre por qué las empresas no logran implementar proyectos de IA y cómo superar esto. La herramienta (modelo) adecuada para el trabajo: Si alguna vez has investigado las plataformas de IA, sabrás que los modelos no son escasos. De hecho, hay una sobreabundancia de modelos. ¿Por qué esto es un problema? Porque requiere que tu equipo sepa qué modelo usar y cuándo, agregando tiempo adicional y necesidades de recursos. Es como tener que adivinar qué arma es efectiva contra las amenazas, en lugar de que el juego te diga qué herramienta elegir. Es como intentar que tu héroe cruce un barranco usando una pala en lugar de un látigo. Se acabará el juego a una velocidad récord. Hay soluciones disponibles que automatizarán este proceso para ti. Utilizan pruebas automáticas para
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seleccionar el modelo más efectivo para el problema comercial que estás tratando de resolver. Por ejemplo, puede haber 30 modelos que podrían mostrar resultados positivos. Para elegir el correcto, la automatización se ejecutará a través de estos modelos para mostrarte qué modelo o combinación de modelos es más efectivo según tus necesidades específicas, ya sea para reducir las tasas de morosidad, aumentar las conversiones, reducir el riesgo, prestar más, etc. Activar modelos y mantenerlos efectivos: A menudo, es mucho más fácil hacer las cosas en la comodidad de tu propia casa u oficina que hacer que las cosas funcionen en el mundo real, y la IA no es diferente. La implementación de modelos puede ser desalentadora: al 47% de los ejecutivos les resulta difícil integrar proyectos cognitivos en procesos y sistemas existentes. 6 Cuando se implementan, o si se implementan, el monitoreo del rendimiento suele ser limitado, lo que significa que cuando los modelos se desvían, la reducción de su eficacia no se nota ni se aborda tan pronto como debería. Esto afecta directamente su capacidad para hacer predicciones precisas. Para tener éxito con tu proyecto de IA, necesitarás una solución de operaciones de aprendizaje automatizado (MLOps) que simplifique la implementación, el monitoreo y la re educación de tus modelos. Nuevamente, esto es algo que podrías construir internamente, pero asociarte con un recurso externo es una opción rentable. Y, si ya has comenzado tu proceso de IA pero te has topado con obstáculos con la tecnología, no necesitas desechar tus modelos existentes. En lugar de eso, un socio tecnológico debería poder migrar, recrear o ejecutar por detrás fácilmente tus modelos.
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CONSEJO PARA POTENCIAR: Piensa en asociarte con un proveedor de tecnología como si contrataras a un plomero. Ellos hacen todo el trabajo duro por lo que todo lo que necesitas hacer es abrir el grifo para que el agua corra (activar tu modelo) de la manera más eficiente posible.
Toma de decisiones automatizada
¿Cuál es el punto de usar IA para hacer predicciones si no usas esas predicciones para tomar decisiones? Para maximizar verdaderamente el potencial de la IA, esta debe trabajar mano a mano con tus soluciones en materia de toma de decisiones. Con la toma de decisiones automatizada que pone en práctica esas predicciones, puedes mejorar el rendimiento en cualquier momento en que se tomen decisiones a lo largo del ciclo de vida del cliente. Piensa en la IA como combustible que alimenta tu toma de decisiones. Eliminar los silos y lograr este tipo de relación entre la toma de decisiones y las tecnologías de IA es imprescindible para el éxito de tu proyecto, y esta integración debe ocupar un lugar destacado en tu lista de compras o construcción. En muchas organizaciones, los datos, la IA y la toma de decisiones rara vez son una solución integral dentro de una organización. Los encontrarás aislados. Y el proceso de integración de estos tres componentes es a menudo la fuente de retrasos y fracasos para los proyectos de IA. CONSEJO PARA POTENCIAR: Ya sea que compres o construyas tu solución de toma de decisiones de IA, asegúrate de que las capacidades de toma de decisiones, de datos y de IA estén prediseñadas o puedan integrarse en una unidad cohesiva. ¡Te ahorrará tiempo y dinero!
