En el cambiante panorama financiero actual, la migración a la nube y la integración de tecnologías digitales avanzadas están remodelando la forma en que operan los bancos. Por ejemplo, muchos bancos están trasladando sus sistemas bancarios a plataformas basadas en la nube y adoptando tecnologías como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) para mejorar el servicio al cliente y agilizar las operaciones. Estos proyectos ofrecen grandes oportunidades, como ahorro de costos, mayor escalabilidad y la capacidad de transformar la experiencia del cliente, pero también resaltan un aspecto crucial que a menudo se pasa por alto: la calidad de los datos. A medida que los bancos adoptan soluciones en la nube y aprovechan el poder de la IA generativa (GenAI), la calidad de sus datos se vuelve más importante que nunca.
En la era de la IA y la GenAI, la calidad de los datos no es sólo una necesidad técnica, es un activo estratégico. Los bancos dependen de la IA para guiar la toma de decisiones, personalizar las interacciones con los clientes y gestionar el riesgo. Por ejemplo, GenAI puede analizar grandes cantidades de datos para proporcionar información, identificar tendencias y sugerir acciones. Sin embargo, la eficacia de estos sistemas depende de la precisión y fiabilidad de los datos subyacentes. Si los datos son erróneos, la información generada será engañosa, lo que podría poner en peligro los procesos de toma de decisiones y la confianza de los clientes.
Los bancos siempre han comprendido la importancia de los datos para la gestión de riesgos, el cumplimiento normativo y la confianza de los consumidores. Los datos incorrectos siempre han sido sinónimo de “datos inútiles”. Los datos precisos también son esenciales para cumplir con los requisitos regulatorios, gestionar los riesgos financieros y, en última instancia, garantizar que los clientes puedan confiar en sus instituciones financieras.
Con la llegada de GenAI, estos requisitos se ven agravados por la necesidad de datos de alta calidad en tiempo real para impulsar servicios personalizados y mantener una ventaja competitiva. Hay varias maneras de lograrlo, incluido aprovechar
Las prácticas de migración a la nube y gestión de datos ayudan a evaluar la información que tiene y garantizar que siga siendo precisa. La ingeniería clara y oportuna también es importante cuando se trabaja con GenAI para identificar casos en los que faltan datos.
El papel de la migración a la nube en la calidad de los datos
La migración a la nube ofrece a los bancos importantes beneficios, incluida la escalabilidad, actualizaciones más rápidas y la capacidad de gestionar grandes volúmenes de datos de forma más eficiente. Esta agilidad es esencial para mantener la calidad de los datos, ya que los sistemas basados en la nube pueden facilitar las actualizaciones de datos en tiempo real y la integración entre diferentes plataformas.
Por ejemplo, si un cliente interactúa con el sitio web de un banco y luego se comunica con el servicio de atención al cliente, la tecnología en la nube permite al representante de servicio al cliente acceder a información sobre las actividades recientes del cliente en tiempo real. Esta perfecta integración ayuda a proporcionar un servicio personalizado y eficiente. Sin embargo, este nivel de integración sólo se puede lograr si los datos compartidos son precisos y están actualizados.
Garantizar la calidad de los datos en el contexto de la transformación digital
Mantener una alta calidad de los datos no se trata sólo de aprovechar la nube; también implica prácticas rigurosas de gestión de datos.
A medida que los bancos continúan con sus proyectos de transformación digital, es imperativo no solo migrar datos a la nube, sino también limpiarlos y validarlos. Esta “limpieza de primavera” de datos, que esencialmente implica verificar, depurar y actualizar datos para garantizar su precisión y relevancia, es esencial para garantizar la confiabilidad de la información que impulsa los sistemas de IA y GenAI. Los problemas de calidad de los datos, como la información faltante o desactualizada, pueden llevar a predicciones y decisiones de IA erróneas.
Además, una ingeniería clara y oportuna es esencial cuando se trabaja con GenAI. Esto implica configurar sistemas de inteligencia artificial para indicar cuándo faltan datos o cuándo dependen de fuentes externas. Una ingeniería rápida y adecuada ayuda a mantener la transparencia y garantiza que los resultados de la IA se basen en los datos más confiables disponibles.
Migración a la nube La adopción de tecnologías de inteligencia artificial ofrece a la industria bancaria una oportunidad real de transformarse, pero también enfatiza la importancia de reevaluar los datos que tiene. Los datos precisos y actualizados son esenciales para aprovechar eficazmente la IA, gestionar el riesgo, cumplir con las regulaciones y generar confianza en los clientes. A medida que los bancos continúan innovando y adaptándose, mantener una alta calidad de los datos debe ser una prioridad absoluta para garantizar que los esfuerzos de transformación digital aprovechen todo su potencial e impulsen el éxito a largo plazo. La tecnología puede ayudar implementando un monitoreo continuo de la calidad de los datos. Por lo tanto, es esencial que los bancos aprovechen la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para detectar y corregir anomalías en los datos en tiempo real.
