Reunión Nacional de
Consejeros Regionales de BBVA 2024
Versión Estenográfica Ciudad de México, 07 de mayo de 2024.
Hugo Nájera Alva,
Director General de Soluciones al Cliente de BBVA México
- JORGE TERRAZAS: Nuestro Director General de Desarrollo de Soluciones al Cliente,
mi compañero Hugo Nájera, a quien invito a este escenario, por favor.
Lo recibimos con un fuerte aplauso.
- HUGO NÁJERA ALVA: Estoy muy contento de que me den la oportunidad de estar con ustedes
el día de hoy. Vamos a volver a hablar hoy cómo la tecnología es una palanca
para radicalizar nuestra aproximación al cliente.
Entonces, vamos a hablar, y digo
radicalizar nuestra aproximación al cliente porque, la verdad, en los últimos
10 años hemos emprendido un camino de transformación continua, que siempre ha
tenido al cliente como centro de nuestro negocio.
Todas las etapas por distintas capaz que
hemos enfrentado desde el Proyecto Ulises, que implicó grandes inversiones en
infraestructura de sucursales y de cajeros automáticos; la construcción del
concepto de experiencia única, que es básicamente el sistema de franquicia con
el cual somos capaces de hacer exactamente lo mismo en todas las sucursales.
La transformación digital, que ha llevado
a un cambio profundo de nuestro modelo de distribución, desplazando las ventas
de la sucursal hacia el teléfono móvil; el foco que le hemos puesto a la
experiencia del cliente tratando de transformar todos esos procesos que generan
dolor a nuestros clientes y, finalmente, esta obsesión que ha tenido Lalo de
segmentar y segmentar y segmentar y segmentar, es la máxima expresión de que
queremos estar cerca del cliente.
Cada vez que segmentamos aproximamos
ejecutivos o soluciones o herramientas o canales para estar más cerca del
cliente.
Y esto nos ha permitido en estos poco más
de 10 años tener 70 puntos en NPS, en el Net Promoter Score, que muchos
pueden decir: “Oye, es que en México todo el mundo pasa bien, calificamos muy
alto, somos muy ingenuos a la hora de la calificación”. Le llevamos 30 puntos,
casi 30 puntos al siguiente competidor, 70 puntos; 30 arriba del siguiente
competidor.
También en esta etapa hemos multiplicado
por cinco el número de clientes que su principal superficie de contacto es el teléfono
móvil.
Ya la mitad del valor que se produce
anualmente en este Banco es End to End en el teléfono móvil, es decir,
la mitad del valor de los resultados que vamos a ver en los próximos años tiene
que ver con que una persona contactó al Banco a través del teléfono celular sin
intermediación de un humano.
Entonces, dirán ustedes: “¿Y qué pasa con
las sucursales?”. Pues resulta que en ese mismo tiempo las sucursales se han
multiplicado por dos su productividad; es decir, que aprendimos a vender otras
cosas.
Hemos bajado 30 por ciento el costo por
cliente y nuestro gran power, que es la participación de mercado en la
conciencia del consumidor de con qué Banco quiere trabajar, es del 25.2 por
ciento, es el doble del siguiente competidor.
Eso es lo que ha pasado en los últimos 10
años, pero no podemos estar todo el tiempo viendo el pasado, contemplándolo sin
movernos, porque además hoy tenemos nuevas tecnologías, hoy hay nuevos
entrantes, hay nuevos productos, hay nuevas soluciones, y esto ha hecho que
haya ofertas mucho más agresivas en el mercado.
Hoy enfrentamos muchísimo más
competidores, muchísima más competencia y está muy bien, y la verdad es que es
bienvenida, porque nos hace mejores, nos obliga a competir en mejores términos
para el consumidor, ofreciendo mejores experiencias.
Y en este momento es una hora, es la hora
de crear una nueva etapa para BBVA, una etapa que nos permita diferenciarnos con
el resto y, sobre todo, liderar nuevamente el cambio en el sistema financiero.
Y para ello requerimos adoptar una
perspectiva más radical hacia el cliente, o sea, siempre hemos estado con el
cliente en el centro, pero tenemos que radicalizar esa aproximación, y para
radicalizar esa aproximación debemos buscar, primero, reducir el número
absoluto de malas experiencias.
