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La nueva banca digital abre un abanico de oportunidades virtuales a los clientes. La irrupción de la nueva tecnología ha transformado por completo el comportamiento de los clientes y la propia arquitectura informática del sistema bancario tradicional, un cambio que exige una gobernanza eficiente en la gestión de los datos, tener acceso  a las herramientas y ser capaces de desarrollar analíticas necesarias en un contexto de elevada competencia. El control de costes y la correcta discriminación de transacciones por riesgo y precio son esenciales para seguir siendo competitivos.

La democratización de las ofertas de servicios y productos ha obligado a las entidades tradicionales a digitalizar los trámites e incorporar nuevas funcionalidades para responder a las demandas de los clientes. En muchos casos, se abre una nueva era de colaboración, cooperación entre los anteriores y los nuevos actores del sistema financiero: fintech, bigtech, neobancos etc.. Si en un principio, la digitalización en sí, era rechazada por miedo a la inseguridad, hoy los clientes prefieren esta opción porque se ajusta más a sus necesidades al ser más práctica, accesible y abaratar costes. Hoyen dia los riesgos y fraudes “online” pueden controlarse con los nuevos sistemas de redes y seguridad gracias a empresas proveedoras de esta tipología de software. Las entidades financieras y empresas delegan en empresas expertas como GDS Modellica la gestión de sus riesgos para aumentar la rentabilidad y crecer en este entorno dinámico. Las empresas automatizan y optimizan sus decisiones operativas para aprovechar el valor del negocio.

En cuanto a los principales pilares que conforman la banca digital según GDS Modellica, son cinco:

1.- Banca Omnicanal: capacidad del cliente de acceder y tener una experiencia consistente en todos los canales físicos y digitales, como aplicaciones móviles, banca por internet, call center u otros.

2.- Banca Inteligente. Las nuevas herramientas de Inteligencia Artificial permiten analizar y predecir el comportamiento de clientes, y así asesorar y ofrecer servicios personalizados y precisos. La Inteligencia Artificial llegará a todos los ámbitos de la banca digital. La mayor disrupción e impacto de la IA se producirá en la trastienda. Siempre con medidas reguladoras y de seguridad para hacer frente a estos cambios. 

3.- Banca Modular. Ofrecer procesos rápidos y ágiles, utilizando una arquitectura modular y flexible capaz de implementar plataformas sin afectar al sistema por completo. Una arquitectura ágil que permita adaptar, eliminar o agregar canales de distribución con menores costos.

4.-Banca Abierta. La entrada en vigor de la directiva PSD2 ha hecho que los bancos abran sus API (interfaz de programación de aplicaciones) para la competencia, proporcionando datos del banco. Ofrecen a proveedores externos del banco formas seguras de acceder a la información financiera de los clientes y de esta forma agregar valor al cliente. Si bien existen amenazas, la banca abierta proporciona nuevas oportunidades para el negocio.

5.- Banca siempre activa e invisible, lograr que se integren a la perfección los servicios financieros de la banca digital en la vida cotidiana de los consumidores. La tecnología posibilita un mundo siempre activo, donde las oportunidades comerciales aparecen y se evaporan con la misma rapidez.

La banca digital ha de apostar por la innovación, la digitalización, la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático. Ha de ser capaz de observar, catalogar, analizar e interpretar las acciones de los clientes bancarios (respetando siempre su privacidad) para diseñarle y ofrecerles experiencias personales e individuales cuyo objetivo es garantizar la fidelización del usuario y su propia rentabilidad. A este respecto señala Antonio García Rouco, director general de GDS Modellica “la analítica es imprescindible en los negocios. A medida que las estrategias basadas en datos se consolidan, éstas se están convirtiendo en un punto cada vez más importante para la diferenciación con la competencia”. Con frecuencia, continúa Rouco, “las empresas ya tienen los datos que necesitan para abordar los problemas comerciales, pero a la directiva le cuesta poder utilizarlos como apoyo para la toma de decisiones clave. Los datos son esenciales e imprescindibles, su análisis e interpretación facilita a las empresas mejorar su rendimiento, anticipar y optimizar sus resultados.

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