En la industria de servicios financieros, el poder transformador de la inteligencia artificial (IA) promete impulsar, y en muchos casos permitir, el éxito empresarial en tiempo real. Desde mejorar la productividad y la información basada en datos hasta mejorar la detección de fraude y la experiencia del cliente.
Sin embargo, en la prisa por adoptar la IA, muchos no han tenido en cuenta que la mala calidad de los datos de los clientes podría dar lugar a resultados inexactos o, peor aún, sesgados e inexactos. Lo que comúnmente se conoce como “alucinaciones” inducidas por la IA que conducen a malos resultados.
Por ejemplo, si alguien que vive en una zona próspera de una ciudad solicita un préstamo y el código postal que el banco tiene almacenado en su sistema corresponde a una zona menos próspera de la ciudad, esto podría afectar el valor del préstamo. préstamo propuesto y del tipo de interés determinado por la AI. Esto puede llevar al cliente potencial a buscar una cotización en otra parte.
Los datos se degradan rápidamente
La degradación de los datos es un factor importante que afecta la implementación efectiva de la IA. Los datos se degradan rápidamente, y los datos de contacto de los clientes que carecen de una intervención regular se deterioran un 25% cada año cuando las personas se mudan, mueren o se divorcian. Además, el 20% de las direcciones ingresadas en línea tienen errores, incluidos errores ortográficos, números de casa incorrectos y códigos postales incorrectos.
Para evitar el flagelo de los datos de contacto inexactos, es importante contar con procesos de verificación en el momento de la captura de datos y al limpiar los datos almacenados en lotes. Por lo general, esto implica cambios simples y rentables en el proceso de calidad de los datos.
Autocompletar direcciones/búsqueda de datos correctos en tiempo real
Una herramienta tecnológica valiosa que se puede utilizar al incorporar clientes es un servicio de búsqueda de direcciones o de autocompletar. Estos servicios proporcionan datos de dirección precisos y en tiempo real durante la incorporación de nuevos clientes al proporcionar una dirección correcta y con el formato adecuado cuando comienzan a ingresar la suya. También reducen la cantidad de pulsaciones de teclas necesarias, hasta en un 81 %, al ingresar una dirección. Esto acelera todo el proceso de incorporación, reduciendo la probabilidad de que el usuario no complete una solicitud para acceder a un servicio, por ejemplo. Este primer enfoque de verificación de puntos de contacto se puede extender al correo electrónico y al teléfono, de modo que estos valiosos canales de datos de contacto también se puedan verificar en tiempo real.
Deduplica datos con una herramienta avanzada de coincidencia aproximada
Muchas bases de datos de clientes tienen tasas de duplicación del 10 al 30%. Este es un problema importante que ocurre con frecuencia cuando dos departamentos fusionan sus datos y se producen errores en la recopilación de datos de contacto en diferentes puntos de contacto. La duplicación no sólo puede alterar una aplicación de IA, sino que también aumenta los costos en términos de tiempo y dinero, particularmente para las comunicaciones impresas, y afecta negativamente la reputación del remitente.
La solución es utilizar una herramienta avanzada de coincidencia difusa para deduplicar los datos. Sólo mediante el uso de un servicio de este tipo es posible fusionar y depurar los registros más complejos y crear un “registro de usuario único” que proporcione una vista única de cliente (SCV) óptima de la cual la IA puede aprender lecciones. Además, organizar los datos de contacto de esta manera maximizará la eficiencia y reducirá los costos porque múltiples esfuerzos de divulgación no se dirigirán a la misma persona. Otra ventaja es que se reduce el riesgo de fraude porque se establecerá un registro unificado para cada cliente.
La eliminación de datos admite herramientas de inteligencia artificial
La eliminación o limpieza de datos, utilizando tecnología adecuada que resalte a las personas que se han mudado o que ya no están en la dirección registrada, es una parte esencial del proceso de limpieza de datos y, por lo tanto, es un respaldo a los esfuerzos de IA. Además de eliminar direcciones incorrectas, estos servicios pueden incluir informar a personas fallecidas para detener la entrega de correo y otras comunicaciones a personas fallecidas, lo que puede causar angustia a sus amigos y seres queridos. Al emplear estrategias de supresión, las instituciones financieras pueden ahorrar dinero, proteger su reputación, prevenir el fraude y respaldar sus esfuerzos de IA.
Utilice una plataforma de limpieza de datos SaaS
Hoy en día, nunca ha sido más fácil ni más rentable proporcionar datos de calidad en tiempo real para respaldar la IA y aumentar la eficiencia empresarial. Es posible comprar una plataforma SaaS (software como servicio) de limpieza de datos escalable que no implica codificación, integración ni capacitación. Esta tecnología limpia y corrige nombres, direcciones, direcciones de correo electrónico y números de teléfono en todo el mundo. Compara registros en tiempo real, garantizando que no haya duplicados, y ofrece perfiles de datos para ayudar a identificar problemas para tomar medidas adicionales. Una interfaz única e intuitiva brinda la capacidad de normalizar, validar y enriquecer datos, lo que da como resultado información de contacto de alta calidad en múltiples bases de datos. Esto se puede hacer con datos persistidos en lotes y a medida que se recopilan nuevos datos, y también se puede acceder a través de una API en la nube o en las instalaciones, si es necesario.
La IA puede brindarle a su institución financiera una ventaja competitiva, pero depende de la calidad de los datos introducidos en los modelos de IA. Los datos inexactos provocan “alucinaciones” de la IA con predicciones poco fiables y, por tanto, resultados deficientes. Para maximizar el éxito de sus esfuerzos de IA, aplique las mejores prácticas de calidad de datos.