El sector de los servicios financieros se encuentra en una encrucijada crítica. Las instituciones tradicionales, que antes dominaban a través de sus redes de sucursales y la confianza institucional, se enfrentan ahora a la feroz competencia de empresas nativas digitales que prometen todo al instante: pagos instantáneos, aprobaciones instantáneas, información instantánea. Mientras tanto, las expectativas de los clientes han cambiado para siempre gracias a las experiencias fluidas que ofrecen gigantes tecnológicos como Amazon y Google.
Las cifras cuentan una historia convincente. Según Deloitte45% de las instituciones financieras consideradas pioneras en IA generativa ya están probando casos de uso, desde el asesoramiento financiero hiperpersonalizado hasta los flujos de trabajo automatizados de cumplimiento. Foro Económico Mundial informa de que las empresas de servicios financieros invirtieron la asombrosa cifra de $35 mil millones en IA solo en 2023, y las proyecciones muestran que esta cifra casi se triplicará hasta alcanzar los $97 mil millones en 2027.
Pero aquí está el reto: aunque la IA ha mejorado indudablemente procesos como la detección de fraudes y la captación de clientes, la mayoría de las instituciones financieras aún no han reimaginado sus modelos de negocio fundamentales en torno a estas capacidades. ¿Cuál es la causa? La infraestructura heredada que simplemente no fue diseñada para nuestro mundo en tiempo real impulsado por la IA.
La tormenta perfecta: los sistemas heredados satisfacen las exigencias modernas
Hoy en día, las entidades financieras operan en un entorno definido por las elevadísimas expectativas de los clientes y la incesante presión competitiva. Intentan llevar a cabo complejas transformaciones digitales al tiempo que luchan contra sistemas centrales con décadas de antigüedad, requisitos normativos en constante evolución y demandas de clientes cada vez más sofisticadas.
Considere estos retos acuciantes que quitan el sueño a los ejecutivos de servicios financieros:
Infraestructura heredada: Muchas entidades financieras siguen dependiendo de sistemas monolíticos que nunca se diseñaron para las cargas de trabajo modernas. Estas plataformas hacen casi imposible desplegar nuevos servicios digitales, integrar API o soportar análisis en tiempo real. Cada actualización se convierte en un esfuerzo costoso y arriesgado que requiere una larga planificación y revisiones de cumplimiento.
El problema del silo de datos: Los datos de los clientes suelen estar dispersos en diferentes líneas de negocio y sistemas regionales, lo que hace imposible ofrecer una experiencia unificada al cliente. Esta fragmentación crea registros duplicados, perfiles incompletos y retrasos en la obtención de información, lo que dificulta todo, desde la detección de fraudes hasta el marketing personalizado.
Complejidad normativa: Las expectativas de cumplimiento siguen aumentando en todo el mundo, desde los requisitos AML y KYC hasta los nuevos mandatos de información ESG. Los reguladores exigen ahora un linaje de datos granular, pistas de auditoría exhaustivas y visibilidad de las transacciones en tiempo real. Los sistemas tradicionales son demasiado rígidos para dar cabida a estas frecuentes actualizaciones y requisitos de información.
La carrera armamentística de la ciberseguridad: A medida que aumentan las transacciones digitales, también lo hacen las oportunidades de fraude y ciberataques. Las instituciones financieras necesitan identificar y responder a las anomalías en milisegundos, no en horas. Las plataformas heredadas a menudo carecen de los canales de datos en tiempo real y la arquitectura basada en eventos necesarios para detectar comportamientos sospechosos antes de que se produzcan daños.
Por qué las bases de datos tradicionales se quedan cortas
Las bases de datos relacionales tradicionales no se diseñaron para gestionar la velocidad, la escala y la complejidad de los datos no estructurados que requieren las aplicaciones financieras modernas. A medida que las instituciones financieras persiguen la detección de fraudes en tiempo real, la personalización impulsada por IA y los modelos de precios dinámicos, estos sistemas crean cuellos de botella que limitan su capacidad para ofrecer experiencias de cliente inteligentes y con capacidad de respuesta.
Muchas soluciones de la competencia ofrecen arquitecturas fragmentadas que requieren herramientas independientes para el almacenamiento en caché, la búsqueda de texto completo, el análisis y el almacenamiento de datos. Este enfoque introduce latencia, aumenta la complejidad de la infraestructura y crea pesadillas administrativas. Cuando se trata de detectar fraudes en tiempo real o de ofrecer asesoramiento financiero personalizado, cada milisegundo cuenta.
