La información se ha convertido en una de las principales herramientas para impulsar el crecimiento económico del sector bancario y financiero. Gracias al desarrollo tecnológico, existe la posibilidad de analizar el dato transaccional para construir productos bancarios cada vez más personalizados y adaptados a las necesidades de los clientes. 

¿Qué son los datos transaccionales y por qué son valiosos para los bancos?

Entender y comprender el dato transaccional bancario es una novedosa estrategia que tiene la capacidad de mejorar los niveles de eficiencia y competitividad de los bancos. El análisis de datos bancarios permite a las empresas estudiar la situación económica y financiera de sus clientes, facilitando el diseño y comercialización de productos a medida. 

En este sentido, los datos transaccionales son toneladas de información relacionada con las operaciones realizadas cotidianamente por un gran número de clientes bancarios. Gracias al desarrollo de avanzadas soluciones de IA y análisis de datos, es mucho más sencillo procesar esta información, optimizando la toma de decisiones. 

Descubre cómo los datos bancarios pueden proporcionar a las empresas información valiosa sobre los clientes y mejorar la personalización de productos y servicios

Los datos bancarios no solo ofrecen una gran cantidad de información sobre la situación económica de los clientes, sino que, además, permiten identificar patrones y determinados hábitos de consumo. Como resultado de ello, es posible ofrecer soluciones digitales hiperpersonalizadas. 

A su vez, es importante señalar que el análisis del dato transaccional optimiza procesos como la toma de decisiones, la inclusión financiera y las evaluaciones de riesgo.

Cómo los bancos están utilizando la tecnología para ofrecer productos y servicios

Para poder ofrecer productos y servicios personalizados, es necesario categorizar y analizar el dato transaccional de los clientes. Para ello, empresas como Coinscrap Finance utilizan un motor de categorización que permite convertir la información bancaria en bruto en operaciones financieras claras y comprensibles. 

El nivel de precisión de este sistema supera el 90%, logrando analizar la información con el objetivo de clasificarla en determinadas categorías.  

Descubre cómo las empresas están aprovechando la inteligencia artificial y el análisis de datos para mejorar la personalización de sus productos y servicios basados en los datos bancarios

Para llevar a cabo el proceso de análisis de la información bancaria de los clientes, el motor de categorización emplea modelos de machine learning para comprender los datos. Aunado a ello, se usa la inteligencia artificial para el procesamiento del lenguaje natural, lo que permite limpiar y analizar los datos transaccionales. 

Una vez realizado este proceso, el motor de categorización se encarga de clasificar cada una de las transacciones analizadas para encasillarlas en un conjunto de categorías que pueden variar según el cliente. 

Cómo construir productos hiperpersonalizados con datos bancarios

El motor de categorización permite a las empresas ejecutar un detallado análisis de datos bancarios gracias a su capacidad para comprender cada tipo de transacción. Por ejemplo, este software puede entender que una compra en Repsol debe ser clasificada en la categoría «energía» o que una operación en Netflix debe clasificarse como una «suscripción». 

Aprende cómo las empresas pueden utilizar los datos bancarios para crear ofertas altamente personalizadas que se adapten a las necesidades específicas de cada cliente

Una vez se han categorizado todas las transacciones de un cliente, las entidades bancarias tienen la posibilidad de conocer las tendencias y los hábitos de consumo de sus clientes. Basándose en estas categorías, pueden identificar sus necesidades y ofrecer servicios que puedan suponer una atractiva solución. 

Ejemplos de bancos que ya utilizan el análisis de datos transaccionales para ofrecer productos

El caso de éxito de Hucha Santander es una muestra de las increíbles capacidades de una herramienta de análisis de datos transaccionales. Gracias a su alianza con Coinscrap Finance, el mayor banco de España comenzó a ofrecer a sus clientes una herramienta de microahorro que ha conseguido más de 161 millones de euros ahorrados. 

Descubre cómo empresas líderes utilizan datos bancarios para ofrecer productos y servicios hiperpersonalizados que mejoran la experiencia del usuario y aumentan su satisfacción

Santander, Caser Seguros y Evo Banco son algunas de las principales entidades bancarias y financieras que se han sumado al análisis de datos bancarios. Solo así han logrado mejorar la comprensión de las necesidades de sus clientes, impulsado la creación de productos hiperpersonalizados y mejorando su cifra de negocio.

Como se puede ver, el análisis de datos bancarios es un novedoso proceso que beneficia tanto a empresas como a clientes. Gracias a los datos transaccionales, es posible construir productos bancarios atractivos, rentables y seguros.

(I.S.)