Yo les diría: siempre hemos estado
buscando eliminar las malas experiencias que tienen algunos de nuestros
clientes, pero estas malas experiencias siempre las medimos en términos
relativos. Hoy esta aproximación radical nos obliga a pensar en números
absolutos.
Lo que queremos hacer es reducir el
número de absoluto de malas experiencias que tienen nuestros clientes, y
sabemos que no vamos a poder eliminarlas todas, hay cosas, y ahorita les voy a
poner ejemplos de cosas que son malas experiencias que no vamos a poder
eliminar, pero sí podemos transformar estas malas experiencias en
posibilidades, y ese es el segundo elemento que tenemos que abordar.
Y el tercero es crear masa, que yo creo
que sabemos hacer muy bien, que es crear experiencias diferenciales que hagan
que las personas nos perciban como diferentes y lideres en el mercado.
Les voy a dar ejemplos de algunas malas
experiencias que tiene el consumidor.
El consumidor tiene malas experiencias
cuando nuestros sistemas no funcionan, tenemos que invertir, seguir invirtiendo
en que nuestros sistemas estén disponibles todo el tiempo.
Cuando una reclamación sale en contra del
cliente, cuando el cliente nos reclama algo. La pregunta es: ¿por qué tuvo una
mala experiencia que tiene que reclamar? La mayor parte de las malas
experiencias que reclama el cliente tiene que ver con que no reconoce un cargo
de una tarjeta de crédito o de débito.
Nosotros tenemos que procurar que el
número absoluto de esas experiencias negativas se reduzca, y eso lo hacemos
sólo si trabajamos en conjunto con los comercios para que sean comercios
seguros, porque la mayor parte de los reclamos viene de comercios no seguros.
O el rechazo de una solicitud de crédito.
El rechazo de una solicitud de crédito es una mala experiencia, pero somos un
Banco, y el Banco lo que hace es prestar los dineros de los ahorradores y
entregarlo a las personas que quieren crecer o que necesitan ese dinero.
Y no podemos entregarles ese dinero a
todos, porque hay gente que está en el Buró de Crédito, y hay personas que no
muestran capacidad de pago. Pero sí podemos, éste es un gran ejemplo de cosas
que no vamos a poder eliminar, siempre vamos a tener malas experiencias del
cliente porque no le damos un crédito; pero podemos convertir esa mala
experiencia en una posibilidad sí le decimos qué tiene que hacer para conseguir
el crédito, para que cambie los comportamientos, de tal suerte que en el futuro
pueda obtener ese crédito.
También eso va en la experiencia cuando
lo engaña un defraudador o cuando hacemos un dictamen en contra del pago de un
seguro o en las llamadas al IVR, no hay nada más terrible que el que estamos
condenando la experiencia del cliente a una máquina de un invento que tiene
tecnología de mediados del siglo pasado, ya es hora de eliminar esa mala
experiencia.
Las contrataciones complejas en productos
también son malas experiencias y la indisponibilidad o falta de conocimiento de
nuestros banqueros, también producen malas experiencias.
Ahora, ejemplos de experiencias
diferenciadoras en las que hemos estado trabajando, algunos de ustedes conocen
algunas de ellas, pero las que tenemos que profundizar y meter realmente el
acelerador para convertir en algo que realmente la gente diga ¡Wow!, estos
siguen siendo diferentes.
Por ejemplo, la atención de emergencias a
un solo clic, hoy ya tenemos en distintos dispositivos la capacidad de que si
tú entras en la aplicación hay un botón que dice emergencias que hoy solo
resuelve tarjeta de crédito, pero qué tal que resolvemos ahí los seguros, qué
tal que el día que tienes un siniestro de auto no tienes que estar buscando tu
póliza, sino simplemente picar el botón y decir: “Tengo un problema, tuve un
accidente y que veas en la ruta, así como en el Uber, que veas cómo viene por
ti”.
Hoy ya tenemos una aplicación
independiente que hace eso, pero qué tal si lo hacemos también para los seguros
de hogar, el día que se te rompe un cristal en la casa que puedas ahí marcar
para que la compañía de seguros te atienda; o premiar la fidelidad y los
cambios positivos en el comportamiento del cliente, por ahorro, por pagar bien
o por pagar más de los mínimos; o un crédito para las PyMEs en un solo clic.
