Aprovechando la IA, predice con precisión los niveles de fondos de tus agentes, optimizando el rendimiento de tu red de agentes. Descubra cómo este enfoque basado en datos puede revolucionar la gestión de la liquidez de su red de agentes.
Flotación de agentes en la banca de agencia
El capital circulante de los agentes es la savia de la banca de agencia. Es el efectivo o el crédito de que disponen los agentes, lo que les permite realizar transacciones financieras en nombre de las instituciones financieras en zonas con acceso bancario limitado.
Al proporcionar a los agentes suficiente capital circulante, las instituciones financieras garantizan un servicio ininterrumpido a los clientes, facilitando transacciones como depósitos y retiradas de efectivo. Este capital circulante es esencial para mantener una red bancaria de agencias fluida y eficiente.
Retos de la gestión de la liquidez de las redes de agentes
La falta de liquidez es uno de los principales retos para los agentes, ya que provoca el rechazo de transacciones, la insatisfacción de los clientes y daña la reputación de la entidad. Reequilibrar las cuentas y hacer frente a la escasez de liquidez también puede aumentar los costes operativos.
Estos retos pueden provocar la pérdida de oportunidades de ingresos, la interrupción de las operaciones, la reducción de la eficiencia e incluso el incumplimiento de la normativa sobre liquidez. Todo ello puede dar lugar a multas y sanciones.
El poder de las herramientas de previsión basadas en IA en el modelo de banca de agencia
Las herramientas de previsión basadas en IA pueden revolucionar la gestión de la liquidez de las redes de agentes. Mediante el análisis de datos históricos, tendencias del mercado y otros factores, estas herramientas predicen con precisión las necesidades de liquidez de los agentes. Esto le permite optimizar la asignación de recursos y garantizar que los agentes dispongan de los fondos necesarios para satisfacer las necesidades de los clientes.
Los modelos de IA tienen en cuenta diversos factores para realizar predicciones precisas, entre ellos:
- Tendencias de transacciones anteriores: Patrones históricos de volumen de transacciones.
- Demografía y geografía: Características de la población, niveles de renta y pautas de gasto.
- Previsión meteorológica: Impacto potencial de los desastres naturales y los cambios estacionales en los patrones de transacción.
- Calendario festivo: Cambios previstos en los patrones de transacción durante las temporadas festivas y las vacaciones.
- Fines de semana: Posibles diferencias en las pautas de transacción y los horarios comerciales durante los fines de semana. Además, muchos agentes pueden tener un horario comercial limitado los fines de semana, lo que puede dar lugar a una concentración de la demanda durante esas horas.
¿Cómo puede la IA prever variables para la flotación
Las herramientas de previsión basadas en IA pueden predecir con precisión las necesidades de flotación de los agentes teniendo en cuenta los siguientes factores:
- Necesidades actuales de flotación: Necesidades inmediatas de liquidez basadas en los volúmenes de transacciones actuales y las demandas previstas.
- Necesidades futuras de flotación: Demanda de fondos prevista para el día siguiente.
- Necesidades semanales y mensuales de flotación: Previsiones a largo plazo para la planificación proactiva y la asignación de recursos.
- Saldo y reposición de la cuenta del agente: Saldo actual, métodos de reposición y capacidad global para satisfacer las demandas de transacciones.
Mediante el análisis de estos factores, los modelos de IA pueden optimizar la asignación de recursos, minimizar el riesgo de transacciones rechazadas y garantizar una experiencia de cliente fluida.
Construir un motor predictivo
La creación de un sistema predictivo basado en IA requiere un enfoque estructurado:
- Recopilación de datos: Recopile datos exhaustivos sobre volúmenes de transacciones, tipos, horarios, información sobre agentes y datos de mercado de su red bancaria de agentes.
- Análisis de datos: Visualizar y analizar los datos para identificar patrones, tendencias y relaciones entre volúmenes de transacciones, características de los agentes e indicadores de mercado.
- Desarrollo de modelos: Construir y entrenar algoritmos de aprendizaje automático adecuados utilizando los datos preparados para crear un modelo predictivo.
- Prueba del modelo: Evaluar el rendimiento del modelo utilizando las métricas pertinentes para garantizar su precisión y fiabilidad.
- Despliegue del modelo: Integre el modelo entrenado en el sistema bancario de su agencia para proporcionar predicciones en tiempo real. Actualice y supervise periódicamente el modelo para mantener su precisión y adaptarse a las condiciones cambiantes.
- Despliegue del modelo: Integre el modelo entrenado en el sistema bancario de su agencia para proporcionar predicciones en tiempo real. Actualice y supervise periódicamente el modelo para mantener su precisión y adaptarse a las condiciones cambiantes.
Así es como la gestión de la liquidez de la red de agentes potenciada por la IA mejora la banca de agencia
Una solución de gestión de liquidez de red de agentes impulsada por IA ofrece numerosas ventajas, ya que permite a las instituciones financieras:
- Aborde de forma proactiva los problemas de liquidez y garantice el funcionamiento ininterrumpido de la red de agentes.
- Optimice la asignación de recursos y reduzca los costes operativos minimizando la intervención manual y el riesgo de falta de liquidez.
- Ofrezca experiencias excepcionales a los clientes y fomente la fidelidad a largo plazo evitando el rechazo de transacciones y garantizando un servicio ininterrumpido.
- Obtenga información valiosa sobre el rendimiento de la red de agentes, lo que permite la toma de decisiones basada en datos y la mejora continua.
- Mitigar los riesgos normativos garantizando elcumplimiento de los requisitos de liquidez y evitando sanciones.
Conclusión
La IA es la clave para conseguir un rendimiento excepcional de la red de agentes. Al predecir con exactitud las necesidades futuras de liquidez y optimizar la asignación de recursos, la IA puede impulsar la eficiencia, aumentar la rentabilidad y ofrecer experiencias excepcionales a los clientes. A medida que el panorama de las agencias bancarias siga evolucionando, la IA será indispensable para una gestión eficaz de la liquidez de la red de agentes.
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