Implantación de Modelos de IA Generativa para la mejora de los Procesos Bancarios

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Conservación y evolución del sistema BI para Lanbide

Detalles del proyecto

  • Cliente: Importante entidad bancaria
  • Sector: Banca y Seguros
  • Servicio: Generative AI
  • Fecha:  2023
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Implantación de Modelos para la mejora de los Procesos Bancarios

Necesidad del cliente

Una importante entidad bancaria tenía la necesidad de comenzar a explorar las posibilidades que ofrecen los nuevos modelos de Inteligencia Artificial Generativa, para optimizar su operativa diaria y mejorar su posicionamiento en el mercado. 

Conociendo las capacidades de Datua, la entidad bancaria nos solicitó el planteamiento de tres casos de uso que aportasen valor añadido en su operativa actual, y se definieron los siguientes: 

  • Modelo de Riesgo de Fuga para Particulares. 
  • Modelo de Riesgo de Fuga para PYMES. 
  • Modelo de Relación de Empresas. 

Objetivo del proyecto

Con el Modelo de Riesgo de Fuga para Particulares la entidad bancaria lo que busca es adelantarse a la conversión de un cliente en cliente residual y evitarla. Detectando a tiempo, por tanto, a aquel cliente que interopera poco con el banco, con importes mínimos en su cuenta y que suele acabar abandonando la entidad. 

Con el Modelo de Riesgo de Fuga para PYMES el objetivo es parecido al modelo para particulares, y el perfil del cliente residual son empresas que no pagan nóminas a través del banco, ni tienen recibos domiciliados, ni manejan tarjetas. La diferencia es que las PYMES no suelen abandonar del todo la entidad, pero si dejan de tener una actividad relevante. Sabiendo que las empresas suelen trabajar con varios bancos de forma simultánea, el objetivo en este caso es que esta entidad esté dentro de los bancos que la empresa usa de forma habitual. 

Por último, con el Modelo de Relación de Empresas se busca descubrir qué relaciones existen entre las empresas, tanto clientas como no clientas del banco. Algunos casos serían: ver relaciones entre clientes, ver relaciones entre clientes con otras empresas no clientes con las que intercambian transferencias bancarias e incluso ver relaciones entre clientes con el resto de mapa de empresas a nivel nacional.   

Resultados

Por un lado, con la aplicación de los Modelos de Fuga, la entidad bancaria ha aplicado acciones preventivas que han reducido el riesgo de pérdida de clientes particulares y han evitado el descenso de la actividad bancaria en PYMES. 

Por otro lado, gracias al Modelo de Relación de Empresas, ha podido localizar y realizar acciones específicas para aquellas empresas objetivo, ampliando así su cartera de clientes 

El proyecto ha tenido una duración total de 9 meses y los beneficios obtenidos con ambas acciones aseguran el Retorno de la Inversión realizada en este proyecto.   

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