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Establecer nuevos récords para generar valor más rápido En nuestra encuesta reciente de 400 ejecutivos de servicios financieros, el tiempo promedio de valorización de los proyectos de IA fue de más de 121 días y solo el 5 % vio valor en 60 días o menos. Para ser parte de ese 5 %, deberás ser estratégico en el enfoque de tu proyecto. Primero, la gran pregunta, ¿puedes cruzar la línea de meta y lograr valor antes de que se agote el tiempo de 60 días? ¿Si lo haces solo construyendo todo desde cero, incluida la infraestructura y los modelos? Posiblemente. Si tienes suficientes recursos y dinero para invertir en el proyecto. Si eliges tomar la ruta del socio, es absolutamente factible lograr valor en 60 días si la IA y la toma de decisiones se implementan en conjunto. De hecho, si solo estuvieras agregando IA sobre tu toma de decisiones existente, siempre que esta última sea
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lo suficientemente flexible para admitir IA, podrías comenzar a ver valor en 15 días o menos. Cuando no eres tú quien crea la solución, se elimina el tiempo de desarrollo, que ralentiza el tiempo de obtención de valor. En cambio, estás reduciendo el cronograma del proyecto solo al tiempo de implementación, lo que para una solución SaaS de IA debería lograrse en menos de dos semanas. Para una toma de decisiones completa y una implementación de SaaS con IA, debería estar disponible en menos de dos meses. Si tu socio de tecnología de IA y toma de decisiones dice que no es posible, pregúntale por qué. CONSEJO PARA POTENCIAR: Evalúa si tu toma de decisiones existente puede admitir la IA tal como está o si necesitarás enfocarte en una plataforma de toma de decisiones de IA unificada como tu búsqueda principal. ¿Qué queremos decir con esto? Debes establecer si tus capacidades de toma de decisiones son lo suficientemente ágiles y poderosas para admitir la IA sin mucho trabajo. De lo contrario, reemplazar tus motores de decisión con una solución unificada tanto para la IA como para la toma de decisiones te proporcionará mayores recompensas, será más rentable y más rápido de implementar. Puedes tenerlo todo.
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Crear IA con visión de futuro
En la sección anterior, hablamos sobre la importancia de tener capacidades de datos, de IA y de toma de decisiones para potenciar todos los proyectos de toma de decisiones impulsados por IA, pero aún no hablamos sobre por qué es tan importante que los tres se comuniquen entre sí en tiempo real. Uno de los desafíos de cualquier evaluación analítica es que se basa en gran medida en datos históricos para hacer predicciones, pero para ser verdaderamente ágil y capaz de predecir con precisión el futuro, debemos adoptar un enfoque diferente. Volveremos al análisis del videojuego de nuevo... imagina que estás jugando un juego de carreras de autos en el que puedes dar algunas vueltas a la pista mirando lo que tienes delante. Luego, continúas la carrera pero solo puedes mirar hacia atrás. Si tuvieras buena memoria, podrías hacer un trabajo razonable al navegar por la pista. Lo que no podrías hacer es predecir cualquier cambio que se avecinara por delante. Tienes que asumir que las siguientes vueltas serán las mismas que tus vueltas de práctica porque es todo lo que sabes. Las posibilidades de que vayas por el "camino equivocado"
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en algún momento son muy probables. Esta es una toma de decisiones tradicional basada en datos históricos. Funciona bien mientras todo sigue el status quo, pero se mete en problemas cuando el camino adelante cambia. Ahora, imagina conducir en la misma pista pero con una vista de 360 grados de lo que te rodea, y en un automóvil mejorado que puede usar datos en tiempo real para ajustar automáticamente el rendimiento del vehículo. No solo estarás preparado para lo que puedes ver delante de ti, los sistemas de seguridad de tu automóvil estarán ajustando el rendimiento para ayudarte a llegar primero a la línea ganadora. Tu automóvil ha aprendido del pasado y está absorbiendo todo lo que le sucede en ese momento para predecir la ruta óptima a seguir. Se trata de modelos de optimización automática en materia de toma de decisiones de IA que utilizan datos en tiempo real. Entonces, ¿cuál es el punto clave aquí? Si deseas hacer predicciones precisas sobre el futuro, necesitas datos, IA y toma de decisiones reunidas en un solo automóvil que se optimiza automáticamente. Cuando tienes esto, tus datos alimentan tu IA, lo que a su vez alimenta tu toma de decisiones. Pero esto no termina ahí. La toma de decisiones luego retroalimenta datos a la IA sobre el desempeño de las decisiones, lo que le permite aprender de cada decisión tomada para así poder hacer predicciones más precisas. CONSEJO PARA POTENCIAR: Si bien el desvío (del modelo) puede ser un objetivo en los juegos de carreras, es un desafío a superar en la vida real. Elige la tecnología que hace que la re educación y la optimización automática del modelo sean rápidas y fáciles para desbloquear la última actualización de precisión.