Hoy ya tenemos un producto que es un
producto para PyMEs donde tienen un crédito a un clic de distancia, pero no
tenemos la capilaridad suficiente, necesitamos brindarle más información a
nuestros equipos de riesgos para que puedan aumentar la capilaridad de las
ofertas que tenemos para que realmente pueda ser esto promovido por nuestras
redes de sucursales.
Es un producto muy sencillo, lo contratas
una vez y eso es un crédito que puedas estar obteniendo cada vez que quieras
como lo tenemos en el crédito del consumo.
Y también, por ejemplo, una empresa que
pueda hacer banca sin salirse de su RP. Imagínense ustedes que en sus empresas
cuando están preparando la nómina, que está preparando el pago de la nómina,
hoy lo que tienen que hacer es prepararla dentro del RP y luego exportar esa
información y meterla en los sistemas del banco, en los sistemas digitales del
banco para mandar las operaciones.
¿Qué pasaría si nosotros sacrificamos el
proceso de dispersión de nómina y lo embebemos dentro de su RP? De tal suerte
que la persona que esté trabajando para ustedes preparando la nómina tendría a
un solo botón de distancia la posibilidad de que esa dispersión saliera sin
tener que hacer el manejo complejo de archivos que hoy tenemos. Eso es algo que
vamos a ver muy pronto.
Ahora, todo esto tiene el objetivo de
enamorar a nuestros clientes con una nueva aproximación donde queremos
acompañarles a proyectarse mejor en el futuro, queremos acompañarles en todo
momento a tener un mejor futuro y para ello vamos a acompañarlos, estando cerca
de ellos en el momento correcto y brindándoles las herramientas que necesitan
para tomar una decisión que les permita estar mejor en el futuro.
En su momento la transformación digital,
que estuvo basada en la tecnología móvil, nos permitió hacer un profundo cambio
en el modelo de distribución.
Mientras el resto de la banca pensaba que
el teléfono móvil era otro canal digital para hacer transacciones, nosotros
decidimos que el teléfono móvil era una canal donde íbamos a distribuir
producto, y esa decisión nos puso a la delantera por años frente al resto de
los competidores.
Hoy, con esa superficie de contacto vamos
a ser capaces de establecer una comunicación continúa. Lalo decía hoy en la
mañana que tenemos 26 interacciones mensuales por cliente, 26 interacciones,
casi una al día, y eso significa que nuestra superficie de contacto es muy
alta, tenemos capacidad prácticamente de acompañarlo todos los días con un
mensaje correcto el día que nos necesitan.
Y si le damos la herramienta para que
tome una mejor decisión respecto a esa cosa en particular, esa persona va a
tener un mejor futuro financiero.
Hoy las tecnologías nuevas nos van a
permitir tener esta aproximación más radical a la experiencia del cliente.
Pensemos que hoy se generan ingentes
cantidades de datos, simplemente porque ustedes van caminando con su celular
van generando información ingente, ingentes cantidades de información, y además
esa información puede ser almacenada y procesada en tiempo real gracias a la
computación en la nube.
Esta computación en la nube que permite,
que tiene esta, que nos brinda la capacidad de almacenar y procesar información
en tiempo real, está siendo que los conceptos de Machine Learning
aprendan rápido, que estén aprendiendo realmente en tiempo real.
La diferencia de hace unos años con lo
que pasa hoy es que estos algoritmos de inteligencia artificial están
aprendiendo casi en tiempo real, tienen inputs y ellos sacan un output
y eso, aprenden todo el tiempo.
Y cuando a esto le pegamos el último
avance del que platicamos el año pasado, que es la Inteligencia Artificial
Generativa, este aprendizaje se vuelve conversación entre el Banco y el
consumidor. Es decir, grandes cantidades de datos que pueden ser almacenadas,
procesadas, que generan aprendizaje en una máquina y que tienen una capacidad
conversacional con el cliente, y esto es lo que nos va a permitir tener esta
aproximación mucho más radical hacia el cliente.
Ya estamos en el camino. Carlos Torres el
día de ayer nos decía que tenemos varios ejemplos, y yo quiero ilustrar esos
ejemplos, porque creo que una de las misiones más importantes de este Banco con
su Consejo es compartir esos hallazgos que hemos tenido, por dónde estamos
caminando y mostrarles que efectivamente en esto hay que tomar la delantera,
pisando el acelerador.
