“Conseguir la confianza del cliente es una cuestión estratégica”

El impulso de la nueva plataforma para poder trabajar con datos en todas las áreas de negocio, la capacitación de los profesionales para conocer las técnicas de analítica avanzada y la definición de cómo se usan y tratan esos datos concentran los principales esfuerzos del equipo de Puente, quien es consciente de que aún son muchos los retos a los que se enfrentan. Pero si tiene que destacar uno entre sus principales objetivos, entonces lo tiene muy claro: “Nos tenemos que ganar el derecho a poder usar los datos del cliente, ganarnos su confianza y consentimiento”, comenta en esta entrevista, donde repasa su primer año y medio de gestión de los datos en BBVA.

Pregunta: ¿Qué significa para BBVA ser un banco basado en datos, un banco ‘data-driven’?

Respuesta: Queremos que allí donde tomemos decisiones, se tomen basadas en datos. Y además, queremos que todo aquello que construimos (productos, servicios, procesos, etc.) tenga el dato, el algoritmo, la inteligencia, como un elemento embebido a la hora de diseñar la solución. Para lograrlo, fundamentalmente es necesario que existan capacidades analíticas avanzadas de forma muy capilar, en todas las geografías, en todas las funciones. Y al mismo tiempo, tenemos que contar con una infraestructura sobre la que desplegar todas estas capacidades. No es menos importante contar con una materia prima gobernada, una materia prima de calidad, es decir, datos de calidad. Estos elementos –las capacidades, la infraestructura y el gobierno de datos– son los que vertebran la estrategia de Data para el Grupo BBVA.

P: La analítica de datos forma parte del negocio bancario desde hace años, ¿qué ha cambiado?, ¿por qué ahora son más importantes los datos?

R: Efectivamente en el Grupo BBVA llevamos años haciendo cosas que llevan incorporada mucha inteligencia, por ejemplo, en los mundos de riesgos o de ciberseguridad. La diferencia no está tanto en que los datos sean ahora más importantes que antes, ni en esta, ni en cualquier otra industria, sino en qué se puede hacer con ellos. Lo que sí se ha producido es un gran avance tecnológico. La creación de las infraestructuras de ‘big data’ sobre computación distribuida han posibilitado en los últimos años una capacidad de almacenamiento y procesamiento de datos masiva, de forma absolutamente diferencial en términos de eficiencia y coste.

Esto ha llevado a generar grandes avances, sobre todo en los ámbitos que típicamente asociamos a la inteligencia artificial como el reconocimiento de imagen y el procesamiento del lenguaje natural. Es decir, todo lo asociado con datos no estructurados. Este salto se ha traducido en productos que hace unas décadas sólo eran promesas que no acababan de hacerse realidad y generaban mucha frustración. Y al mismo tiempo se ha alimentado el apetito por almacenar datos como nunca antes se había visto en nuestra sociedad y el desarrollo también de metodologías matemáticas más costosas en términos de procesamiento, pero que con las actuales estructuras tecnológicas se pueden operativizar eficientemente. Es el caso del ‘deep learning’ o aprendizaje automático. Y esto lo ha cambiado todo.

El gran cambio, por tanto, es la cantidad y granularidad de datos que pueden procesarse con metodologías particularmente sofisticadas que antes eran sencillamente demasiado pesadas y demasiado caras para poder llevarlas adelante.

P: BBVA fue uno de los primeros bancos en crear la figura de responsable global de Data. ¿Qué retos implica liderar la estrategia de datos?

R: Los proyectos vertebradores de la estrategia de datos de BBVA tienen que ver con generar capacidades alrededor de casos de uso concretos, desarrollados sobre la nueva plataforma que está desplegando el área de Ingeniería. Y por otro lado, generar una sensibilidad del gobierno del dato: asegurar que los datos están bien definidos, que tienen calidad, son trazables y están disponibles.

¿Dónde estamos hoy? Creo que estamos con un nivel de tracción enorme, que refleja hasta qué punto las geografías y las funciones globales tienen clarísimo que esto es un elemento esencial de su estrategia actual y futura.

Con el ‘Proyecto Transcendence’, pretendemos formar a 2.000 científicos de datos, especialistas y analistas avanzados de datos en todo el Grupo BBVA. Ya tenemos más de 1.200 casos de uso identificados, que han emergido de las propias unidades de negocio, para que nuestros nuevos especialistas se pongan a trabajar. Y esto es solo el principio, porque los casos de uso serán infinitos a medida que el plan se desarrolle.

