En un mundo financiero cada vez más competitivo y digitalizado, las organizaciones buscan constantemente estrategias para optimizar procesos, mejorar la experiencia del cliente y mantenerse a la vanguardia de las necesidades actuales. En este contexto, la hiperautomatización emerge como una herramienta clave que está transformando el panorama de la mayoría de las entidades. Al combinar inteligencia artificial, automatización de procesos robóticos (RPA) y analítica avanzada, está revolucionando la operación de todos los actores del ecosistema financiero, especialmente de los bancos y su interacción con los clientes.
Según una encuesta de Gartner realizada a más de 300 líderes de infraestructura y operaciones (I&O) que no contaban con ninguna estrategia de automatización, el 85% de ellos respondió que aumentarán sus inversiones en hiperautomatización en los próximos dos o tres años.
Santiago Etchegoyen, Cofundador y CTO de uFlow, la compañía de tecnología aplicada al mercado financiero que desarrolló un motor de decisiones enfocado en automatizar los procesos de evaluación crediticia de las empresas financieras, explica que la hiperautomatización es la combinación de tecnologías disruptivas para automatizar de manera integral y completa todos los procesos de una organización.
“Si bien esto impacta positivamente en cualquier industria, una de las que actualmente obtiene más beneficios es el sector financiero. Ya que el mismo permite ofrecer una experiencia fluida y personalizada a los clientes, anticipando sus necesidades y brindando respuestas inmediatas a sus consultas. Esto se logra mediante la implementación de chatbots inteligentes, aplicaciones web optimizadas y sitios móviles”, señala Etchegoyen.
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La experiencia de los usuarios también mejora, ya que el motor permite ampliar los horarios de atención a clientes. Al automatizar el proceso, se pueden atender solicitudes las 24 horas del día, los 7 días de la semana, reducir tiempos de atención y obtener respuestas más acertadas. Sin embargo, son los motores de decisiones los que llevan las estrategias de hiperautomatización a adquirir un sentido más amplio, relacionado con el acceso al crédito de personas históricamente no bancarizadas. Su uso permite analizar en segundos todas las variables de una persona que quiere acceder a un producto crediticio.
“En ese sentido, cabe señalar que el motor de decisiones puede evaluar a las personas y determinar si califican o no para un producto específico. Es decir, en medio de cualquier evaluación, también puede determinar si el solicitante es apto para otro producto diferente. Esto se debe a que el motor de decisiones analiza datos en segundos, y evalúa los parámetros de la persona para ofrecerle tal vez otro producto”, asegura el CTO de uFlow.
Incluso, los bancos pueden llegar a segmentos de la población que tradicionalmente han estado excluidos del sistema financiero. La hiperautomatización hace que los productos que ofrecen las entidades sean más accesibles para comunidades minorizadas, marginadas y desatendidas, ya que elimina barreras subjetivas, o los análisis financieros acotados por contar con fuentes de datos limitadas a historiales exclusivamente bancarios. Hoy en día, el aprovechamiento de este modelo, el uso de tecnologías y la apertura al Open Finance permitirán un mayor acceso al crédito a muchas más personas.
Si bien la mayoría de las personas en Latinoamérica (79%) tiene acceso a servicios financieros básicos, todavía hay margen para lograr un nivel más avanzado de inclusión financiera, según un estudio realizado el año pasado por Mastercard. Asimismo, aunque el 58% de las personas encuestadas en la región tiene tarjeta de crédito, apenas 3 de cada 10 tiene acceso a otras formas de crédito, como préstamos, seguros o productos de inversión.
De esta manera, la adopción de la hiperautomatización por medio de la implementación de motores de decisiones, es clave para mejorar los indicadores de las entidades y promover un mayor acceso al crédito. Al automatizar procesos manuales y repetitivos, tanto bancos como cooperativas o fintechs pueden aumentar la eficiencia operativa, reducir errores y minimizar el riesgo de fraude. Incluso, mediante la aplicación de analítica avanzada a grandes conjuntos de datos, pueden identificar tendencias, predecir comportamientos y tomar decisiones más informadas.
