Ganar cuota de mercado para los HNWI: Adoptar las finanzas conductuales basadas en la IA

Cómo pueden los bancos mitigar la inversión emocional infundiendo inteligencia para hiperpersonalizar las carteras y las experiencias con el fin de atraer y retener a los clientes clave.

En breve

• El 65% de los HNWI admite que los prejuicios afectan a sus decisiones de inversión y el 79% confía en que los gestores de patrimonios les ayuden a mitigarlos, por lo que necesitan modernizar sus herramientas de creación de perfiles.
• Las finanzas conductuales impulsadas por la IA y las tecnologías de IA relacionadas, como la IA generativa, proporcionan los conocimientos más profundos que los gestores patrimoniales necesitan para crear planes financieros, carteras y experiencias de cliente hiperpersonalizados.
• Para que las finanzas conductuales impulsadas por IA funcionen correctamente, los bancos deben completar seis pasos críticos de implementación.

Independientemente del patrimonio neto de una persona, es bien sabido que las emociones y los sesgos cognitivos nublan el juicio de los inversores. De hecho, el 65 % de los grandes patrimonios que participaron en el Informe sobre la Riqueza en el Mundo 2024 de Capgemini admitieron que los sesgos afectan a sus decisiones de inversión.

Para combatirlo, más de tres cuartas partes de los encuestados (79%) creen que la orientación del gestor de relaciones (GR) puede ayudar a mitigar el sesgo.

Sin embargo, históricamente los bancos se han basado únicamente en perfiles demográficos de alto nivel y en fuentes de datos primarios para determinar los sesgos, lo que da como resultado una imagen incompleta que a menudo contribuye a experiencias de cliente decididamente insatisfactorias.

En consecuencia, el mismo porcentaje de HNWI que admitió parcialidad, el 65%, también expresa su preocupación por la falta de asesoramiento personalizado adaptado a sus situaciones cambiantes.

Afortunadamente, las finanzas conductuales impulsadas por la inteligencia artificial (IA) ofrecen un camino mejor. Va más allá de las evaluaciones tradicionales al proporcionar una visión más profunda de las actitudes de riesgo, la tolerancia al riesgo, la respuesta al estrés, el compromiso con el mercado y el estilo de toma de decisiones.

Este artículo analiza los aspectos esenciales de las finanzas conductuales y las tecnologías relacionadas, junto con los pasos que pueden dar los bancos para adoptarlas con rapidez, confianza y éxito.

ABC de la IA conductual

En pocas palabras, las finanzas conductuales impulsadas por IA integran conocimientos psicográficos, datos conductuales e inteligencia artificial para construir una visión integral de 360 grados del cliente que se actualiza continuamente para capturar los impactos de los acontecimientos de la vida y otros cambios situacionales.

Además, las soluciones de financiación basada en el comportamiento más eficaces recopilan datos tanto de los repositorios tradicionales, como las transacciones financieras, como de fuentes alternativas, como las publicaciones en redes sociales y otros comportamientos en línea, para garantizar que el retrato del cliente HNWI sea completo (Figura 1).

Aunque las primeras formas de finanzas del comportamiento utilizaban métodos tradicionales de análisis de datos, la incorporación de la IA descubre patrones, sentimientos y sesgos ocultos que a menudo eludían las iteraciones anteriores de la disciplina.

Figura 1: Tipos de datos recogidos actualmente por las empresas de gestión de la movilidad

Fuente: Informe Capgemini sobre la Riqueza Mundial 2024.

Los 3 ámbitos de la gestión de activos en los que la inteligencia artificial genera valor

En general, el 75% de los ejecutivos de gestión de patrimonios son optimistas sobre el uso de la IA, el 49% utiliza actualmente la IA en algunas áreas y el 73% tiene la intención de aumentar la adopción de la IA empresarial dentro de dos años. Esto hace que la adopción de las finanzas conductuales basadas en IA y las herramientas de IA relacionadas, como la IA generativa, sean un imperativo competitivo.

La historia es similar para los gestores de patrimonios, ya que la mayoría de los encuestados (65%) para el World Wealth Report 2024 indicaron que las preferencias de los clientes, los puntos de dolor únicos, las tendencias de comportamiento y otros conocimientos psicológicos son fundamentales para ofrecer un asesoramiento personalizado.