De hecho, ya hemos formado a 220 analistas avanzados y otros 252 están en formación este trimestre. Además, estamos captando talento joven con el programa ‘Young Professional Data’ que se ha traducido en 48 incorporaciones más.

En cuanto a las infraestructuras, la plataforma aún tiene que madurar, pero ya la hemos desplegado en todas la geografías, con 37 ‘sandboxes’ o entornos de prueba  y ‘data hubs’ en todas las geografías.

En resumen, en este tiempo la tracción es enorme, pero también tenemos retos. Por un lado, tenemos el reto tecnológico de asentar la plataforma a medida que cada vez más científicos de datos trabajen sobre ella. El reto de la formación es enorme, pues nuestra aproximación está muy centrada en formar el talento que tenemos en la organización y llegar a capacitar a 2.000 analistas avanzados, entre científicos y especialistas de datos. Es muy ambicioso. Además, el gobierno de los datos es una función ardua y distribuida, que pasa por constituir una responsabilidad adicional en una amplia red de personas respecto de las entidades de datos de las que son ‘Data Owners’ (propietarios de los datos), para lo cual deben trabajar mano a mano con Ingeniería para entender bien las fuentes de datos y la operativización de la calidad.

Pretendemos formar a 2.000 científicos de datos, especialistas y analistas avanzados de datos en todo el Grupo BBVA

P: El esfuerzo que está haciendo BBVA por capacitar a los empleados es enorme. ¿Podría cualquier empleado convertirse en un científico de datos?

R: El perfil de científico de datos que necesitamos no está absolutamente especializado en técnicas econométricas muy sofisticadas, porque buena parte de ese tipo de talento está concentrado hoy en algunos gigantes digitales y hoy hay recursos disponibles que evitan que tengamos que desarrollar todo desde cero. Lo verdaderamente relevante es tener un perfil de científico de datos que, conociendo la metodología, sepa aplicarla a la resolución de problemas en nuestra industria.

Así que nosotros buscamos un perfil con un fuerte componente estadístico, pero también con entendimiento de negocio.

Los perfiles típicamente vienen de carreras técnicas, ingeniería, informática...También tenemos gente con una formación más de economía. Muchos otros se han autoformado en este terreno. Nuestra aproximación pasa por buscar el talento dentro del banco y que además tenga cierta experiencia de negocio.

P: ¿Resulta muy complicado encontrar fuera estos nuevos perfiles?, ¿qué está haciendo BBVA para resultar atractivo a estos profesionales tan demandados?

R: En general, cuando algo se pone muy de moda –y en este momento alrededor del concepto de inteligencia artificial y analítica de datos hay un enorme ‘hype’– en seguida se encarece el talento asociado.

No obstante, para llevar a cabo este proyecto, va a ser necesario también incorporar talento externo. En BBVA ya tenemos bastante talento nativo, por ejemplo en el centro de excelencia BBVA Data & Analytics, que en buena medida es la cuna de algunos de los servicios más novedosos que estamos ofreciendo hoy a los clientes. Pero indudablemente atraer talento externo es un reto.

¿Y por qué BBVA es atractivo? Para el perfil puro de científico de datos una cuestión clave es el proyecto y un banco es un enorme acumulador de datos. Los que tienen que ver con la capacidad económica del cliente y su transaccionalidad, por ejemplo, son además exclusivos de las entidades financieras. Esto ya resulta atractivo.

Si además de ser entidad financiera eres BBVA –que hoy es en buena medida una referencia en la transformación digital en banca, de la cual los datos son un elemento muy sustancial–, estás bien posicionado en la carrera de atraer talento.

P: ¿Qué ejemplo destacarías del uso de los datos para ser una empresa que realmente hace más fácil la vida a los clientes?

R: Hay muchos y en muchos dominios. Por ejemplo, México está trabajando ya con inteligencia artificial para automatizar parte del proceso de reclamación de clientes o para automatizar tareas manuales en ciertos procesos operativos. Desde el lado de los clientes, hay un amplio espectro: desde las cosas muy pequeñas que facilitan la vida como el hecho de simplificar la autenticación cuando la 'app' reconoce automáticamente una transferencia recurrente a un destinatario conocido, a los servicios más sofisticados como BBVA Valora o Bconomy en España. Estos son servicios ya muy avanzados, alrededor de los datos, para facilitar al cliente tomar mejores decisiones en hitos de su vida. Creo que esto no ha hecho más que empezar.

P: ¿La competencia con las grandes empresas digitales pasará por ganarse la confianza del cliente?

