COLUMNA DE OPINIÓN

Cuatro barreras que limitan el crecimiento de la banca con la data



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Los bancos disponen de más datos que nunca. Sin embargo, la mayoría aún no logra crecer más utilizando estos activos. A medida que la banca reacciona a las atractivas valoraciones de mercado de las fintechs data-driven (impulsada por datos), los bancos están aumentando sus inversiones en analítica avanzada e inteligencia artificial para capturar el valor…

Actualizado el 10 mar 2022



Banca-

Por Nicolás Deino, Director Ejecutivo para la Industria Financiera de Accenture Chile.

Los bancos disponen de más datos que nunca. Sin embargo, la mayoría aún no logra crecer más utilizando estos activos. A medida que la banca reacciona a las atractivas valoraciones de mercado de las fintechs data-driven (impulsada por datos), los bancos están aumentando sus inversiones en analítica avanzada e inteligencia artificial para capturar el valor de los datos.

Hay cuatro barreras que a menudo se interponen en el camino de una transformación exitosa hacia la banca data-driven.

La primera son los silos. A lo largo de los años, los bancos han creado varios departamentos y funciones de uno en uno. Esto ha creado silos de datos a los que es difícil acceder en todas las funciones y regiones.

Sin la capacidad de armonizar la data y los activos tecnológicos, es difícil emprender un análisis de datos a gran escala. Para avanzar, los bancos necesitan reconfigurar los procesos y sistemas y reorientar la cultura organizativa para facilitar el intercambio de datos.

La segunda barrera es la falta de escalabilidad. Muchos bancos intentan ganar tracción centrándose en mejoras incrementales, en lugar de un cambio a gran escala. Muchas veces esto lleva a problemas de compatibilidad, ya que los departamentos o funciones individuales introducen sus propias soluciones de datos, que no forman parte de un plan general en el que todas las piezas funcionan juntas.

Para convertir los datos en un verdadero activo competitivo, los bancos deben alinear su estrategia de datos con la corporativa. Los datos deben utilizarse para impulsar nuevos modelos de negocio, no sólo para ajustar los procesos y productos actuales.

La tercera barrera es la fatiga digital. Los bancos llevan años en plena transformación digital y muchas veces parece que la tecnología se queda obsoleta más rápido de lo que puede implementarse. Este ciclo ininterrumpido de tratar de mantenerse al día ha hecho que muchos líderes bancarios se muestren reticentes a la hora de adoptar nuevos proyectos de Tecnologías de Información (TI) de gran envergadura.

Es fundamental avanzar hacia una cultura de data, donde los líderes de todas las líneas de negocio impulsen la velocidad del cambio empresarial. Para esto se debe proporcionar una visión clara y convincente de lo que costará el viaje y los impulsores de valor que se desbloquearán.

Finalmente, está la barrera de que la data sigue siendo principalmente un tema de TI en la banca. Para muchos bancos, los datos aún no se han convertido en una prioridad de la dirección.

Las fintech y bigtech de éxito se construyen desde la perspectiva de los datos, y sus líderes saben que el uso estratégico de la data puede hacer que el valor de la empresa se dispare. Pero este compromiso con el crecimiento impulsado por los datos no es común en el mundo bancario. La estrategia de data tiene que pasar del departamento de tecnología a la alta dirección.

Actualmente, una estrategia de datos de calidad es una herramienta fundamental para impulsar el crecimiento de la banca. Por esto hoy todas empresas deben acelerar su camino para ser “data driven”.

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