¿Cómo varía la personalización según el sector financiero?

Todas las entidades financieras dicen querer tratar al cliente como individuo. Lo que eso significa en la práctica depende mucho de lo que venden, de los datos que tienen y de lo que las normas les permiten hacer con esos datos.

La personalización por sector varía porque cada sector financiero tiene una complejidad de producto, unos datos y unos límites regulatorios distintos. Los bancos personalizan sobre todo con datos de movimientos y crédito, con ofertas a medida y preconcesiones. Las aseguradoras personalizan con datos de riesgo y estilo de vida, ajustando primas y coberturas.

Los gestores patrimoniales personalizan a partir de objetivos y tolerancia al riesgo, dando forma a carteras y asesoramiento. Las fintech personalizan con datos de comportamiento y uso, optimizando la conversión. La mejor personalización no es la que más datos usa, sino la que da al cliente algo más útil sin dejar de ser explicable y justa.

El reto principal, en una línea:

Los datos que hacen relevante una oferta suelen ser los mismos que la hacen parecer intrusiva.

1. La personalización por sector, comparada

2. Qué hace bien la personalización por sector

• Banca: las operaciones frecuentes dan una imagen rica y actual de la vida financiera; la relevancia procede sobre todo del momento.
• Seguros: los datos de riesgo permiten precios y coberturas más precisos y, cada vez más, prevención.
• Patrimonio: la personalización por sector se apoya en objetivos y ayuda al cliente a ver cómo sus decisiones afectan al resultado.
• Fintech: la experimentación rápida permite afinar recorridos y funciones.

3. Los límites regulatorios

La personalización por sector opera dentro de límites legales firmes, y se están estrechando.

• Decisiones automatizadas: según el artículo 22 del RGPD, las personas tienen derecho a no ser objeto de decisiones basadas únicamente en tratamiento automatizado que les afecten significativamente. La sentencia SCHUFA de diciembre de 2023 confirmó que una puntuación crediticia puede entrar en esa norma.
• IA de alto riesgo: el Reglamento de Inteligencia Artificial considera de alto riesgo la IA de solvencia y la de evaluación de riesgos y precios en seguros de vida y salud.
• Trato justo: muchas normas de precios y ofertas limitan prácticas que perjudican a clientes fieles o vulnerables.

4. Cuánto han avanzado los sectores

La IA acelera el cambio. La encuesta de EIOPA de 2023 sobre digitalización de las aseguradoras europeas halló que la inteligencia artificial ya la usaba el 50 % de las entidades encuestadas en no vida y el 24 % en vida. La banca va más avanzada en fraude y analítica de clientes, mientras la gestión patrimonial está en una fase más temprana de la personalización por sector orientada al cliente.

5. Lo que la mayoría de las entidades hacen mal

• Empezar por los datos y no por la necesidad: acumular datos sirve de poco sin decidir qué se quiere mejorar para el cliente.
• Optimizar solo la conversión: ofertas que suben ventas pero también quejas y cancelaciones destruyen valor.
• Modelos opacos en decisiones reguladas: difíciles de defender en crédito, precios de seguros o asesoramiento.
• Ignorar la visión del cliente: el cliente acepta ofertas a medida cuando las entiende y puede controlarlas.

Ejemplo: una aseguradora introdujo ofertas de renovación personalizadas con datos de siniestralidad y riesgo. La retención subió, pero una revisión mostró que algunos clientes antiguos pagaban más que clientes nuevos con un riesgo similar. La aseguradora ajustó sus reglas de precio y añadió una comprobación de equidad a cada versión del modelo.

6. Un enfoque práctico

• Defina el resultado para el cliente que debe mejorar cada caso de uso.
• Mapee los datos y su base jurídica, incluidas las normas de alto riesgo.
• Empiece con modelos explicables en decisiones reguladas.
• Dé control al cliente sobre ofertas y uso de datos.
• Vigile los resultados de equidad, quejas y valor.

Conclusiones clave sobre personalización por sector

• La personalización por sector en banca se apoya en movimientos y crédito; en seguros, en riesgo y estilo de vida.
• En patrimonio, la personalización por sector gira en torno a objetivos; en fintech, al comportamiento.
• La personalización por sector encuentra sus límites más estrictos en crédito y en precios de vida y salud.
• La mejor personalización por sector es explicable, justa y controlable por el cliente.

Para los comités de dirección, la lección es que la personalización no es una capacidad que pueda copiarse de otro sector. Debe diseñarse según los productos, datos y normas de cada uno, con explicabilidad y equidad desde el principio.

Optimizium ayuda a bancos y aseguradoras a construir una personalización útil, justa y defendible. Respetamos el conocimiento del cliente y la experiencia en riesgos de cada entidad, porque definen qué es una personalización responsable. Y sumamos a protección de datos, riesgos y cumplimiento como coautores del diseño, para que cada modelo y cada oferta puedan explicarse.

Descubra cómo lo abordamos en Banca y Seguros, consulte el centro de preguntas frecuentes o lea la pregunta relacionada: ¿Cómo configuran los regímenes regulatorios los límites de personalización?