La idea convencional de que la banca digital en los mercados emergentes sigue los patrones de evolución occidentales ha demostrado ser fundamentalmente errónea. En APAC y África, las instituciones financieras están elaborando enfoques únicos para la fidelización de clientes que desafían los supuestos básicos sobre la transformación digital en la banca. Estos mercados no se limitan a adoptar soluciones occidentales, sino que son pioneros en paradigmas totalmente nuevos de relaciones financieras.
El auge de los datos alternativos en los mercados emergentes
Los modelos tradicionales de calificación crediticia han demostrado ser inadecuados en mercados con escasos historiales de crédito formales. El banco digital indonesio Jenius y el Trust Bank de Singapur son pioneros en modelos de datos alternativos que analizan más de 10.000 puntos de datos por cliente, desde pagos de servicios públicos hasta actividad en redes sociales. Estos modelos no solo determinan la solvencia crediticia, sino que predicen el valor del ciclo de vida del cliente y adaptan las ofertas de productos.
Un caso especialmente revelador es el del neobanco africano Carbon, que pasó de utilizar las agencias de crédito tradicionales a analizar los metadatos de los smartphones. Mediante el examen de factores como los patrones de carga de la batería y el comportamiento de uso de las aplicaciones, han reducido las tasas de impago en un 23%, al tiempo que han ampliado su mercado objetivo en un 45%. No se trata solo de evaluar el riesgo, sino de comprender los patrones de estilo de vida para ofrecer servicios financieros contextualizados.
La paradoja de las superaplicaciones: comodidad frente a fidelidad
La narrativa predominante en torno a superapps como WeChat y Grab sugiere que son el futuro inevitable de la banca digital. Sin embargo, los datos de los mercados del Sudeste Asiático revelan una realidad más matizada. Aunque las superapps cuentan con una base de usuarios impresionante, tienen problemas con las métricas de participación en los servicios financieros. El usuario medio de una super aplicación solo realiza 2,3 transacciones financieras al mes, frente a las 7,8 de las aplicaciones bancarias específicas.
Esta paradoja ha provocado un giro estratégico entre los bancos digitales. Los que tienen éxito se centran en cadenas de valor específicas en lugar de intentar ser todo para todos. El banco vietnamita Timo Bank, por ejemplo, ha logrado un éxito notable al integrarse profundamente en el ecosistema de pequeñas empresas del país, ofreciendo financiación especializada de inventarios y soluciones de pago de la cadena de suministro.
La economía conductual se une al aprendizaje automático
Los bancos digitales más sofisticados están yendo más allá de la simple personalización para llegar a lo que podría denominarse "compromiso predictivo". El banco digital UOB (United Overseas Bank) TMRW de Tailandia utiliza el aprendizaje automático para identificar patrones en el comportamiento financiero del cliente y sugerir proactivamente acciones basadas en necesidades anticipadas. Esto va más allá de las típicas recomendaciones de "próxima mejor acción": se trata de predecir y resolver problemas antes de que los clientes se den cuenta de que los tienen.
Un ejemplo fascinante es el del Discovery Bank de Sudáfrica, que ha creado un modelo de precios variable basado en el comportamiento del cliente. En lugar de los precios tradicionales basados en el riesgo, ajustan las comisiones y los tipos de interés en función de una compleja matriz de indicadores de bienestar financiero. Esto ha dado lugar a un aumento del 34% en los comportamientos financieros positivos entre su base de clientes.
El equilibrio entre privacidad y personalización
A medida que los bancos digitales recopilan y utilizan datos más detallados, caminan por la cuerda floja entre la personalización y la privacidad. En mercados como la India e Indonesia se está produciendo una reacción en contra de la recopilación excesiva de datos: el 67 % de los clientes expresa su preocupación por el uso que se hace de sus datos financieros. Esto ha dado lugar a la aparición de enfoques de "personalización que da prioridad a la privacidad".
El banco DBS de Singapur ha sido pionero en un enfoque de aprendizaje federado en el que los modelos de personalización se entrenan en los dispositivos y sólo se envían a los servidores centrales los datos agregados. Esto permite una personalización sofisticada manteniendo los datos sensibles en el ámbito local. Los resultados son prometedores: el porcentaje de clientes que optan por servicios personalizados ha aumentado un 40% desde que se aplica este enfoque.
El auge de la banca emocional
El desarrollo más vanguardista de la banca digital no es tecnológico, sino psicológico. Los principales bancos digitales están yendo más allá de las relaciones transaccionales para crear lo que podría denominarse experiencias de "banca emocional". Esto implica comprender y responder al contexto emocional de las decisiones financieras.
El banco digital surcoreano Kakao Bank ha desarrollado una "capa de inteligencia emocional" en su aplicación que adapta su interfaz y sus mensajes en función de los niveles de estrés detectados en las interacciones con los clientes. Durante los periodos de estrés financiero, la aplicación cambia a un tono más educativo y de apoyo, mientras que en los momentos financieros positivos, se vuelve más alentadora y aspiracional.
Redefinir el valor del ciclo de vida del cliente
Las métricas bancarias tradicionales, como la penetración de productos y el tamaño del balance, son cada vez más irrelevantes en la era de la banca digital. Los bancos con visión de futuro están adoptando medidas más sofisticadas del valor del cliente que incorporan los efectos de red y el valor de los datos.
El banco digital filipino Tonik ha desarrollado una "puntuación de valor de red" que tiene en cuenta no solo el valor financiero directo de un cliente, sino su influencia en los comportamientos financieros de otros clientes. Los clientes con puntuaciones de red altas reciben un trato preferente y acceso anticipado a nuevas funciones, lo que crea un círculo virtuoso de compromiso.
El juego de las infraestructuras
Aunque se presta mucha atención a las innovaciones orientadas al cliente, la verdadera revolución se está produciendo en la infraestructura bancaria. La aparición de plataformas de banca como servicio (BaaS) en APAC permite una nueva generación de servicios financieros integrados que difuminan las fronteras entre la banca y otros servicios digitales.
La decisión del banco digital malasio BigPay de abrir su sistema bancario central a desarrolladores externos ha dado lugar a innovaciones inesperadas. Las plataformas locales de comercio electrónico ofrecen ahora préstamos de capital circulante en tiempo real basados en datos de ventas, mientras que las plataformas de economía gig proporcionan pagos instantáneos y productos de seguros especializados.
Conclusiones: Más allá de la transformación digital
El futuro de la banca digital en los mercados emergentes no se limita a digitalizar la banca tradicional, sino a reimaginar fundamentalmente las relaciones financieras. Los actores más exitosos serán los que puedan combinar un sofisticado análisis de datos con un profundo conocimiento cultural para crear experiencias bancarias verdaderamente contextuales.
La próxima frontera no es tecnológica, sino antropológica: entender cómo piensan e interactúan con el dinero las distintas culturas y comunidades. A medida que los bancos digitales se adentren en este territorio, es probable que veamos aún más divergencias entre los enfoques de los mercados occidentales y emergentes en materia de servicios financieros.
Los ganadores en este nuevo panorama no serán los que dispongan de la tecnología más avanzada o de una base de clientes más amplia, sino los que puedan traducir los datos en experiencias financieras significativas que se ajusten a los contextos culturales locales y a las necesidades individuales de los clientes.