Para la mayoría de los bancos, esto significa que las adopciones iniciales de las finanzas conductuales impulsadas por la IA, y otras formas de IA relacionadas, se centrarán en infundir inteligencia en tres ámbitos clave de la gestión de patrimonios. Estos son:

Aceleración de la planificación financiera y la creación de carteras. Gracias a los perfiles de clientes completos y continuamente actualizados desarrollados con las finanzas conductuales basadas en IA, los gestores de carteras pueden crear planes financieros altamente personalizados. Al añadir la segmentación conductual basada en IA, que incorpora comportamientos dinámicos y actitudinales a la planificación financiera, los bancos pueden refinar aún más los perfiles de los clientes HNWI para crear planes financieros más precisos y carteras resistentes.

Además de actualizar constantemente los perfiles de los clientes, los bancos pueden desplegar la IA para supervisar otras fuentes de datos, como la información de los mercados mundiales, las noticias y la actualidad. Esto garantiza que los gestores puedan ajustar rápidamente los planes financieros y tomar medidas en función de las preferencias de los clientes, lo que se traduce en una asignación de activos siempre optimizada.

Desde el punto de vista de la productividad de los asesores, la IA también puede aumentar la eficiencia y la eficacia de los GR mediante la identificación autónoma de patrones, la localización de activos de baja correlación, la activación de alertas y la sugerencia de ajustes de la cartera y la planificación financiera que se ajusten a los objetivos cambiantes de los inversores.

Mejorar la comunicación y el compromiso con el cliente. Un sólido despliegue de finanzas conductuales incluye comunicaciones con el cliente en tiempo real y habilitadas por IA, que se logran mediante IA generativa. Esto es vital para ayudar a los asesores a proporcionar un asesoramiento oportuno e hiperpersonalizado y estrategias de inversión a medida, así como para gestionar las tensiones provocadas habitualmente por la volatilidad repentina del mercado y ayudar a mantener a sus clientes HNWI y sus carteras en el buen camino.

Además, las alertas en tiempo real sobre acontecimientos del mercado o hitos vitales pueden indicar a los asesores cuándo deben ponerse en contacto con los clientes, con análisis basados en IA que determinan los canales y mensajes más eficaces para la interacción con el cliente.

Además, al integrar el análisis de opiniones y el análisis predictivo basados en IA, los gestores de riesgos pueden conocer mejor la opinión de los inversores, anticiparse a los cambios de opinión del mercado y de los clientes y descubrir posibles oportunidades o riesgos, todo lo cual permite una comunicación proactiva y específica.

Estas ventajas ya se están demostrando en el mercado. Según el World Wealth Report 2024, el 59 % de los directivos de gestoras de patrimonio que ya utilizan las finanzas conductuales afirman que la tecnología ayuda a asesorar a los clientes en condiciones de mercado volátiles y en momentos importantes de la vida.

Del mismo modo, el marketing de captación de clientes impulsado por IA puede identificar clientes potenciales de alto potencial, apoyando el crecimiento del negocio y los esfuerzos de captación de clientes. Por ejemplo, Vanguard Institutional mejoró su tasa de conversión en un 16 % gracias a Persado AI y generó una tasa de clics un 15,76 % superior a la del mensaje de control.

Mejorar el rendimiento de las operaciones de gestión de activos. La IA también añade valor mediante la automatización de diversas tareas operativas (Figura 2), como la gestión de documentos, el procesamiento de transacciones y el mantenimiento de registros. La IA también puede mejorar la gestión de riesgos y la detección de fraudes con análisis de datos en tiempo real que identifican patrones sospechosos o anomalías para ayudar a proteger a los bancos y a sus clientes HNWI.

Figura 2: Aprovechar la IA para impulsar el rendimiento de la gestión de patrimonios

Fuente: Informe Capgemini sobre la Riqueza Mundial 2024.

Seis pasos para el éxito de las finanzas conductuales basadas en IA

La creación de soluciones empresariales escalables de finanzas del comportamiento basadas en IA requiere un enfoque estructurado. Esto implica integrar diversas fuentes de datos aprovechando diversas capacidades de IA y de IA generativa, ingiriendo los datos integrados a través de análisis de sentimientos y análisis predictivos basados en IA, e implementando los conocimientos derivados para impulsar la creación de perfiles de clientes en tiempo real, la optimización de carteras y las experiencias hiperpersonalizadas de HNWI (Figura 3).

