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Estimado Jorge, enhorabuena por el resumen y ponencia presentada por varios motivos.
El primero de ellos, es que se trata de un tema de gran actualidad en España, concretamente en ciudades medias y pequeñas donde el cierre de oficinas está provocando una “masificación” para la realización de algunos trámites en determinadas franjas horarias, especialmente de personas mayores que saben manejar la aplicación digital del banco.
Por otro lado, este método podría usarse también en el medio rural, para aquellos casos en los que no hay sucursar en sí y existe un ofibús (autobús oficina móvil) poder calcular que dias/horas/franjas debería ser atendida la población x o y.
Quería preguntar, dentro de los cálculos y metodología usada, ¿Cual es el mayor limitante o riesgo que puede afectar al no cumplimiento de los pronósticos?
Recibe un cordial saludo,
Sergio Náñez.
Hola Sergio
Es claro que en algún momento el modelo va a empezar a fallar, ya sea por el cambio de comportamiento del cliente o por alguna otra razón menos obvia. El modelo debería estar en constante evaluación mediante KPIs de acierto y estos monitoreados para que no salgan de los umbrales permitidos de tolerancia.
Y cuando falla ?
No habrá impacto, o si lo hay será mínimo. El Operador siempre tiene el control.
Y claro, una transacción diferente no prevista, se incorpora en el análisis transaccional del cliente, siempre dentro de lo que manda la lógica:
Si alguien abrió una cuenta de ahorro ( no es una transacción recurrente ) … no significa que siempre lo va a hacer !
Espero haber contestado su pregunta
Atentamente
Jorge Martínez M
Enhorabuena Jorge Luis por su ponencia. Me ha resultado muy interesante en un contexto donde la atención al cliente cada vez marca más la diferencia en el sector bancario. Centrándome en sus recomendaciones sobre el uso de la Inteligencia Artificial para aprender el comportamiento individual a partir del histórico transaccional de los clientes, me gustaría saber su opinión sobre cómo puede influir la política de atención al cliente de cada entidad bancaria precisamente en dichos modelos basados en redes neuronales.
Atentamente,
Luis Miguel
Hola Luis Miguel
En realidad el modelo puede aplicarse a los canales digitales también.
Imaginemos por un momento que tenemos un bot inteligente y que este ha detectado una conexión del cliente desde su teléfono móvil … El bot podría usar las mismas reglas para consultar:
“Hoy es 19 de junio, ayer venció el pago del colegio y hoy el del celular, quieres efectuar estas transacciones?” [si] [no] …
Y esta información la dedujo al ver tus movimientos transaccionales para estos días del mes y que, para este mes, aún no se han realizado.
Las redes neuronales son la tecnología sobre la cual se debería construir la nueva relación banco-cliente, más humana, más inteligente, más simple e independiente del canal de atención (parte de la omnicanalidad).
Espero haber contestado tu consulta
Atentamente
Jorge Martínez