La transformación digital de los servicios y productos bancarios es una realidad cada vez más evidente. Entre los bancos que lideran este proceso en España destaca BBVA. En el último año la entidad financiera ha más que duplicado el ritmo de captación de clientes gracias al apoyo, en buena parte, de la digitalización. De hecho, un 55% de sus nuevos clientes ya llega a través de canales digitales, frente al 7% de hace cinco años. Un camino en el que el banco se apoya en sus equipos y en su propia tecnología, y también en la alianza con varios proveedores como Amazon Web Services, Google Cloud, IBM, Microsoft Azure, Salesforce, Cisco, Intel, Telefónica o Adobe, entre otros.
Para conocer cómo está siendo este proceso de transformación digital en el sector bancario y cómo se utiliza la analítica de datos y la inteligencia artificial para estar más cerca del cliente, el pasado 23 de marzo Forbes organizaba un encuentro con Elena Alfaro, head of Data & Advanced Analytics de Client Solutions en BBVA, quien fue entrevistada por la periodista especializada en mercados financieros Eva Pla en el Hotel Único de Madrid.
Pregunta (P). ¿Cómo ha sido el proceso de digitalización de la entidad y en qué punto está ahora?
Respuesta (R). En 2015 se dio un impulso especial, sobre todo con el nombramiento de nuestro consejero delegado Carlos Torres en aquel momento, pero desde que entré en 2007 sólo se hablaba de transformación digital. Dividiría este proceso en dos fases. Una en la que, como casi todas las empresas que venimos del mundo más analógico, hemos intentado meter lo que hacíamos en el mundo físico en la Web y luego en la App, que hoy por hoy es nuestro canal principal. Aquí hemos pasado por cosas más fáciles, como mostrar al cliente las transacciones, o cosas más difíciles, como abrir una cuenta donde hay muchos temas legales, de seguridad, etc. Una vez que ya tienes todo disponible en digital, la siguiente fase es cómo te aprovechas de las posibilidades del mundo digital para hacer cosas más útiles. Aquí hemos empezado a trabajar con los conceptos más relacionados con personalización, con servicios que a lo mejor, ni siquiera teniendo humanos que te atendieran en la ventanilla, podían darte, como decirte, por ejemplo, si en tu cuenta pasa algo que está fuera de lo normal o que no estás cumpliendo tu objetivo de ahorro. Si no lo haces con tecnologías basadas en datos y que sean capaces de escalar y de automatizar, es un proceso muy complicado. También trabajamos desde el principio en cómo conseguir tener una relación con los clientes realmente multicanal porque la transformación digital no es que me llevo todo al móvil y ya está, sino cómo hago para combinar la parte digital y la parte de atención humana para adaptarnos a lo que quiere el cliente.
(P). En este proceso, ¿ha estado la banca acorde a las circunstancias que pedía el mercado?
(R). Es algo que hacemos porque lo pide el mercado y porque queremos. Ver lo que han conseguido otras empresas que han nacido digitales nos ha puesto presión. Es una presión bienvenida porque nos hemos puesto mucho más las pilas. Que la gente no espere ni 0,3 segundos a tener una búsqueda en un buscador significa que cómo va a esperar al día siguiente para ver una transferencia en su cuenta bancaria. También hay que tener en cuenta la presión regulatoria. El hecho de que Europa esté en la vanguardia de intentar legislar en mundos que son muy nuevos y que tienen mucho impacto en las personas es positivo y nos ha ayudado.
(P). ¿Se habla tanto de datos hoy en día como cuando se inició la transformación digital en la entidad?
(R). Llegó de una forma progresiva, pero siempre está ahí. Cuando tienes muchos datos, hacer patrones que definan comportamientos nos puede dar predicciones que permiten generar cosas más útiles. Es algo que poco a poco hemos ido desarrollando y hay dos ámbitos donde esto tiene gran impacto. Uno tiene que ver con cómo es la experiencia de cliente cuando tú puedes hacer servicios realmente personalizados. Son servicios que van más allá de la pura gestión bancaria como informar sobre la categoría en la que gasta más al mes un cliente. La segunda parte tiene que ver con el uso interno del banco. Al final los datos te permiten automatizar muchísimas cosas y gestiones que antes se hacían sólo en papel y que llevaban mucho tiempo. Utilizando tecnologías de datos podemos hacer también muchos procesos internos, mucho más ágiles, mucho más eficientes y mucho más seguros.
(P). Una vez que tenemos los datos, ¿cómo se interpretan y procesan?
(R). Hay que tener claro qué quieres preguntar. Quizás la inteligencia artificial va respondiendo cada vez mejor a las cuestiones, pero los humanos ganamos en hacer preguntas. Eso sí, si no lo tienes claro, te vas a encontrar con una bonita plataforma de datos que probablemente pronto se queden obsoletos. Saber hacer la pregunta y el uso de la tecnología nos permiten interpretar los datos y predecir, por ejemplo, cómo va a quedar tu cuenta a final de mes con anticipación. Es muy interesante decir al cliente si le ha llegado un recibo de agua que es el doble de lo esperado o si no le ha entrado un ingreso que recibe todos los meses. Es algo súper útil para el cliente y también para las entidades bancarias, pero si no tienes tecnologías que analizan de forma automática millones de patrones de datos para cada cliente, es difícil hacerlo.
(P). ¿En qué otros casos la interpretación de los datos puede ayudar al día a día del cliente?
(R). Más allá de los servicios, también está nuestro lado comercial. La digitalización también ayuda a hacer una recomendación de producto mucho más personalizada, específica y adaptada a las circunstancias. Podemos determinar que igual a ti lo que te interesa no es un préstamo, sino un plan de pensiones. Me parece que son cosas súper útiles, que normalmente la gente en general no hace estos cálculos para sí mismos. Si alguien te los da hechos, y de una forma específica para ti, es un cambio importante.
(P). ¿Cómo está el sector bancario en el uso de la inteligencia artificial y análisis de datos?
(R). Lo veo bastante avanzado. Llevamos mucho tiempo trabajando con datos y aunque el banco no sea una empresa de tecnología como tal, hay mucho potencial para aplicar estas tecnologías y ofrecer una buena experiencia al cliente. Hay también una parte principal que es la conveniencia. La idea de tener en la palma de la mano todo lo que necesitas sin desplazarte a una oficina y hacer cola, algo que empezó con los cajeros automáticos y las tarjetas de crédito. Es decir, el servicio está más cerca. La siguiente parte es cómo lo hago más útil, como los casos mencionados anteriormente. Luego también está la parte de planificación, hacia dónde quieres dirigir el futuro de tu dinero. Aquí podemos ayudar de nuevo con tecnología a conseguir tus objetivos, algo que no estaba ni tan siquiera disponible para personas que tuvieran un gestor personal.
(P). ¿Se está sacando el máximo rendimiento a los datos?
(R). Siempre hay retos y podríamos ir a más velocidad si tuviéramos más personas, más datos o más capacidad de cálculo. Y luego, obviamente, hay condicionantes legales. Es verdad que Europa es más restrictiva que Estados Unidos y que aquí primero se mira si se puede hacer algo y cuando ves que sí, lo haces. Quizás en otros lugares del mundo primero lo hacen, y luego ya vemos. Eso te da velocidad, pero no diría que es una traba en sí.
(P). ¿Hacia dónde va el uso de datos en el sector bancario?
(R). Es evidente que va a llegar a todas las áreas. Esto va acorde con la idea de que la inteligencia artificial es una tecnología transversal. Creo que afectará mucho a la experiencia del cliente, donde la banca estará más metida en la vida de la gente. Hacer predicciones sobre tecnologías predictivas no es buena idea, pero creo que veremos muchas cosas que no nos imaginamos ahora y que nos van a asombrar. Es lo que está sucediendo con modelos de lenguaje, chatbot, y la aplicación de ChatGPT. Son herramientas que nos van a abrir un mundo de posibilidades y hay que estar muy atentos.
