AI para SERVICIOS FINANCIEROS: equilibrar resultados y gobernanza

Los proveedores de servicios financieros operan en un panorama muy diferente al de hace apenas cinco años. Más opciones, menores costos de cambio y el surgimiento de marcas retadoras significan que nunca ha sido tan importante para las marcas crecer y fortalecer continuamente las relaciones con los clientes.

Pero los especialistas en marketing de servicios financieros se encuentran atrapados entre las expectativas del cliente en cuanto a relevancia y personalización, por un lado, y los estrictos marcos regulatorios, por el otro. Como resultado, muchos evitan los casos de uso de AI más avanzados que podrían respaldar directamente sus objetivos de retención de clientes y la consolidación de relaciones.

Sin embargo, la responsabilidad fiduciaria y la fidelización del cliente impulsada por AI no tienen por qué estar en conflicto. Los especialistas en marketing que están cerrando esta brecha no esperan a que AI resuelva la gobernanza por ellos. Lo están abordando al revés: definen cómo es una AI responsable y luego implementan tecnología que opera dentro de esos límites.

Esto es lo que debes saber.

La brecha emergente en la adopción de AI en los servicios financieros crea ganadores y perdedores

El noventa por ciento de los líderes de servicios financieros coinciden en que las empresas deben convertirse en "empresas tecnológicas que ofrecen productos financieros" si quieren prosperar en el mercado actual. Pero la ejecución es desigual.

Un tercio de las empresas de servicios financieros ya están dando los pasos audaces que necesitan para lograrlo. Más del 30% de los proveedores de servicios financieros se consideran ahora ‘Frontier Firms’. Microsoft define el término como negocios en los que AI no es solo un experimento, sino que está integrado en la forma en que el negocio opera y crea valor. Esto es más alto que en cualquier otra industria.

A pesar de esto, muchas más empresas siguen dudando sobre la implementación de AI. Pero como el crecimiento es más difícil que nunca, las marcas que descubren cómo usar AI de forma segura y a escala están superando a los competidores que solo usan AI como una herramienta de productividad.

A los clientes no les importa que sea difícil; lo quieren de todos modos

El problema es que las expectativas del cliente no perciben ni pueden ver tus hojas de ruta internas de AI. Esperan la misma personalización y relevancia 1:1 a la que se han acostumbrado en industrias menos reguladas. Esas expectativas no disminuyen solo porque trabajes diligentemente detrás de escena para proteger sus datos confidenciales y hacer recomendaciones responsables desde el punto de vista financiero.

Incluso cuando los profesionales de marketing de SERVICIOS FINANCIEROS están inundados de datos de clientes y herramientas creadas para entenderlos, solo el 53 % de los consumidores piensan que las marcas predicen con precisión sus necesidades. Existe una brecha clara que las marcas de SERVICIOS FINANCIEROS deben cerrar... y los resultados generan valor en toda la empresa.

El desafío es que los especialistas en marketing tienen que entregar experiencias que se sientan tan fluidas y relevantes como las del comercio minorista o los restaurantes, pero dentro de un marco donde cada decisión está regulada, es auditable y defendible. Y es por eso que muchas marcas juegan a lo seguro con AI para la eficiencia operativa.

Sin embargo, en un mercado competitivo donde los clientes esperan personalización y Frontier Firms están avanzando, esta ya no es una estrategia segura.

Agentic AI ofrece a los clientesy a losreguladores lo que demandan

Para cumplir con las expectativas de los clientes y de los reguladores, las empresas de servicios financieros avanzadas ahora usan sistemas Agentic AI.

Agentic AI es la última generación de tecnología de AI. Es totalmente autónoma, lo que significa que no solo respalda las decisiones, sino que las toma activamente. BrazeAI Decisioning Studio funciona mediante aprendizaje por refuerzo, donde los agentes optimizan en función de resultados definidos, mejorando el rendimiento con el tiempo según si sus acciones mueven esas métricas en la dirección correcta. El aprendizaje por refuerzo se entrena exclusivamente con los datos de una marca, lo que lo hace también menos propenso a errores.