Voy a hablar de tres cosas, voy a hablar
de procesos, voy a hablar de productividad y voy a hablar de experiencias del
cliente.
Vamos a hablar primero de prevención de
fraudes, y vamos a hablar de prevención de fraudes en un punto muy importante,
que es la identificación proactiva.
Hoy somos capaces de identificar patrones
de comportamiento transaccional que nos garantizan o nos dicen que ya altísimo
nivel de probabilidad es un fraude, porque tenemos las trazas transaccionales
que nos permiten ver la dispersión y la concentración de los recursos, que nos
dicen: “este es el típico patrón de un defraudador”.
Hoy lo hacemos, hoy ya hacemos ese
diagnóstico, lo que no hacemos todavía, pero que la tecnología nos va a
permitir muy pronto es hacerlo en tiempo real. Ya me está viendo feo Rafita.
Hay que hacerlo en tiempo real.
Ahora, para hacer eso necesitamos irnos a
la nube y necesitamos muchas cosas que hoy todavía no están conjuntas, pero
prácticamente esta misma tecnología de identificar trazas transaccionales para
identificar comportamientos que son perversos en la industria, los vamos a
poder empezar a identificar en tiempo real para bloquear esas cuentas.
Tenemos otro ejemplo en riesgos. En
riesgos tenemos el ejemplo de una cosa que le llamamos “Centro de Gravedad”. El
Centro de Gravedad es básicamente una herramienta que nos permite identificar
el comportamiento de nuestros clientes, y la primera etapa consiste en
identificar grupos de clientes que están asociados de alguna manera, porque son
familia, porque pertenecen a un mismo grupo empresarial, porque son familia y
pertenecen a un grupo empresarial.
Y esta capacidad que tenemos nos permite
identificar estos patrones transaccionales, que luego los combinamos con otra
cosa, que es: podemos identificar cuando estas personas mandan dinero a otros
bancos, podemos identificar cómo van las trazas transaccionales hacia esos
otros bancos.
Y no solamente eso, sino que además
tenemos la capacidad de inferir que esas cuentas en otros bancos no
necesariamente son cuentas de terceros, sino son cuentas del mismo grupo que
están concentrando en otro Banco.
Y esto aunado al siguiente evento que
tiene que ver con las preferencias de uso de nuestros consumidores hacia los
productos que tenemos nosotros, la combinación de estas tres cosas le está
brindando a los equipos de riesgos la capacidad de inferir que es, que el valor
de esas entidades es más grande que lo que pensamos que tenemos solamente con
nosotros.
Y eso nos ha permitido crecer de forma
muy importante la tasa de admisión de créditos para pequeñas y medianas
empresas. Ese es otro ejemplo de uso de la tecnología.
Tenemos también el caso de la
infraestructura. En el caso de la infraestructura tenemos el ejemplo de los
corners y los ATMs. En el caso de los corners ustedes saben que hemos tenido
una estrategia de aglutinar a nuestras bancas especializadas en algo que
llamamos “Hubs”.
Y en estos Hubs concentramos a los
ejecutivos en las bancas para tener un ahorro, una eficiencia en toda la
infraestructura que teníamos desplegada al resto del país, pero hay bancas como
la patrimonial que tienen todavía clientes que son atendidos por sucursales de
la banca comercial.
Y nosotros hoy somos capaces de
identificar cuándo estas personas que está alrededor de un núcleo podemos
identificar un lugar dónde poner corner en una sucursal para decir “este corner
de estas sucursales va a atender a estos clientes que están alrededor”.
Y lo mismo nos pasa un poco con el caso
de los ATMs. Nosotros podemos y tenemos geolocalizados todos los ATMs y todas
las sucursales, no solamente nosotros, sino también de la competencia y
entonces podemos muy granularmente decidir dónde tenemos espacios para crecer
en infraestructura, podemos saber exactamente cuánto están transaccionando
nuestros cajeros automáticos y podemos saber dónde están los de la competencia.
Y entonces tomar decisiones de
localización de nuestros cajeros y podemos ver cuántas sucursales tienen ellos
y qué valor de recursos estamos administrando en esas zonas, lo podemos hacer
por una delegación, en una entidad en particular, en una división o incluso a
nivel país.