(P). ¿Cuál es la apuesta estratégica de BBVA y qué papel juegan proveedores con los que trabajan como Salesforce?
(R). Nuestra apuesta es muy clara respecto a cómo construir las capacidades o los contextos adecuados para que este tipo de proyectos y de productos se puedan hacer. Y ahí tenemos dos partes, la parte humana y la parte de plataformas y tecnología. En esta segunda parte, tenemos equipos muy potentes de tecnología de forma interna, pero estamos constantemente mirando hacia afuera y viendo con qué empresas o partners asociarnos porque desarrollan tecnologías que nosotros no tenemos. Concretamente Salesforce nos ayuda en muchísimos ámbitos. Por ejemplo, en todo lo que tiene que ver con la gestión y la orquestación multicanal de la relación con los clientes. Muchos de los servicios personalizados de los que hemos hablado se ponen en manos de los clientes a través de plataformas como Salesforce Marketing Cloud, que nosotros utilizamos en todos los países. También Salesforce implementa tecnologías de inteligencia artificial que ponen en nuestras manos y que no tenemos que desarrollar nosotros. Son muy útiles las sesiones en las que estos partners nos cuentan lo que ven y lo que han decidido construir, porque ellos toman una decisión consciente en base a una necesidad que han observado.
(P). ¿Qué diferencia a BBVA en la utilización del procesamiento de datos y de todas estas tecnologías respecto a la competencia?
(R). Desde hace años estamos intentando que culturalmente el banco tenga un valor interno que sea la toma de decisiones basada en datos. Además, empezamos muy pronto el proceso y por eso creo que estamos un poco por delante que el resto, teniendo en cuenta también que empezamos con un empowerment de la alta dirección muy claro, muy concienciada con este proceso y que nos allanó el camino. A partir de ahí, se empezó a adoptar la tecnología necesaria y a atraer a capital humano.
(P). ¿Cuál diría que ha sido el mayor aprendizaje en este sentido para la entidad?
(R). Hay muchos, pero quizá cómo sacar un dato que nadie usaba. Son datos que están ahí. Por ejemplo, los datos de transacciones de tarjeta se utilizan para decir a cada persona lo que ha gastado y para decir a la tienda lo que se le debe. Que esos datos luego se puedan utilizar para recomendar que gastes menos en una categoría de comercio o que tienes una oferta en otro comercio es dar un uso diferente de ese dato. Digamos que ese dato es un tesoro que estaba enterrado y que hay que sacar para que otras personas lo utilicen. Estamos aprovechando los datos, pero creo que esto no ha hecho más que empezar.
(P). En este sentido, ¿es más importante tener datos o saber interpretarlos?
(R). Obviamente, si no tienes datos, olvídate de una interpretación. Es muy importante cuidar tus datos y por cuidar digo, una vez que los tienes, disponibilizarlos, pero luego también tener un enfoque muy claro a cómo capturas más porque vas a necesitar alimentar tus sistemas con más datos si quieres ponerlos en valor. Una vez que eso lo tienes, lo más crítico es también lo que decíamos antes: hacer la pregunta correcta. Y aquí es importante que las personas de las áreas de negocio estén cerca de este tipo de tecnologías, porque las preguntas vienen normalmente de ellos. También la idea puede venir del área de digital. De ahí la importancia de la conversación entre ambos departamentos.
(P). En esta cercanía entre el mundo tecnológico y el de negocio, ¿cómo sería el equipo perfecto? ¿Qué se valora?