Agentic AI puede entender el comportamiento de los clientes probando, volviendo a probar y personalizando cada aspecto de una campaña de marketing. Esto significa ir más allá de la personalización a nivel de segmento, que ya es un requisito básico, hacia una verdadera optimización individual, donde cada mensaje y oferta se adapta a cada cliente y, fundamentalmente, es responsable y cumple con las regulaciones pertinentes.

Por ejemplo, en un contexto bancario, un sistema agentic podría reconocer que un cliente ha dejado de pagar recientemente una tarjeta de crédito pero sigue ahorrando activamente, y ajustar las comunicaciones en consecuencia, priorizando el apoyo al pago y los mensajes de bienestar financiero en lugar de ofertas promocionales de préstamos, asegurando tanto la relevancia como la idoneidad fiduciaria.

Un cliente de Braze aprovechó BrazeAI Decisioning Studio para aumentar las tasas de activación de tarjetas. Antes de personalizar la campaña con la toma de decisiones por AI, el banco enviaba correos electrónicos a los clientes dos veces por semana durante un periodo de dos semanas con cuatro variaciones de correo electrónico. Con la experimentación impulsada por AI, los nuevos clientes de tarjetas de crédito experimentaron más de 10 000 recorridos personalizados diferentes, lo que resultó en un aumento del 92 % en los clics y un aumento del 10 % en las tasas de activación de tarjetas.

Los sistemas Agentic AI equilibran la automatización con la gobernanza

Los especialistas en marketing alguna vez tuvieron preocupaciones legítimas sobre dejar que AI actuara sin supervisión con sus datos. Hoy en día, la mayoría de los modelos de AI son lo suficientemente sofisticados como para trabajar dentro de los parámetros del entorno regulatorio y las directrices de una marca para garantizar la máxima privacidad y protección. No todos los sistemas son iguales. Esto es lo que debes buscar en la implementación de AI agentica.

Estructuras de múltiples agentes

Esto significa que las decisiones son revisadas y validadas de forma independiente por más de un agente antes de que se tome cualquier acción. Esto añade una capa de coherencia y control (por ejemplo, asegurar que un mensaje para el cliente sea relevante, cumpla con la normativa y sea apropiado antes de enviarlo) de forma casi instantánea.

Mecanismos de Alternativa preplanificados

Estos definen lo que debe hacer un sistema cuando la confianza en una decisión es baja o cuando faltan datos. En estos casos, AI recurre automáticamente a una acción segura y predeterminada (por ejemplo, ofrecer una oferta de ahorro neutral en lugar de un préstamo de alto riesgo).

Observabilidad en tiempo real

Esto proporciona visibilidad continua en vivo sobre cómo se toman y ejecutan las decisiones. Esto permite a los humanos supervisar el rendimiento, entender por qué se tomaron las decisiones e intervenir si es necesario. También proporciona un registro de auditoría de la toma de decisiones para asegurar que sean defendibles y transparentes.

Esto significa que los especialistas en marketing no necesitan comprometer la relevancia, la velocidad o el cumplimiento normativo; pueden implementar una personalización impulsada por IA que genere confianza, no que la rompa.

Presentación de la infraestructura de Braze impulsada por AI para marcas de SERVICIOS FINANCIEROS

AI ya está logrando resultados de eficiencia. El siguiente paso para muchas marcas es aprovechar los agentes autónomos para optimizar los resultados para el cliente. Para las empresas que aspiran a ser Frontier Firms, la AI agentica ofrece una forma práctica de reconciliar dos prioridades que antes competían: la personalización profunda y la gobernanza de nivel empresarial.

BrazeAI Decisioning Studio y Agent Console proporcionan la infraestructura que las marcas necesitan para operacionalizar este cambio, ayudándote a avanzar más rápido y con mayor confianza con AI.

Con Braze, puedes orquestar recorridos del cliente dinámicos que responden en tiempo real al comportamiento del cliente.

Esto implica una comunicación más relevante y orientada a las relaciones, además de regida con el rigor requerido en SERVICIOS FINANCIEROS, garantizando que la fidelización del cliente de SERVICIOS FINANCIEROS sea tan confiable como oportuna.