Si bien gran parte del debate actual sobre la tecnología financiera se centra en las posibles aplicaciones de esta tecnología en los servicios financieros, igual de importantes son las razones de fondo por las que el sector está impulsando la innovación con tanta determinación en este momento. En gran medida, esto refleja las realidades del entorno actual: la necesidad de reducir costes, de cumplir con la normativa, de protegerse frente a nuevas formas de riesgo y de mantener su relevancia en un entorno de rápidos cambios e incertidumbre.
Sin embargo, existe también otro factor impulsor, quizá el más importante de todos: el cliente. Todo debate sobre tecnología financiera debería comenzar y terminar con la misma pregunta: ¿cómo podemos utilizar la tecnología para mejorar la experiencia del cliente? Para responderla, debemos entender qué tecnologías tendrán el mayor impacto y aportarán más valor al cliente hoy, mañana y en el futuro.
Impacto actual: la automatización robótica de procesos
De todas las innovaciones actuales, la automatización robótica de procesos (RPA), o bots, para abreviar, son las más omnipresentes en los servicios financieros actuales, y ya están mejorando la experiencia del cliente, tanto en nuestra vida personal como profesional. Lo vemos con claridad en la banca minorista y en la gestión de patrimonios, por ejemplo, donde los robo-asesores son cada día más comunes.
No sorprende que también se avance en la integración de bots en la back office. A medida que la tecnología siga madurando, podrán asumir una gama más amplia de procesos complejos y con uso intensivo de mano de obra, como la recopilación de datos de múltiples aplicaciones, la gestión de datos maestros de clientes y la eliminación de la doble introducción de datos.
Lo que más entusiasma a las empresas de esta tecnología es que no solo ofrece beneficios en costes y productividad, sino que también puede impulsar una interacción con el cliente y un servicio personalizado más transformadores.
En DTCC, por ejemplo, estamos integrando bots en nuestra infraestructura para respaldar el proceso de incorporación de un nuevo cliente a nuestro servicio de Repositorio Global de Operaciones. Con el tiempo, creemos que los bots nos ayudarán a mitigar riesgos al reducir las tasas de error manual, acelerar el proceso para los clientes al detectar antes las excepciones y aportar un nivel de consistencia que simplifica el ciclo de vida de la incorporación.
Sin embargo, junto con todos sus beneficios, la fuerza laboral digital también conlleva implicaciones de riesgo. Por ello, es fundamental que las iniciativas de automatización se gestionen y coordinen cuidadosamente en toda la empresa, y que se establezcan controles y una gobernanza adecuados antes de implantar los programas de RPA.
Transformar el mañana: aprendizaje automático aplicado
El aprendizaje automático aplicado representa la próxima frontera en la transformación digital de la forma en que se procesan las transacciones financieras, con el potencial de aumentar el valor para el cliente mediante la mejora de la eficiencia y la reducción del riesgo. Aunque el sector aún se encuentra en las primeras etapas de aplicación del aprendizaje automático para resolver retos empresariales, se espera que los avances lleguen rápidamente en los próximos dos a cinco años. Los datos están impulsando esta tendencia, y muchas empresas están evaluando cómo utilizarlos para respaldar el crecimiento empresarial y mejorar la experiencia del cliente.
En esta etapa relativamente temprana de la maduración del aprendizaje automático, es fundamental que el sector establezca la estrategia básica adecuada para maximizar el valor de la tecnología. Existen tres áreas clave de enfoque:
En primer lugar, debemos crear y utilizar los conjuntos de datos más sólidos posibles. Normalizar y estandarizar los datos antes del análisis es importante para garantizar que los resultados de los modelos sean precisos.
En segundo lugar, debemos contratar, formar y retener a científicos de datos y tecnólogos que puedan trabajar con los algoritmos y validar sus resultados.
En tercer lugar, debemos abordar las preocupaciones en torno a la seguridad y la confidencialidad de los datos. Son cuestiones complejas, pero el sector tendrá que resolverlas para aprovechar plenamente el aprendizaje automático aplicado.
Dar forma al largo plazo: la tecnología de registro distribuido
Curiosamente, la tecnología que hasta ahora ha recibido mayor atención, los registros distribuidos, es probablemente la más compleja en términos de aportar valor al cliente. Sin embargo, también es la que tiene el mayor potencial para transformar la forma en que el sector opera y da servicio a sus clientes.
En DTCC, estamos liderando una de las mayores iniciativas de DLT hasta la fecha: la replataformización de nuestro Trade Information Warehouse (TIW) – Trasladándolo de una base de datos tradicional a un registro distribuido y aprovechando también la computación en la nube para mejorar su escalabilidad, optimizar el rendimiento, aumentar la flexibilidad y reducir costes. Este trabajo nos está enseñando mucho sobre el potencial y las limitaciones de la tecnología, y estos aprendizajes nos ayudarán a orientarnos a nosotros y a otros sobre cómo puede utilizarse el DLT en otras áreas de los servicios financieros.
Del mismo modo, mientras el sector sigue experimentando con el DLT, todos debemos reflexionar sobre cómo y dónde aplicarlo, reconociendo que, en algunos casos, la tecnología existente puede seguir siendo la mejor solución. Este es un punto crítico, porque nuestro objetivo colectivo no debería ser simplemente trasladar los procesos actuales a un registro distribuido. Hacerlo supondría un esfuerzo desperdiciado de dimensiones enormes. En cambio, debemos considerar la tecnología como un trampolín para repensar de forma fundamental cómo transformar el ecosistema posnegociación.
Es imposible predecir cómo cambiará el DLT la estructura del mercado en los próximos años, pero puedo imaginar un futuro en el que los mercados de capitales estén más estrechamente integrados mediante sistemas de registro distribuido; todos los datos se capturen y almacenen en la nube; los activos críticos se digitalicen y residan de forma nativa en estas redes; y las redes sincronicen datos sin fisuras en todos los mercados de capitales.
Esta visión de la sincronización de datos aportaría valor al cliente mediante enormes ahorros de costes, la reducción de riesgos y el logro del objetivo de largo plazo del sector de alcanzar el procesamiento directo (straight-through processing) desde la ejecución hasta la liquidación. En cierto modo, lograrlo podría ser lo más sencillo, ya que la transición desde las tecnologías, los procesos y las prácticas de mercado actuales puede ser la tarea más complicada y difícil que tenemos por delante.
De cara al futuro, no cabe duda de que la tecnología mejorará de forma fundamental muchas áreas del sector financiero. Para lograrlo, las empresas financieras deben dejar a un lado sus rivalidades competitivas y trabajar juntas para construir la base tecnológica del futuro. El peligro de trabajar aisladamente es que creemos un nuevo laberinto desconectado de soluciones, lo que limitaría los enormes beneficios que la tecnología financiera puede aportar. Existen muchas formas de impulsar la colaboración, como apoyar y participar en organizaciones de código abierto como HyperLedger Foundation y Enterprise Ethereum Alliance, para compartir nuestra experiencia e ideas. Si pensamos y actuamos así, no tengo ninguna duda de que mejoraremos la experiencia del cliente y generaremos más valor para el cliente.