La experiencia móvil también se resiente. Las capacidades de sincronización móvil limitadas o inexistentes dan lugar a una funcionalidad offline deficiente y a experiencias de usuario frustrantes, especialmente problemáticas cuando los clientes necesitan acceder a sus datos financieros en entornos de baja conectividad.
La solución moderna de plataforma de datos
Las instituciones financieras con visión de futuro están recurriendo a plataformas de datos modernas que consolidan múltiples capacidades de bases de datos en arquitecturas unificadas. Estas plataformas combinan almacenamiento en caché, sincronización, búsqueda de texto completo y análisis con persistencia e indexación de datos optimizadas, todo ello en un único sistema.
Los beneficios son transformadores:
Velocidad y disponibilidad inigualables: Una latencia inferior a un milisegundo y un tiempo de actividad ininterrumpido garantizan la ejecución puntual de las operaciones, alertas instantáneas de fraude y un servicio de atención al cliente ininterrumpido.
Eficiencia operativa: La consolidación de las capacidades de las bases de datos reduce los costes de las licencias, simplifica la gestión de la infraestructura y acelera los ciclos de desarrollo.
Arquitectura preparada para la IA: La compatibilidad integrada con la indexación vectorial, la búsqueda de texto completo y Enterprise Analytics sienta las bases para las aplicaciones basadas en IA.
Diseño Mobile-First: La sincronización de datos sin fisuras y la disponibilidad sin conexión garantizan experiencias de cliente coherentes en todos los dispositivos, incluso en entornos de baja conectividad.
Seguridad de las empresas: Los controles de acceso basados en funciones, el cifrado de datos en movimiento y en reposo y el registro detallado de auditorías ayudan a garantizar el cumplimiento de la normativa financiera en constante evolución.
Éxitos reales
El impacto de las modernas plataformas de datos ya es visible en todo el sector.
FICO Falcon Fraud Manager, ampliamente considerada la plataforma de detección de fraudes #1 del mundo, protege 65% de las tarjetas de crédito y débito del mundo. Aprovechando la moderna tecnología de bases de datos, FICO consigue tiempos de respuesta inferiores a un milisegundo manteniendo una fiabilidad 24/7.
Wells Fargo procesa más de 50 millones de transacciones diarias a través de su infraestructura de supervisión del fraude, analizando 100% de transacciones en tiempo real con análisis de aprendizaje automático. Su sistema mantiene tiempos de respuesta inferiores a 10 milisegundos por operación, una hazaña imposible con las arquitecturas de bases de datos tradicionales.
Revolut Sherlock, un sistema de prevención del fraude basado en el aprendizaje automático, detecta 96% de transacciones fraudulentas de más de 12 millones de clientes. En el primer año de implantación, lograron una mejora de 75% con respecto a los estándares del sector, lo que supuso un ahorro de más de $3 millones.
El imperativo de la IA
Según un reciente Encuesta de NVIDIAEl 98% de los directivos financieros tiene previsto aumentar el gasto en infraestructuras de IA el año que viene. Más de la mitad de las empresas consideran que la IA es esencial para su éxito a largo plazo. Las barreras a la adopción están desapareciendo rápidamente: hay 50% menos informes de restricciones presupuestarias de IA en comparación con años anteriores.
Esto crea oportunidades sin precedentes para las instituciones financieras:
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- Implantar sistemas de detección del fraude en tiempo real que analicen instantáneamente los patrones de las transacciones.
- Ofrezca experiencias hiperpersonalizadas utilizando datos contextuales y de comportamiento.
- Implantar una calificación crediticia basada en IA que incorpore fuentes de datos no tradicionales
- Automatice la supervisión del cumplimiento mediante el procesamiento del lenguaje natural
- Potencie la atención al cliente basada en IA con acceso instantáneo a los datos de los clientes
El camino a seguir
El sector de los servicios financieros se encuentra en un punto de inflexión. Las entidades que adopten plataformas de datos modernas estarán en condiciones de ofrecer las experiencias en tiempo real, personalizadas e inteligentes que esperan ahora los clientes. Las que sigan confiando en sistemas heredados corren el riesgo de quedar rezagadas frente a competidores más ágiles.
La transformación no solo tiene que ver con la tecnología, sino con reimaginar lo que es posible cuando los datos fluyen libremente, la IA opera en tiempo real y las experiencias de los clientes se vuelven realmente fluidas. La cuestión no es si las instituciones financieras modernizarán su infraestructura de datos, sino con qué rapidez pueden realizar la transición. En CouchbaseGracias a la tecnología de la nube, las instituciones financieras pueden impulsar experiencias digitales en tiempo real, personalizadas y resistentes, cumpliendo al mismo tiempo los requisitos operativos y de conformidad más estrictos.
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