Backbase se complace en anunciar una importante expansión de su plataforma de Engagement Banking con la introducción de la capa Intelligence Fabric, un poderoso conjunto de funciones de desarrollo, infraestructura de datos e IA que ahora están integradas de manera nativa en la plataforma. Este lanzamiento innovador busca redefinir cómo los bancos pueden aprovechar el poder de los datos y la IA para aumentar significativamente la productividad en sus operaciones claves de ventas y servicio al cliente.
La IA ya está desempeñando un papel fundamental en la transformación de la banca, impulsando la eficiencia, mejorando la gestión de riesgos y orquestando experiencias de cliente contextuales y relevantes. A medida que el avance de la IA continúa transformando el escenario financiero, Backbase se prepara para afrontar estos retos con la introducción de Intelligence Fabric.
Presentación de Agentic AI para la banca
Con la nueva Intelligence Fabric, Backbase permitirá a los bancos implementar funcionalidades de Agentic AI que proporcionarán un aumento sustancial de la productividad en todas sus operaciones clave de servicio y ventas. Mediante el uso de razonamientos avanzados basados en datos interbancarios a través de la plataforma Backbase, los bancos ahora pueden crear Agentes de IA que elevan y orquestan los recorridos del cliente junto con los flujos de trabajo subyacentes, integraciones e interpretación de datos en tiempo real.
Gartner predice que para 2028, una tercera parte de las interacciones con servicios GenAI recurrirán a modelos de acción y agentes autónomos para realizar tareas. Gracias al acceso unificado y en tiempo real a los datos, conocimientos, herramientas y flujos de trabajo de todo el banco en la plataforma Engagement Banking, los Agentes de IA de Backbase pueden comprender e interpretar información contextual para ofrecer respuestas personalizadas. También pueden ejecutar planes de acción, desde la gestión de pequeñas tareas, como la búsqueda de transacciones o la programación de pagos, hasta la gestión de procesos completos, como la incorporación de clientes. En última instancia, los Agentes de IA tienen el potencial de reinventar los recorridos de los clientes y los flujos de trabajo en todo el banco. Las barreras de seguridad integradas proporcionarán una supervisión robusta, permitiendo a los bancos implementar estrictos niveles de cumplimiento y gobernanza.
Jouk Pleiter, fundador y CEO de Backbase, comentó: “Backbase está demostrando el liderazgo de su plataforma con sus funcionalidades de IA para la banca. La introducción de Intelligence Fabric marca un hito crucial en nuestra misión de empoderar a los bancos para que aprovechen el poder de los datos y la IA a escala. Hoy damos un gran paso hacia adelante al presentar nuestra estrategia de Agentic AI. Proyectamos un futuro en el que los Agentes de IA trabajarán de forma autónoma en segundo plano, gestionando tareas y procesos y colaborando con clientes y empleados. La adopción y evolución de estos agentes sumamente poderosos de nueva generación reducirá drásticamente el gasto laboral interno y externo en áreas como ventas, marketing, atención al cliente y operaciones de cumplimiento normativo”.
Aprovechamiento de la conectividad de datos con la plataforma de integración Grand Central
Intelligence Fabric aprovecha Grand Central de Backbase, la primera plataforma Integration-as-a-Service del mundo para la banca, que unifica a la perfección los datos de diversas fuentes, incluidos los sistemas de core bancario, las pasarelas de pago, las capacidades fintech y los sistemas no fintech como los CRM. Esta robusta plataforma de integración proporciona a los bancos una única fuente de verdad, capaz de consolidar los datos procedentes de todas estas fuentes. Además, esta mejora permite democratizar los datos, haciéndolos accesibles no solo a Backbase, sino también a los bancos, sus socios y proveedores.
Orquestación de la interacción con el cliente impulsada por IA
Backbase está priorizando la disponibilidad de las funciones de Agentes de IA para los siguientes casos de uso:
- Banca conversacional: aprovechar modelos lingüísticos de gran tamaño (Large Language Models – LLM) para gestionar tareas bancarias cotidianas como acceder a cuentas, realizar pagos, consultar historiales de transacciones y gestionar tarjetas a través de canales digitales.
- Orquestación de la vida útil del cliente: crear campañas de activación y venta de productos impulsadas por IA que permitan al banco aumentar la tenencia de productos por cliente. Losnudges predictivos impulsados por IA proporcionarán orientación contextual a los clientes, promocionando nuevos productos relevantes como tarjetas de crédito, préstamos, ahorros, inversiones y seguros, todo ello basado en el comportamiento del cliente y su historial financiero.
- Información financiera avanzada: aprovecha la IA y los modelos de machine learning para analizar los datos y el comportamiento de los clientes, proporcionando información práctica como indicadores de alerta anticipada para clientes minoristas, previsiones de flujo de efectivo para las PYME e información sobre la salud y la viabilidad de los clientes para los responsables de las relaciones.
- Soporte al cliente potenciado por IA: despliegue modelos de IA generativa de última generación para alimentar chatbots orientados al cliente que proporcionen respuestas efectivas, precisas e inmediatas, reduciendo drásticamente el volumen de tickets de soporte. En cuanto a los agentes, implementa funciones de IA que analizan la percepción de los clientes, resumen los problemas y sugieren opciones de respuesta, proporcionando a los equipos de soporte la información que necesitan para crear respuestas personalizadas y eficaces, mejorando la experiencia de servicio en general.
Thomas Fuss, CTO de Backbase, añadió: “Nuestra Intelligence Fabric cambia las reglas del juego del sector bancario. Con funcionalidades nativas de IA integradas directamente en la plataforma Backbase, ahora proporcionamos a los bancos la infraestructura y las herramientas de desarrollo necesarias para combinar a la perfección datos de diversas fuentes, crear sistemas basados en eventos y adoptar o crear agentes de IA para tareas específicas. Los bancos mantendrán el control total de sus datos y podrán definir y supervisar todas las medidas de seguridad para garantizar que la IA funciona de acuerdo con los requisitos de cumplimiento normativo establecidos por el banco y los organismos reguladores”.
