Cómo las cooperativas de crédito pueden maximizar el impacto de sus datos

Desde transformar la experiencia de los miembros hasta construir una cultura de alfabetización informacional, los datos se han convertido en un catalizador para la innovación de las cooperativas de crédito. Constantemente surgen nuevos casos de uso y la IA no hará más que aumentar su valor para las organizaciones dispuestas a explorarlos.

En el podcast PaymentsJournal, Jeremiah Lotz, vicepresidente senior de diseño de experiencias y datos empresariales de Velera, y Christopher Miller, analista principal de pagos emergentes en Javelin Strategy & Research, exploran cómo las cooperativas de crédito pueden recopilar y aprovechar datos para ser más eficientes y servir mejor a sus miembros.

Los datos como activo

Las cooperativas de crédito con visión de futuro ven sus datos no sólo como un recurso, sino también como un activo estratégico: una mina de oro de conocimientos sobre sus miembros y el negocio mismo. Si bien muchas cooperativas de crédito ya están invirtiendo mucho en datos, para desbloquear todo su potencial se requiere claridad sobre lo que la organización quiere lograr. El primer paso es comprender cómo la agencia pretende utilizar los datos.

“Mire lo que dicen los datos y cómo nos ayudarán a tomar decisiones, no solo información histórica”, dijo Lotz. “Una vez que una organización reconoce la oportunidad de utilizar datos para tomar decisiones o impulsar la inteligencia, es una señal de un nivel maduro de adopción”.

Un factor clave es la alineación de la alta dirección para garantizar que las cooperativas de crédito puedan aprovechar sus datos para crecer, atraer y retener miembros y, en última instancia, informar la toma de decisiones. El siguiente paso es capacitar a los equipos de datos para que presenten recomendaciones de casos de uso, independientemente del departamento en el que trabajen. Cuando personas sin conocimientos técnicos pueden articular una necesidad empresarial que los datos pueden resolver, refleja una cultura que está lista para seguir adelante.

“Es una manera de poder decir: ‘Tengo un problema’ o ‘Tengo una oportunidad, tal vez los datos puedan ayudarme’, en lugar de esperar que la gente diga: ‘Oye, creo que tienes los datos. Déjame mirar estos tres campos y ver si me ayudan'”, dijo Lotz.

Anticipar las necesidades de los miembros

Las cooperativas de crédito reconocen cada vez más que los datos de los consumidores son más que simples números: son una hoja de ruta para mejorar la experiencia de los miembros. Al analizar patrones individuales, las organizaciones pueden detectar posibles desafíos u oportunidades financieras antes de que ocurran. Utilizar conocimientos predictivos de esta manera puede transformar las interacciones y pasar del servicio pasivo a una experiencia que deleite a los miembros.

“No siempre tiene que ser radical”, dijo Lotz. “Se trata más de ponerles algo delante que podría ser útil en una situación si así lo desean”.

Al mismo tiempo, los miembros quieren que sus datos se utilicen de manera responsable, pero a menudo les preocupan los problemas de privacidad. Las cooperativas de crédito pueden abordar estos problemas comunicando claramente cómo el uso de datos beneficia a sus miembros, demostrando que está diseñado para hacer su vida financiera más fácil y personalizada.

“Ya sea un cupón o una recomendación que recibo mientras compro en línea, sabemos que esta recopilación de datos existe”, dijo Lotz. “Sería fantástico si mi institución financiera pudiera usarlo de una manera que pudiera ayudarme, protegerme o brindarme oportunidades al predecir mi comportamiento”.

Predecir cuándo es probable que los miembros necesiten un producto es sólo el comienzo. Los datos también pueden simplificar las interacciones diarias. En lugar de exigir a los miembros que completen un formulario, las cooperativas de crédito pueden ofrecer solicitudes precargadas o renovar automáticamente las cuentas existentes. Estas acciones anticipatorias reducen la fricción y crean una experiencia tangible, prioritaria para los miembros, que distingue a la institución.

“Tengo una hipoteca con una cooperativa de crédito que probablemente predecirá que cada año tendré que presentar pruebas de que tengo seguro de vivienda”, dijo Miller. “No es una predicción de datos mágica. En realidad, está en el sistema”.

“Pero siempre que la cooperativa de crédito pueda anticipar la necesidad, se debe proporcionar y devolver cierta documentación. La agencia tiene que ser proactiva y no dejar que yo haga el seguimiento. Tienes la oportunidad de convertir lo que podría ser una interacción transaccional en un momento sorprendente”.

Movilizar a toda la organización.

La alfabetización en datos no es solo comprender los datos, sino comprender qué hay detrás de los datos y cómo la organización los aprovecha. La primera es una conversación entre equipos de datos y de negocios, que requiere un lenguaje compartido en toda la organización.

“Al tener conversaciones en todos los niveles, se brinda a las personas que entienden los datos la oportunidad de iniciar conversaciones con personas de las unidades de negocios y equipos de operaciones”, dijo Lotz. “Una vez que empiezan a hablar sobre algunos de los problemas comunes que enfrentan, pueden empezar a ver los datos como un activo”.

Es útil identificar embajadores de la práctica de datos: personas que entienden cómo los datos se conectan no solo con su trabajo diario, sino también con nuevas oportunidades. Pensar en cómo se difundirán y distribuirán los datos es una parte importante para incluir a empleados no técnicos en el proceso. Cuando el liderazgo es capaz de poner información procesable y accesible en manos de todos, fomenta una organización totalmente alfabetizada en datos de arriba a abajo, en lugar de concentrar el conocimiento en manos de unos pocos expertos.

Urgente, no urgente

La IA tiene una capacidad extraordinaria para descubrir patrones e ideas en grandes cantidades de datos, pero es importante no anteponer el carro delante del caballo. La IA debería informar y mejorar la toma de decisiones, no dictar cómo se utilizan los datos.

“A veces tenemos que entender la gobernanza antes de entender el carisma”, dijo Lotz. “Tenemos que asegurarnos de centrarnos en implementar la IA de forma responsable. Nos centramos en la calidad de los datos, la transparencia de los modelos y el uso ético. Estas son cosas no negociables cuando se trata de IA”.

Si se aplica correctamente, la IA puede impulsar una variedad de casos de uso con fines específicos para respaldar el bienestar de los miembros. Desde la prevención del fraude y las experiencias personalizadas hasta la información sobre el riesgo crediticio y las herramientas de bienestar financiero, la IA funciona mejor cuando se centra en iniciativas que tienen sentido y ofrecen valor real a los miembros.

“Una cosa que una estructura de gobierno madura puede hacer es comunicar el hecho de que una organización debe abordar tecnología como esta con urgencia”, dijo Miller. “Pero no es una emergencia. Si no implementamos nuevas herramientas la próxima semana, no es el fin del mundo. Es mejor hacerlo bien, de una manera sostenible y estable que conduzca a nuevas mejoras continuas, en lugar de implementar algo inmediatamente hoy.

“Tenemos la oportunidad de aprovechar la energía de toda la organización y hacer las cosas de manera sostenible con la actitud correcta para lograr un cambio a largo plazo”, afirmó. “Es una gran oportunidad cuando un grupo de personas que entienden de tecnología pueden iniciar una conversación dentro de una organización”.