(R). El equipo lo es todo. Sin un buen equipo, lo demás no tiene sentido. Un equipo de proyecto multidisciplinar con personas de negocio, de tecnología, de data y de diseño. En el mundo de data, que es lo que a mí me toca más de cerca, el talento es muy escaso, muy competido y va a seguir así. Por eso hay que hacer que vengan y que se queden. Hablamos de buenos profesionales y también que sean buenas personas. Y respecto al entorno de trabajo para mí es ideal un sitio en el que haya confianza para presentar ideas, que de autonomía y seguridad. Además, la parte de la formación constante es crítica en equipos de ciencia de datos. Si no consigues tener un entorno en el que tengan acceso a formación, tienes un handicap potente.
(P). ¿Qué buscan en un currículum para formar este equipo?
(R). Estamos hablando de cómo ayudar a la gente a que gestione su dinero; algo que está dentro de lo que llamamos salud financiera. Para ello necesitamos que los equipos sean multidisciplinares, que vengan de conocimientos distintos, para hacer que un proyecto resuelva una cosa de una manera nueva. En esto es importante también cómo hago para entregar la información al cliente y que le sea útil sin que le abrume. Esto no nos lo va a decir ninguna máquina y aquí necesitaremos perfiles del mundo de la lingüística o la psicología. Es clave el papel del ser humano, de sus conocimientos sobre las personas, de la capacidad de ver contextos y de su capacidad de empatía. Todo eso va a ser muy difícil que se reemplace por una máquina.
(P). ¿Pueden las aplicaciones basadas en inteligencia artificial como ChatGPT cambiar el mercado laboral?
(R). Un propio informe de OpenAI (empresa generadora del modelo de lenguaje GPT-4) señala que en el 20% de los trabajos va a impactar en más de un 50% de la contratación. Va a afectar a todo y especialmente a trabajos más remunerados. Esto lo puedes ver en positivo o en negativo y mejor estar dentro del proceso que no fuera.
(P). ¿Va la ética empresarial y, en particular, la bancaria a la par de la evolución de la inteligencia artificial?
(R). Con los datos podemos hacer predicciones a futuro a través de la inteligencia artificial y tenemos la posibilidad de modular ese futuro. El poder y potencia de este tipo de tecnologías es muy grande y creo que hay que tratarlo con una responsabilidad acorde con este poder que tienen. También hay que tener en cuenta la capacidad de escala de estas tecnologías y cómo pueden llegar a muchas personas en poco tiempo con, por ejemplo, una noticia falsa. En este sentido, en general, sí hay una conciencia en el mundo empresarial sobre el daño que se puede causar de forma no intencional con este tipo de tecnologías y por tanto, la parte de la ética y del uso responsable es importante.
(P). ¿Cómo trabajan este aspecto en BBVA?
(R). Lo primero es saber cuáles son tus principios y el cumplimiento riguroso de la legalidad, pues te juegas el negocio. Es verdad que es un sector híper controlado y de forma interna tenemos también sistemas de cumplimiento que son muy potentes, que están ahí para el mundo data igualmente. El cumplimiento riguroso es una parte, pero no es suficiente porque esto no va solamente de cumplir con la privacidad de los datos, por ejemplo. Va más allá. Hay que ver cómo insertar esos principios en los procesos del día a día de la empresa. Eso es lo difícil y nosotros lo hemos hecho porque lo hemos convertido en norma. Todas las personas que trabajamos en el mundo de data seguimos unas normas de cómo se hace un modelo, cómo se monitoriza, qué personas tienen que entrar a validar que esto está correcto y qué personas validan que matemáticamente algo funciona. También está la parte que control sobre qué pasaría si algo se usara de forma errónea.
(P). En un mundo de evolución continua, ¿cambiarían mucho sus respuestas en un año?
(R). Como es algo tan cambiante, tan rápido y tan inesperado, cuál puede ser el siguiente paso es difícil de saber. Lo que sí es seguro que vamos a estar hablando de cosas que probablemente hoy diríamos que no pueden ser, con temas, como por ejemplo, relacionados con los modelos del lenguaje. Esa es mi predicción.