Este enfoque holístico no sólo mejora la experiencia del cliente, sino que también capacita a los asesores automatizando las tareas rutinarias, optimizando el tiempo y minimizando los errores. Por ejemplo, empresas como RBC Wealth Management U.S. ya están aprovechando la solución Personalized Financial Engagement de Salesforce para integrar sistemas de datos dispares, crear perfiles de cliente unificados y ofrecer experiencias de cliente automatizadas e inteligentes mediante IA generativa.

Sin embargo, ejecutar con éxito un enfoque estructurado es una tarea considerable. Para garantizar que su empresa pueda integrar, ingerir e implementar de manera eficiente y eficaz para obtener el valor empresarial necesario, se recomiendan seis pasos críticos:

1. Hacer accesibles los datos internos: Para los bancos, la cuestión esencial de los datos no es si tienen datos valiosos, sino si las aplicaciones de IA pueden localizarlos y acceder a ellos en tiempo real. Para ello, los conjuntos de datos aislados, ocultos y mal etiquetados deben conectarse, limpiarse y estandarizarse en todas las unidades de negocio y entidades adquiridas.
2. Incorporar datos externos: Aunque es habitual que los minoristas utilicen datos de terceros para obtener información detallada sobre sus clientes, los bancos se han quedado rezagados. Para aprovechar plenamente la promesa de las finanzas conductuales y lograr los resultados empresariales deseados, los bancos deben identificar las fuentes externas adecuadas e integrarlas con los repositorios de datos internos.
3. Diseñar una infraestructura de IA sólida: Además de identificar y utilizar las fuentes de datos adecuadas, los datos deben presentarse a las aplicaciones de IA rápidamente, ya que la latencia obstaculiza significativamente las capacidades de la IA para obtener información relevante. Los bancos deben diseñar y desplegar la infraestructura de computación, almacenamiento, redes y nube adecuada para proporcionar la base de IA necesaria.
4. Adoptar soluciones de IA generativa y específica para finanzas: Comprender las características psicográficas de los clientes, crear planes financieros hiperpersonalizados y ofrecer experiencias de alto contacto con los clientes requiere adoptar aplicaciones de IA sólidas y específicas que permitan escalar rápidamente y obtener valor empresarial. Un ejemplo es la solución Augmented Advisor Intelligence de Capgemini, que puede utilizarse tanto para fundamentar las decisiones de GR como para generar comunicaciones de cara al cliente.
5. Prepárese para exponer a los clientes los conocimientos derivados de la IA: Aunque la utilización de la IA para las finanzas conductuales y las comunicaciones con los clientes es una función interna en la actualidad, los grandes patrimonios acabarán deseando disponer de capacidades de autoservicio, además de interacciones personales con sus gestores. Para garantizar que los bancos puedan satisfacer esta demanda de forma rápida y sin problemas, es imprescindible diseñar y crear las bases de la tecnología y las aplicaciones teniendo en cuenta el inevitable futuro.
6. Abordar los problemas normativos: Al igual que con cualquier nueva tecnología, es imperativo implementar soluciones de IA de una manera que cumpla con la normativa y, al mismo tiempo, minimizar los riesgos de cualquier despiste o pérdida causados por las aplicaciones de IA. Además de diseñar, desplegar y supervisar adecuadamente las aplicaciones de IA, se sugiere que los bancos también mantengan un intermediario humano entre las aplicaciones de IA y el cliente, al menos por ahora.

Figura 3: Enfoque holístico para implantar una IA escalable

Fuente: Informe Capgemini sobre la Riqueza Mundial 2024.

Captar la cuota de mercado de los HNWI

En el panorama de la gestión de patrimonios en rápida evolución, la integración de los principios de las finanzas conductuales con las tecnologías de IA es la clave para mitigar las respuestas de inversión emocional, ofrecer experiencias superiores a los clientes y posicionar a las empresas de gestión de patrimonios para destacar en un mercado competitivo.

Al aprovechar el poder de la IA, los bancos pueden obtener información sin precedentes sobre el comportamiento, las preferencias y los prejuicios de los clientes, lo que les permite ofrecer un asesoramiento hiperpersonalizado, estrategias de inversión a medida y una comunicación específica. Al adoptar las finanzas conductuales transformadoras impulsadas por la IA y las aplicaciones de IA relacionadas, las empresas pueden atraer a inversores expertos, desbloquear nuevos niveles de intimidad del cliente y garantizar un mayor compromiso, confianza y lealtad a la marca, todo lo cual contribuye a captar y retener una cuota de mercado significativa de HNWI.