Combinar el intercambio de data con la IA generativa permite a los bancos gestionar el data de forma más eficiente. Esta sinergia promueve experiencias bancarias más personalizadas al tiempo que satisface los requisitos de confianza, legalidad y precisión data que esperan sus clientes y partes interesadas.

Dado que el sector del marketing se enfrenta a los mismos retos, Artefact ha creado un caso de uso para mejorar la creación de personas, utilizando la plataforma Watsonx.ai de IBM impulsada por IA generativa.

Data en el centro de la toma de decisiones en bancaseguros

El sector bancario está inextricablemente ligado a data: pagos data, información sobre clientes, transacciones, etc. Es un simple hecho que los bancos conocen a sus clientes mejor que la mayoría de los demás sectores. Y el intercambio de data entre las instituciones financieras y otras empresas allana el camino para experiencias altamente personalizadas. Este fenómeno se ve amplificado por un contexto normativo favorable, con normas como la Directiva sobre servicios de pago 2 (PSD2) que fomentan la compartición de data entre bancos y terceros actores. Además, los bancos operan en un entorno competitivo en el que buscan constantemente palancas de crecimiento, y una de esas palancas es la compartición de data.

El intercambio de data en bruto tiene poco valor intrínseco

La IA generativa permite compartir data para crear valor tanto para los bancos como para las empresas, al proporcionar una mejor comprensión de la clientela. Por ejemplo, al cruzar la data de los clientes de una empresa con la de los bancos, surgen nuevos segmentos que permiten una targeting más precisa.

Data compartir en el sector bancario aborda tres grandes retos:

  • Riesgo de confianza: ¿Cuánto data pueden compartir los bancos sin comprometer la confianza de sus clientes? En Francia, los bancos son percibidos generalmente como los guardianes más fiables del data personal, incluso más que el gobierno. Esta confianza debe mantenerse.

  • Riesgo jurídico: El intercambio de Data debe cumplir la normativa vigente, especialmente el Reglamento General de Protección de Data (GDPR), para garantizar el uso adecuado de data sensibles.

  • Identificar las necesidades: Es esencial comprender los tipos de data y la granularidad necesaria para satisfacer las necesidades de los comerciantes.

GenAI: más avanzada y eficiente que el aprendizaje automático tradicional

A la vanguardia de la tecnología de IA generativa y de los casos de uso en data compartidos para bancos, Artefact e IBM han desarrollado una plataforma de creación rápida de personas para campañas de marketing: watsonx.ai.

Watsonx.ai proporciona capacidades avanzadas de procesamiento data, incluidos modelos avanzados de lenguaje natural, capacidades de generación de texto y análisis data. La plataforma cubre todo el ciclo de vida de los proyectos artificial intelligence, desde la recogida de data hasta el despliegue del modelo.

También permite creación de aplicaciones de IA generativa sin necesidad de profundos conocimientos técnicos. Los usuarios pueden participar en talleres de ideación y perfeccionamiento para las necesidades específicas de los clientes. Watsonx.ai hace que la creación de modelos de IA sea más rápida, accesible y adaptada a las necesidades empresariales específicas.

“[watsonx.ai genera] valor a través de la creación de personas, lo que lleva mucho tiempo a gran escala. Los equipos de Artefact tuvieron acceso a múltiples estudios low-code en la plataforma para desarrollar la solución rápidamente. La IA generativa permite esta aceleración porque sólo requiere una pequeña cantidad de data para producir excelentes resultados. Se trata de una verdadera innovación en comparación con el paradigma anterior de aprendizaje automático.”
Jean-Armand Broyelle, Científico Principal Data / Ingeniería de Clientes Francia - IBM

Generación de personas en tiempo real para un marketing ultrapersonalizado

El watsonx.ai El proceso de generación de personas comienza con la selección de varios parámetros:

  • Elección del número de conglomerados a crear en función de las necesidades de su campaña de marketing, desde unos pocos conglomerados para un enfoque amplio hasta varias docenas para una segmentación fina.

  • Selección de la industria relevante para la campaña a fin de garantizar que los personajes generados coincidan con el sector empresarial de la empresa.

  • Especificación de las características demográficas de las personas (edad, sexo, residencia, ingresos).

  • Definición de criterios de segmentación que permitan agrupar a las personas en clusters en función de sus comportamientos, preferencias y hábitos de compra (importe gastado, tipos de productos adquiridos, número de transacciones).

Una vez configurados todos los parámetros, watsonx.ai genera personas en tiempo real. Cada persona va acompañada de un rostro generado aleatoriamente que ilustra el segmento de clientes. Una descripción en lenguaje natural en inglés explica quiénes son desde una perspectiva empresarial. Estas data sintéticas afinan la comprensión del perfil para un mejor dominio de las campañas de marketing.

Interacción con las personas para comprenderlas mejor

La aplicación va más allá al ofrecer la posibilidad de interactuar con personas. Los usuarios pueden iniciar una conversación con una persona concreta, hacer preguntas y recibir respuestas basadas en el data proporcionado. De este modo, adquieren una mejor comprensión de las necesidades y preferencias de cada segmento de clientes.

A continuación, personifican a sus personajes. En otras palabras, los usuarios pueden pedir al modelo que se comporte de una determinada manera proporcionándole características psicológicas y sociodemográficas útiles para comprender cómo debe responder y ponerse en la piel del perfil al que se dirige.

“Para comprender plenamente a un objetivo, es posible interactuar con su personaje. A continuación, siguiendo el mismo principio que ChatGPT, watsonx.ai redacta mensajes hiperpersonalizados adaptados al canal elegido y a cada objetivo. Este enfoque es extremadamente rápido y ahorra tiempo en la realización de campañas de marketing.”
Jérémie Cornet, Director de Servicios Bancarios - Artefact

La plataforma también permite generar campañas de marketing personalizadas con sólo unos clics. Los usuarios especifican el canal de comunicación, los productos que se van a promocionar y los mensajes que se van a enviar. Estos mensajes pueden producirse automáticamente para cada persona en función de sus características.

La IA generativa unida al reparto de data es el dúo ganador

Tanto para una pequeña empresa como para una multinacional, watsonx.ai ofrece un considerable ahorro de tiempo y una mayor precisión para la creación de campañas de marketing:

  • Reducción significativa del tiempo necesario para crear personas: de semanas o meses a horas.

  • Personalización mucho más fina, con personas basadas en el data actual y real.

  • Interacción con las personas para colocarlas en situaciones.

Esta aplicación demuestra cómo el intercambio de data, combinado con la IA generativa, puede aportar beneficios sustanciales al sector bancario al proporcionar soluciones de marketing más eficaces y mejor adaptadas a las necesidades de los clientes.