La última década ha sido testigo de una feroz competencia entre fintechs, proveedores de pago y grandes tecnologías, lo que ha transformado las expectativas de los clientes de manera irreversible. La era de la banca inteligente, definida por experiencias integradas y eficiencia, es lo que los clientes no solo desean, sino que esperan de cualquier empresa de servicios financieros que aspire a la competitividad. Estas experiencias dependen en gran medida de la capacidad de aprovechar los datos del cliente y utilizarlos de manera efectiva en el momento oportuno. Sin embargo, este impulso hacia una mayor innovación a través del uso de datos también conlleva riesgos significativos.

El año 2023 presenció una serie de violaciones de datos bancarios de alto perfil. En julio, bancos como Deutsche Bank, Commerzbank e ING fueron objeto de un importante ataque, mientras que en Estados Unidos, 1st Source Bank vio comprometidos casi medio millón de registros de clientes. Según un informe reciente de IBM, el costo promedio de una violación de datos en el sector financiero es de $5.9 millones, un 28% más alto que el promedio en otras industrias.

Entonces, ¿cómo pueden los bancos aprovechar los datos y brindar las experiencias inteligentes e integradas que esperan los clientes, al tiempo que protegen estos datos y la reputación del banco en términos de seguridad y prudencia? Para lograr un equilibrio, los controladores de datos deben adherirse a tres principios al crear una experiencia del cliente impulsada por datos y al mismo tiempo mantener seguros esos datos.

Menos es más

El primer paso es desarrollar una estrategia de datos que se pregunte cómo se utilizan y almacenan los datos y, lo que es crucial, cuánto tiempo se retienen. ¿Es absolutamente necesario cada punto de datos que pueda tener sobre un cliente o comerciante?

Cuando se trata de la cuenta bancaria de un cliente, claramente se necesita mucha información personal. Pero para diseñar mejores experiencias para los clientes y proporcionar información que pueda ayudar a los clientes comerciales a crecer, no todos estos datos serán necesarios. Por ejemplo, un cliente comercial que dirige una cafetería podría querer saber a qué hora del día esperar un aumento de clientes o una disminución en el flujo de personas, y quiere que estos conocimientos estén integrados de manera que facilite la gestión del negocio.

¿Es necesario para un banco saber el código postal completo de un cliente, o sería suficiente con conocer la ubicación general? La respuesta no necesariamente implica la identificación precisa de individuos, ya que se pueden generar datos increíbles sin necesidad de ello. El uso de la tokenización puede reducir la necesidad de identificadores individuales de clientes.

En lugar de acumular datos para intentar competir con las fintechs, los bancos deberían centrarse en lo esencial. En lugar de centrarse en enormes conjuntos de datos de clientes y todas las ideas que podrían proporcionarse a lo largo del ciclo de vida de un cliente, el enfoque inicial debería estar en la adquisición, incorporación y compromiso temprano del cliente integrados, prellenados e informados. Este enfoque adquirirá y retendrá el valor del cliente y diferenciará a los bancos de la competencia.

No temas deshacerte de los datos obsoletos

Esto nos lleva a nuestro segundo principio, y es un factor crucial contra posibles violaciones de datos.

En una era de hackers habilitados por inteligencia artificial y altamente determinados, acumular datos puede ser tóxico. Los datos se han convertido en una de las principales monedas de nuestra era tecnológica. Debido a esto, los controladores de datos pueden ser reacios a eliminar datos innecesarios. Si los datos que pueden impulsar experiencias inteligentes e integradas para el usuario final han sido tokenizados, los datos originales pueden eliminarse, reduciendo así el riesgo. Los datos son el nuevo petróleo, pero solo cuando están seguros. Cuando los datos se ven comprometidos, pueden ser más como el oro de los tontos.

Esto puede significar replantear los protocolos de datos y desarrollar una estrategia de datos clara. Por ejemplo, si alguien más tiene un punto de datos y usted recibe una copia de él, ¿es necesario conservarlo? Mantengámoslo solo el tiempo que lo necesitemos y luego deshagámonos de él. Muchas personas pueden no querer hacer esto, pero como alguien que lidera en seguridad de datos, mi consejo sería cambiar esta mentalidad.

Adopta la tecnología

La tokenización y la limpieza de datos llevarán a un banco hasta cierto punto, pero en última instancia, muchos datos del cliente deberán ser retenidos y esto siempre será atractivo para los criminales y los hackers. La batalla entre hackers y controladores de datos no descansa, con hackers que constantemente prueban sistemas con nuevas tecnologías y técnicas, y equipos de seguridad que necesitan responder de la misma manera.

Las nuevas tecnologías pueden hacer que los expertos en seguridad de datos se sientan nerviosos. Esto es comprensible, después de todo, el nuevo software significa nuevas integraciones de bases de datos y, por lo tanto, potencialmente más puntos de entrada a las bases de datos. Sin embargo, la tecnología es clave para igualar las capacidades tecnológicas de los hackers, por lo que los controladores de datos no deben tener miedo de adoptarla.

Por ejemplo, la inteligencia artificial puede detectar comportamientos inusuales que podrían indicar que alguien está tratando de robar datos y la encriptación puede garantizar que los datos estén seguros y protegidos. Los hackers estarán utilizando las últimas tecnologías, por lo que es importante que los bancos también lo hagan.

Para los servicios financieros, una violación de datos no solo es costosa financieramente, sino también enormemente costosa en términos de reputación. A nadie le gusta imaginar que sus detalles personales puedan haber sido comprometidos, pero esto es especialmente cierto en el caso de datos financieros sensibles. Si bien ningún sistema es infalible, existen estrategias de datos simples que los bancos pueden seguir hoy para minimizar el riesgo, al tiempo que maximizan el poder de sus datos.

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