Traemos otro ejemplo que es el ejemplo de
control interno. Este es un ejemplo muy bonito que yo los invito a explorarlo
rápidamente porque esta tecnología nos ha permitido en el bastanteo ahorrarnos
mucho tiempo.
Ésta es una realidad, una herramienta del
Banco que nada más lo hemos sacado en video, es una herramienta que nos permite
bajar un acta constitutiva de una empresa, el bajado del acta constitutiva dura
unos 40 segundos, una vez que baja esa acta constitutiva la puede ver y la
tecnología lee toda la información y la información la deposita en unos 60
segundos, la deposita en todos los campos que tiene nuestra base de datos para
que ya nadie tenga que capturar nada, simplemente esta cosa lee y deposita la
información en los campos de tal suerte que los algoritmos de riesgos o los
algoritmos de identificación o de revisión quedan totalmente listos para hacer
el procesamiento de la información.
Todo esto está siendo un cambio radical
en nuestra capacidad de procesar, sobre todo la velocidad con la que atendemos
al cliente.
Y esto es muy bonito, este es el de las
encuestas de NP, si hoy hacemos muchas encuestas, al cliente le preguntamos
siempre de 1 a 10 dime cuánto recomendarías a BBVA. Y eso es lo que nos permite
calcular el neto motors score, si califica entre 9 y 10 son promotores,
si califican de 6 para abajo son detractores, se les resta a los promotores el
número de tractores y a nosotros nos da 70 puntos. Hacemos muchas encuestas.
Imagínense que ahora vamos a poder
encuestar a los 23 millones de clientes que tenemos en el móvil y luego los
vamos a encuestar todos los días porque es una monserga que te están
encuestando todos los días, una vez al año. Si nosotros encuestamos a nuestros
clientes una vez al año son 23 millones de clientes, casi 24, entre 365 te da
como 66 mil encuestas diarias; 66 mil encuestas diarias. Si tenemos un éxito de
respuesta de 10 por ciento, tenemos 6 mil 500 respuestas diarias.
Y dicen: “Oye, ¿esto por qué no lo hacían
antes?” Bueno, porque ¿y quién va a leer todas esas encuestas?
Porque la encuesta dice: “De 1 a 10,
¿cómo recomendarías a BBVA?”, y luego viene una cajita que dice “¿Por qué?”, a
la cual le puedes textear o le puedes hablar.
¿Quién iba a procesar 6 mil 500 encuestas
diarias?, que son como 2 millones 400 mil encuestas al año.
La Inteligencia Artificial Generativa es
capaz de leer y decir: “Oye, lo que te está pasando hoy es esto, en estas
sucursales se te cayeron estos cajeros, estas terminales punto de venta no
sirven y la gente está muy enojada porque los apartados no funcionaron de las
10:00 a las 12:00”. Entonces, lo que tenemos es una capacidad muy granular y
muy térmica de generar estrategias.
Uno de los éxitos más grandes que hemos
tenido y por lo cual tenemos el NPS en 70 puntos es porque tenemos un equipo
dedicado a transformar las experiencias negativas, eliminarlas o ponerlas o
transformarlas en una posibilidad, y esos equipos están dedicados con las
encuestas que hoy manejamos, que son encuestas bastante más rudimentarias, que
son más muestrales, que son a pie de calle, que no tienen toda la capilaridad
que se necesita.
¿Se imaginan ustedes cuál va a ser el
resultado de tener todos los días de forma muy térmica qué es lo que le está
pasando al cliente, qué le duele y qué es lo que tenemos que mejorar?
Lo que tenemos que hacer es poner los
recursos del banco a resolver esas cosas que el cliente nos está diciendo todos
los días que le duelen.
Ahora, eso estuvimos hablando de temas de
procesos, ahora hablemos de productividad, y en productividad tenemos tres
ejemplitos y se me olvidó traer uno pero que es muy bueno, ahorita lo
comentaré.
El primero es sobre la consulta al código
de conducta, ese fue el primer experimento que se hizo en el equipo de la
fábrica de inteligencia artificial que tenemos, que comentó el día de ayer
Carlos Torres.
Y lo que hicimos fue ingestar en estas
herramientas de Inteligencia Artificial Generativa, ingestar el código de
conducta, simplemente para hacer un experimento.