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Evitar el "fin del juego" no tiene por qué ser difícil cuando se trata de lanzar y obtener valor a partir de tus decisiones impulsadas por IA. Si bien muchos intentan hacerlo solos, elegir un socio que proporcione la tecnología y la experiencia fundamentales para tu estrategia de IA puede eliminar muchos de los desafíos que retrasan los lanzamientos y no permiten un RCI rápido. Hemos reunido los puntos principales de este libro electrónico para ayudarte a mejorar la toma de decisiones con IA. Tu guía de trucos para subir de nivel en la toma de decisiones con IA 1. Elige tu proyecto de IA con cuidado. Si tienes dificultades para superar el síndrome del objeto brillante, trabaja con un socio que pueda ayudarte a elegir el lugar correcto para comenzar. 2. Comienza con algo pequeño para una victoria rápida. Eso hará que la implementación comercial de una estrategia de IA a gran escala sea mucho más fácil. 3. Para desbloquear el valor de las predicciones de IA, necesitas decisiones de clase mundial para ponerlas en acción.
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4. Tus datos, decisiones e IA deben actuar como una unidad cohesiva. Si no lo hacen, es posible que veas el valor de la IA, pero nunca podrás maximizar su potencial. 5. Tu tecnología debe facilitar la puesta en marcha de tus modelos de IA. Nunca volverías a contratar a un electricista si su cableado requiriera que actives 15 interruptores para encender una sola bombilla. 6. Los datos de toma de decisiones ayudan a la IA a optimizar su rendimiento. Necesitas tecnología que potencie el circuito de retroalimentación continuo entre la toma de decisiones y la IA. 7. Una vez que la IA esté activa, recuerda que necesitarás una forma sencilla de volver a entrenarla y mantenerla precisa. La tecnología de IA con soporte para el reentrenamiento en vivo hace que ese proceso sea mucho más eficiente. 8. La tecnología adecuada puede hacer que tus equipos de Riesgo y Ciencia de Datos sean mucho más eficientes. Por ejemplo, tener tecnología que pueda seleccionar automáticamente el modelo correcto para la tarea correcta puede ahorrarte una cantidad increíble de tiempo. 9. Los datos son el alimento de tu estrategia de IA. Tener fácil acceso a los tipos correctos de datos utilizables es esencial. Si deseas impulsar el valor de la IA rápidamente y no tienes la arquitectura para respaldar esto, conéctate con un socio tecnológico que la tenga. 10. Puedes obtener valor de la toma de decisiones impulsada por IA en 60 días o menos. ¿No nos crees? ¡Déjanos mostrarte cómo! CONSEJO EXTRA: Cuando selecciones un proveedor de tecnología, no mires solo la tecnología; pregúntate si este es un socio con el que deseas trabajar. ¿Su conocimiento y experiencia complementan los tuyos? ¡Deberían!
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La plataforma Provenir reúne datos, IA y toma de decisiones en una única interfaz de usuario sin código. Combina el poder del acceso universal a los datos, la IA simplificada y la tecnología de toma de decisiones de clase mundial para tomar decisiones de riesgo más inteligentes a lo largo del ciclo de vida del cliente. Dile no a la tecnología inflexible. Dile sí a la tecnología escalable y fácil de usar que te permita lanzar, innovar y expandirte según tu línea de tiempo. ¿Estás listo para escribir la historia sobre el crecimiento de tu propia fintech? Visita Provenir.com.
Lleva la toma de decisiones a un nivel superior con IA
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Endnotes 1 https://www.fierceelectronics.com/electronics/just-11-companies-using-ai- reap-significant-financial-roi-study-finds 2 https://theroadahead.economist.com/pdfs/us-eiu-thoughtspot.pdf 3 https://medium.com/@NeotericEU/the-single-most-important-rea - son-why-ai-projects-fail-68c8c1f72dee#:~:text=Research%20 shows%20that%20there%20are,you%20actually%20start%20your%20 - project. 4 https://www.semrush.com/blog/artificial-intelligence-stats/ 5 https://research.aimultiple.com/ai-stats/ 6 https://hbr.org/2018/01/artificial-intelligence-for-the-real-world
TÚ GANAS!
Gracias por jugar.
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