R: En la industria financiera y en otras industrias, el consumidor cada vez tiene más poder y ese poder se traduce en que se responde a sus exigencias. Yo creo que es incuestionable que para competir va a ser necesario tener la confianza del cliente.

Pero más allá de eso, en BBVA tenemos un propósito estratégico claro: queremos llevar a las personas y a las empresas las oportunidades de esta nueva era. El lado más tangible de este propósito es el de ayudar a las personas y a las empresas a tomar mejores decisiones. En su vida financiera o no financiera. ¿Cómo se hace esto en un mundo en el que la sensibilidad sobre el dato va a ser creciente? Nosotros lo conceptualizamos con la idea del círculo de confianza. Para poder usar datos de los clientes, es necesario el consentimiento expreso del cliente, porque el cliente es el dueño de sus datos personales.

En la medida en que seamos capaces de darle valor visible al cliente, el cliente entenderá que estamos haciendo buen uso de sus datos y tendrá un incentivo cada vez mayor al darnos consentimiento para usar más datos suyos, con los cuales podremos devolverle aún mayor valor. Es un círculo virtuoso, en un entorno en el que el dato es del cliente y podrá cederlo a la empresa que sea.

El corazón de todo es la confianza. La industria financiera y cualquier industria va a tener que conseguir la confianza de los clientes para tener su consentimiento. Pero para BBVA es una cuestión estratégica. Nosotros queremos construir un modelo de negocio sustentado en ayudar a las personas y empresas a tomar mejores decisiones y eso necesariamente pasa por tener el consentimiento del cliente y, por tanto, su confianza.

Queremos construir un modelo de negocio sustentado en ayudar a las personas y empresas a tomar mejores decisiones y eso necesariamente pasa por tener el consentimiento del cliente

P: ¿Pueden las entidades financieras llegar a convertirse en bancos de datos en lugar de ser bancos de dinero?

R: Este es un debate de actualidad. La sensibilidad de los ciudadanos sobre las cuestiones de privacidad está creciendo. El caso de Cambridge Analytica y el debate sobre Facebook lo ponen en manifiesto. El regulador se está poniendo en marcha, al menos en Europa, con regulaciones como GDPR. Pero todavía es necesaria muchísima educación, pues el ciudadano medio no tiene información suficiente para entender qué implicaciones tiene el exponer su información personal, que es suya por ley.

Una entidad financiera podría ser el garante de la privacidad de los datos del individuo. Parece bastante natural. Al fin y al cabo, la entidad financiera es un custodio de algo muy intangible como es el dinero, que hoy por hoy, no es más que apuntes contables en bases de datos muy securizadas que representan su valor económico. Podríamos discutir sobre la reputación de las entidades financieras, pero en términos de fiabilidad y seguridad en la custodia del dinero, la reputación de una entidad financiera no está cuestionada. La extensión natural de lo que es casi dinero –porque el dato cada vez más es una fuente primaria de creación de valor– pudiera ser terreno del ámbito de custodia de la entidad financiera. Desde luego, es algo a considerar pero creo que hay que empezar primero por sensibilizar al ciudadano sobre qué está exponiendo cuando permite la utilización de sus datos personales en ciertos entornos.

P: ¿Qué puede hacer BBVA para ayudar a que sus clientes protejan su privacidad?

R: Debemos ayudar a los clientes a entender hasta qué punto su dato puede quedar expuesto y, si quiere exponerlo, debe ser de manera consciente, entendiendo las implicaciones y alcance de su decisión. En BBVA lo tenemos clarísimo: el dato es propiedad del cliente y nos tenemos que ganar el derecho a poder usarlo. Nos tenemos que ganar su consentimiento. Queremos mostrar que somos absolutamente transparentes y respetuosos con sus datos más allá de lo que diga la regulación. Queremos hacer entender qué significa el dato y cómo se usa, su privacidad y sus implicaciones.

P: ¿Qué supondrá para el cliente la inteligencia artificial más avanzada?

R: Prefiero hablar de la analítica avanzada en general. Los ejemplos que veremos en el futuro tendrán que ver, por ejemplo, con el procesamiento de lenguaje natural, mejoras en la predicción, microsegmentación, ultrapersonalización de la experiencia digital, automatización de procesos en las operaciones de las oficinas y en los servicios centrales...

En general, veremos soluciones muy distintas, algunas para hacer más eficientemente lo que ya venimos haciendo y otras para crear nuevos servicios para los clientes que hasta hace muy poco no tenían.