Y en código de conducta le ingestamos y
le dijimos: “Oye, está el código de conducta”, lo que te pregunten puedes
responder solo de lo que te acabo de ingestar, tú no puedes salir a investigar
en internet cualquier cosa, sólo puedes contestar de lo que te estoy dando, y
además no puedes aprender de estas respuestas para luego mandarlas al
internet.
Entonces, fabricamos los rieles, donde la
información se vuelve segura. Sí es información pública, pero con esas
características se vuelve.
Y luego empezamos a preguntarle cosas,
como: “Oye, yo trabajo para el banco, ¿puedo yo tener una empresa que sea
proveedora del banco?”. Y lo que hizo fue contestar: “Según el código de
conducta tienes que dar notificación que eso se va a evaluar por el jefe y por
el responsable de talento y cultura, y que además tienes que evitar ciertos
conflictos de interés cuando te vuelves proveedor del banco”.
Entonces, esto lo que hizo fue
inspirarnos para decir: “Bueno, esto es el código de conducta, pero una vez que
pasamos el código de conducta, ¿qué pasa si nosotros disponibilizamos toda la
información del banco para nuestros ejecutivos?
Es decir, muchas veces nos pasa que
cuando tenemos muchos, somos un banco multiproducto, tenemos muchísimos
productos y el director de oficina y los ejecutivos tienen que saberse todos
los manuales que les hemos cargado de información en los últimos años de todos
los productos, de todos los seguros, de todos los fondos de inversión y tienen
que saber de todo.
Eso funciona cuando la gente más o menos,
a través de nuestro esquema de franquicia es observado y garantizamos que
siempre que la gente que tiene esa habilidad y esa capacidad de responder a los
eventos que son más frecuentes.
Pero cuando tú tienes un problema en una
sucursal que llega un cliente con un problema, con un evento poco frecuente,
por ejemplo, un cheque de caja; un cheque de caja hoy es un evento muy poco
frecuente. El cajero no sabe cómo hacerlo, porque hace tanto tiempo que no hace
un cheque de caja y le cae uno al año que no se acuerdo exactamente cuál es el
procedimiento.
En los últimos años hemos coordinado los
equipos de tecnología y de experiencia al cliente, han coordinado la
estructuración de una base única de conocimiento del banco, donde está el
repositorio de toda la información de los protocolos comerciales, de los
protocolos de servicio, de los protocolos de atención y de todos estos procesos,
de tal suerte que lo que estamos poniendo ya como piloto en las manos de
algunos de nuestros empleados, de uno de nuestros colaboradores es la capacidad
de que puedan consultar a aquellas cosas que no se acuerdan, prácticamente en
tiempo real.
Y esto va a ser la diferencia en la
atención en las sucursales, la diferencia en la atención de los Call Centers,
porque nadie va a no saber qué hacer, porque está todo protocolizado en esos
documentos.
Y este copilot de bases de
información lo vamos a extender poco a poco en las redes que es información
que, insisto, está segura por la forma en la que estamos ingestando.
Y, adicionalmente, a partir del mes que
entra vamos a empezar a pilotear algunos speech de ventas. No sé si
ustedes saben que nosotros tenemos muchos algoritmos que nos permiten decir:
“Oye, lo que debe recomendar a esta persona es este producto, hay una alta
propensión de que lo que necesite ahorita es este producto”. O la mejor
conversación que puedes tener con él es acerca de este tema.
Y lo que estamos haciendo es ingestándolo
en una herramienta de esta naturaleza para un perfil de determinado cliente; de
tal suerte que si cuando el cliente se siente frente a un ejecutivo, el
ejecutivo tenga un argumentario de qué cosas son las que son probablemente más
importantes para ese cliente, con una serie de promociones adicionales.
Y, bueno, no les he traído el ejemplo,
que es un ejemplo muy potente, todo esto está dedicado a la productividad, no
les he traído uno de los ejemplos más potentes que estamos haciendo, pero
nuestros ingenieros que son muchos y que cada vez son más y que vamos a seguir
contratando a más, van a empezar a tener licencias de esta herramienta para
codificar.
¿Ustedes se imaginan qué significa la
productividad de un ingeniero que se dedica a la codificación de que pueda
transmitirle una idea a esta herramienta y que la herramienta codifique y que
él sólo se dedique a supervisar que ese código está correcto?
Lo que va a pasar es lo mismo que nos
pasó cuando nos disponibilizaron las computadoras en los escritorios, que vas a
poder hacer, yo me acuerdo cuando empecé como analista en la Casa de Bolsa, me
daban unas hojas amarillas de este tamaño y me decían: “Hazte el pronóstico de
CEMEX”, y luego lo iba a pasar a teclear a la computadora, el día que le dices
al Director de Análisis, y si me das eso te hago 10 escenarios, no uno, te hago
10 o hago el análisis de 20 empresas en lugar de hacer tres a la semana. Eso es
lo que va a pasar con estas herramientas.
La herramienta de codificación es muy
poderosa, no está perfecta, hoy no sale todo bien, pero va a estar supervisada
por un experto que va a codificar y lo que le va a permitir es tirar más
código, lo cual nos va a permitir acelerar nuestra capacidad de desarrollo.
Y, bueno, le voy a hablar de la tercera
cosa, la tercera cosa es hablar de experiencias del cliente.
Todos conocemos a Siri, Alexa, a Google
Assistant, seguro que muchos de ustedes ya las tienen en sus casas y les
decimos: “Oye, Siri; Oye, Google; o Alexa, ¿cuál es el tiempo el día de hoy?
¿Cuál es el mejor restaurante para comer cerca de mí? Llama a mi hijo David,
pon un recordatorio mañana a las 10:00 am para ir al dentista”. Y, bueno, así
como Siri, Alexa y Google Assistant son asistentes virtuales, Blue también lo
es.
Blue es nuestro asistente virtual,
tenemos algún tiempo trabajando y hoy Blue, hoy le podemos decir: “Blue, hazme
un retiro sin tarjeta”, y lo hace. Le podemos decir: “Blue, apaga mi tarjeta de
crédito”, y la apaga. Le podemos decir: “Blue, ¿cuáles fueron los movimientos
de mis tarjetas de crédito de marzo del 2024?”, y entrega los movimientos. O:
“Blue, envíame el último estado de cuenta”, y Blue lo envía. O: “Blue, paga mi
tarjeta de crédito”, y la paga.
Ha habido en el último año, en los
últimos 12 meses 5.3 millones de transacciones con Blue, 5.3, y Blue está en el
lugar más escondido de la aplicación y no lo hemos promovido porque estuvo en
modo aprendizaje, al estar en modo aprendizaje no lo puedes poner enfrente
porque todas las equivocaciones y todos los errores generan una mala
experiencia, 5.3 millones de operaciones con Blue escondida en el último rincón
y esto va a crecer exponencialmente en muy poco tiempo.
Y va a crecer exponencialmente en muy
poco tiempo porque el cambio en la tecnología de los robots de la generación
anterior, la inteligencia artificial con respecto a las capacidades que está
brindando la Inteligencia Artificial Generativa son muy vastas.
Blue no solamente va a responder
inmediatamente a las consultas de información pública, que eso hoy ya lo hace,
sino que además va a ejecutar operativas y, sobre todo, va a empezar a derivar
a otros canales cuando no tiene la capacidad de ejecutar la respuesta y,
finalmente, va a terminar por asesorar proactiva y reactivamente a clientes
sobre productos y servicios.
Y esto, no les estoy hablando de los
próximos cinco años que sí, que los próximos cinco años crecerá exponencialmente,
les estoy diciendo que este mismo año las etapas 1 y 2 estarán concluidas y que
empezaremos a trabajar la tercera etapa muy pronto, a partir del 2025.
Y no solamente eso, sino que además le
vamos a decir adiós al IVR, esta cosa monstruosa que nos inventamos, que es el
peor infierno no solamente en la industria bancaria, sino en todas las
industrias, finalmente le diremos adiós.
En julio de este año vamos a empezar con
la etapa número 1. La etapa número 1 consiste, sencillamente, que te va a
contestar Blue, ya no te va a contestar el IVR ni la máquina del IVR, te va a
contestar Blue, con una voz que ya es más humana y te va a preguntar qué
quieres, y tú le vas a decir lo que quieres y te vas a ahorrar toda la
navegación del IVR y te va a llevar al nodo que te resuelve.
Todavía no te va a resolver Blue, vas a
tener que enfrentar el último nodo que resuelve, pero esa ya es la desaparición
del árbol de decisiones que es el que más estorba.
Y para el primer Q del 2025 ya a va a
empezar a tener operativas resueltas, es decir, que si le dices: “Oye, quiero
pagar mi tarjeta”, te va a llevar no a que hagas la rutina del pago de tarjeta
en el IVR, sino a pagar tu tarjeta, como si estuvieras adentro de la
aplicación.
Algunas rutinas que va a hacer, a pagar
la tarjeta, reembolsar la compra, acuérdense que aquí tenemos una práctica muy
buena que inventamos hace algunos años que se llama el First Contact
Resolution, tú si entras desde la aplicación o hablar al IVR o vas a una
sucursal y dices: “Yo no reconozco esta compra”, en ese instante revisamos si
sí o si no, y el 95 por ciento de las veces te regresamos tu dinero, y eso lo
va a poder hacer también Blue muy pronto en el primer pool del 2025.
Y muy pronto vamos a ofrecer una
experiencia personalizada para cada uno de los 55 millones de clientes que en
el mundo de BBVA en el global tienen en la App. O sea, tenemos 55 millones de
clientes en la App en el mundo en BBVA, nosotros tenemos 23.
Muy pronto, es este mismo año, vamos a
tener la posibilidad de que cada experiencia en la aplicación para cada uno de
ustedes y 55 millones de personas sea diferente.
Ustedes me han escuchado que somos el
Starbucks de la Banca, somos el Starbucks de la Banca, porque nuestro modelo de
franquicia nos ha permitido hacer un modelo estándar de gestión de las
sucursales, entonces el capuchino deslactosado light, ultra hots,
caramel doble shot, nos sale igualito en todas las sucursales.
Pero nos hemos convertido también, ya lo
decía, somos la Fintech más grande de México, nosotros fuimos los primeros en
México que cambiamos el modelo de distribución. Nuestro modelo de distribución
ya, el 50 por ciento del valor que generamos todos los años es en el móvil,
sólo por el móvil, el 50 por ciento del valor que se genera en este Banco.
Y nos hemos convertido también en el Oxxo
de la Banca, nos hemos convertido en el Oxxo de la Banca porque también, igual
que el Starbucks, igual que a la Fintech, igual que al Oxxo le hemos copiado
algo de su modelo de gestión.
El modelo de franquicia de Oxxo es sui
generis, es una franquicia que no se franquicia al dueño, que se franquicia a
un grupo de personas que son responsables de la tienda.
Nosotros lo que hemos hecho en los
últimos dos años es cambiar el modelo de gestión del Director de Oficina para
que se haga responsable de la tienda y le hemos cambiado el esquema de
incentivos para permitir que el incentivo más grande no esté en la venta de
destajo, que es lo que hace toda la Banca; el incentivo más importante del
Director de Oficina para nosotros está en la vinculación de los clientes, en la
capacidad de que los clientes estén mejor atendidos.
Por eso el crecimiento del vigor de
nuestra compañía de seguros, por eso el crecimiento de los índices de
vinculación que tenemos hoy.
Y, bueno, muy pronto para 55 millones de
personas que utilizan el App como su principal superficie de contacto con el
Banco, vamos a convertir la inteligencia artificial, todas estas tecnologías de
las que hablamos el día de hoy, cantidad de datos que se producen, la capacidad
de procesamiento, de almacenamiento y la capacidad de aprender y de conversar,
nos va a permitir tener, como en todas sus plataformas de streaming unas
cajitas donde decimos: “Esto es lo que tú normalmente haces, esto es lo que
creemos que te gustaría hacer. Y estas son mis recomendaciones para ti”.
Y eso nos va a convertir muy pronto este
año que vamos a empezar a pilotear en el Netflix de la banca.
(Proyección de video.)
Esto es el futuro. Ya emprendimos el
viaje. Muchas gracias.
- JORGE TERRAZAS: Muchísimas gracias a Hugo Nájera por la presentación que nos acaba
de hacer.
Perdón, no es broma, sólo un ajuste de
tiempo, el último, el Secretario está en camino, no tarda mucho en llegar, y
les pediría que lo esperáramos por aquí, aproximadamente en 10 minutos más
estará con nosotros.
Les agradezco mucho la paciencia.
