Los bancos comerciales entienden que los datos, la analítica avanzada y la inteligencia artificial (IA) son instrumentos potencialmente poderosos para navegar por un panorama difícil que se caracteriza por márgenes comprimidos, altos costos de servicio y una competencia disruptiva en segmentos clave como las pequeñas y medianas empresas (PYMES). Sin embargo, para muchos, el camino hacia la realización del valor total de sus datos es más lento y difícil de lo previsto.

Muchos bancos comerciales han desarrollado focos de excelencia en materia de datos y análisis y han conseguido algunas victorias en el camino. Sin embargo, el objetivo de la reinvención basada en los datos sigue siendo difícil de alcanzar para la mayoría, y la promesa de utilizar los datos para impulsar un cambio verdaderamente transformador está tentadoramente fuera de su alcance, dejando sin explotar las ricas vetas de datos transaccionales en tiempo real.

Los bancos comerciales que den la vuelta a esta situación obtendrán grandes recompensas: podrán descubrir importantes oportunidades para aumentar los ingresos, reducir los costos y frenar la pérdida de clientes. Y lo que es aún más importante, podrán competir de nuevas maneras con las empresas de tecnología financiera, las empresas de comercio electrónico, las plataformas de pago y otros rivales que surjan de mercados adyacentes.

Estas empresas están utilizando su dominio de los datos para dirigirse a partes lucrativas de la cadena de valor bancaria. La consultora 11:FS, por ejemplo, destaca el hecho de que Shopify es ahora la décima mayor plataforma que ofrece servicios financieros a las PYME en Estados Unidos. Shopify tiene previsto integrar en su plataforma una interfaz de programación de aplicaciones (API) de préstamos de extremo a extremo de Stripe Capital para ofrecer financiación a las pymes.

El mercado espera que empresas como Stripe y Shopify muestren un fuerte crecimiento en los próximos años, parte del cual puede producirse a expensas de los bancos. Está recompensando a las dos empresas con ricas valoraciones de mercado en relación incluso con los bancos tradicionales digitalmente maduros. Shopify y Square cuentan con ratios de precio/libro de alrededor de 17 y 40 respectivamente, en comparación con las medias de entre 1 y 2 de la mayoría de los grandes bancos estadounidenses.

¿Cómo pueden los bancos competir más eficazmente con estos rivales de la nueva era? Aprovechando al máximo los enormes volúmenes de datos que tienen a su disposición para mejorar la toma de decisiones, capacitar a los gestores de relaciones, automatizar los procesos y añadir valor a sus clientes. Además de sus datos de origen y de los de terceros, esto incluye los "nuevos datos": el polvo digital que crean los consumidores y las empresas y que recogen las tecnologías de datos de nicho.

Con estos campos de oro de datos a su disposición, los prestamistas comerciales deberían tener un acceso fácil a la información que permita una toma de decisiones ágil. Sin embargo, a pesar de las inversiones que han realizado en datos, análisis e inteligencia artificial, muchos bancos comerciales están luchando para ampliar la reinvención basada en datos más allá de las pruebas de concepto o los centros de excelencia aislados.

Creemos que hay cuatro barreras que impiden a los bancos comerciales obtener un rendimiento exponencial de sus datos: