Las pequeñas y medianas empresas (pymes) representan el 99% de todas las compañías en la Unión Europea y Estados Unidos. Sin embargo, acceder a financiamiento y servicios bancarios adecuados ha sido una lucha constante para muchas de ellas. Esto se debe, en parte, a los desafíos económicos y a la infraestructura heredada con la que operan muchos bancos, lo que dificulta capitalizar las oportunidades que presenta este mercado.
Pero, ¿cómo pueden los bancos aprovechar esta oportunidad y al mismo tiempo ofrecer un servicio eficiente y personalizado? La respuesta está en la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML), tecnologías que están revolucionando la manera en que las instituciones financieras gestionan y atienden a sus clientes.
Un mercado desafiante y con alto potencial
Según un análisis reciente de la International Finance Corporation, el 40% de las micro, pequeñas y medianas empresas en el mundo se encuentran limitadas en su acceso al crédito. Este sector enfrenta una brecha de financiamiento global de alrededor de 5.7 billones de dólares. No obstante, aquellos bancos que logren cerrar esta brecha podrían obtener enormes beneficios.
Clemens Mueller, líder de la plataforma bancaria George Labs del Erste Group, señala que “el mercado de las pymes es significativo y presenta una oportunidad no aprovechada para muchos bancos”. Si bien históricamente las pymes valoran un servicio personalizado y una relación cercana con sus gerentes de cuentas, el avance tecnológico está permitiendo que los bancos ofrezcan este tipo de atención de manera más escalable y rentable.
La inteligencia artificial como clave para transformar el servicio bancario
La inteligencia artificial y el machine learning están ayudando a los bancos a optimizar sus procesos, reduciendo el trabajo manual y permitiendo ofrecer experiencias de alta calidad a las pymes de manera más eficiente. Un ejemplo destacado es la banca de Banorte en México, que ha implementado a Maya, un asistente virtual capaz de gestionar consultas y realizar transacciones financieras. Este tipo de soluciones no solo mejora la experiencia del cliente, sino que también reduce la carga de trabajo de los gerentes de relaciones, permitiéndoles enfocarse en cuestiones más complejas.
Empoderando a los gerentes de relaciones con IA: Uno de los primeros pasos que muchos bancos están tomando es implementar herramientas de IA para apoyar a sus gerentes de relaciones desde detrás de escena. Estas soluciones les permiten acceder rápidamente a la información que necesitan para responder consultas de clientes, optimizando el tiempo de respuesta y mejorando la precisión de la información.
Según Susan Davies, jefa de banca empresarial de Santander UK, “las soluciones de IA pueden proporcionar información rápidamente a nuestros empleados, ayudándolos a sentirse empoderados y a mejorar la experiencia del cliente”. Además, Zoltan Illes, director ejecutivo del desarrollo empresarial de micro y pequeñas empresas en MBH Bank en Hungría, comenta que la IA puede ser utilizada para reducir significativamente la carga cognitiva de los empleados, haciendo su trabajo más eficiente.
IA y la personalización del servicio: Uno de los mayores desafíos en la banca para pymes ha sido ofrecer un servicio personalizado a gran escala. Sin embargo, con el uso de la IA, los bancos pueden segmentar mejor a sus clientes, creando microsegmentos con comportamientos comunes y logrando así un servicio más personalizado.
“Si la IA nos ayuda a lograr una segmentación dinámica, podremos maximizar el impacto del modelo de servicio”, menciona un director de estrategia de banca de pequeñas empresas en Grecia. Esta personalización no solo mejora la experiencia del cliente, sino que también puede tener un impacto directo en la lealtad y los márgenes de ganancias para los bancos.
Optimización de operaciones de préstamos: Otra área clave en la que los bancos están viendo resultados significativos es en la optimización de las operaciones de préstamos. La IA y el ML permiten a los bancos acelerar los procesos de análisis de riesgo y toma de decisiones, lo que resulta en un acceso más rápido al crédito para las pymes. Dominic Provencal, jefe de banca empresarial en el Mauritius Commercial Bank, explica que gracias al uso de modelos de scoring de crédito basados en IA, pueden ofrecer financiamiento a sus clientes en cuestión de minutos.
Construyendo ecosistemas con IA: La creación de ecosistemas es otra tendencia emergente en la banca para pymes, donde los bancos aprovechan la IA para integrar datos externos que mejoran la personalización y el compromiso con los clientes. “Desarrollar capacidades más allá de la banca es donde ocurre la magia, porque agrega un valor real para los clientes”, afirma Susan Davies de Santander.
El futuro de la banca para PYMES
A medida que los bancos continúan adoptando soluciones basadas en IA, se está construyendo un futuro donde las pymes podrán acceder a servicios financieros más rápidos, eficientes y personalizados. El uso de estas tecnologías no solo está ayudando a los bancos a optimizar sus operaciones, sino que también está permitiendo que ofrezcan un “servicio de guante blanco” que, hasta ahora, parecía inalcanzable a gran escala.
En un contexto donde el acceso al crédito es cada vez más crucial para la supervivencia y crecimiento de las pymes, los bancos que sepan aprovechar las capacidades de la IA y el machine learning estarán mejor posicionados para cerrar la brecha financiera y, al mismo tiempo, generar lealtad y valor a largo plazo.
En conclusión, la IA y el ML no son solo herramientas tecnológicas; son la clave para transformar la banca para pymes, permitiendo a los bancos atender mejor a sus clientes, mejorar su rentabilidad y, lo más importante, cerrar una brecha de financiamiento global que afecta a millones de empresas en todo el mundo.
Referencias
- Navigating AI & Data for SME Banking Success by Qorus & AWS: https://aws.amazon.com/es/financial-services/aws-and-qorus-banking-aiml-and-generative-ai-report-2024/
