Wells Fargo impulsa la transparencia de la IA con una herramienta de explicabilidad
Descubra cómo Wells Fargo utiliza la toma de decisiones basada en IA para optimizar el engagement del cliente para 40 millones de visitantes mensuales.
aumento de los ingresos adicionales por canal
mil millones de registros individualizados procesados mensualmente
El problema de negocio
Wells Fargo atiende a más de 40 millones de visitantes digitales y de sucursales cada mes a través de su motor de engagement del cliente. Aunque reconocían el potencial de su tecnología de motor de decisiones para ofrecer experiencias del cliente relevantes y oportunas, les costaba explicar de forma transparente y sencilla cómo funcionaba. El banco necesitaba contar con una forma de demostrar a los altos directivos y socios del negocio cómo el motor de decisión realizaba selecciones en tiempo real para millones de interacciones diarias con los clientes.
Además, Wells Fargo quería acceder a datos de optimización para seguir aumentando los ingresos y mejorando los resultados de los clientes.
La solución
Wells Fargo se asoció con Pega para desarrollar una capacidad innovadora en el sector: la herramienta Explainability. Basada en datos hipergranulares, esta solución captura cómo cada conversación compite por cada interacción con el cliente, proporcionando información sin precedentes de por qué se eligen conversaciones específicas para cada cliente.
La implementación implicó estructurar y registrar un conjunto de datos completamente nuevo a una escala increíble: 32 000 millones de registros individualizados al mes. Estos datos recogen los detalles de las ofertas elegibles en cada momento para cada cliente en cada canal de decisión, así como los motivos por los que se presentaron o no se presentaron a los clientes.
Además de los datos brutos, Wells Fargo creó un conjunto de herramientas analíticas, entre las que se incluye su «dashboard de tasas de éxito», para destacar las áreas de mejora para los gestores de campañas y los responsables de canales. Su herramienta de simulación les permite elaborar estrategias nuevas y mejoradas en una fracción del tiempo que requiere una prueba de mercado real, lo que permite optimizar rápidamente la propensión del modelo, el valor financiero y las ponderaciones del negocio.
Los resultados
La herramienta Explainability transformó las operaciones de marketing de Wells Fargo y tuvo un impacto significativo en el negocio. Los ingresos adicionales por canal aumentaron un 40 % gracias a la información obtenida con las nuevas capacidades de explicabilidad.
Más allá de los resultados financieros, la herramienta revolucionó la forma en que Wells Fargo gestiona los canales de marketing, permitiendo mejorar la orientación y la segmentación, aumentar la personalización de las variantes creativas y prevenir la ceguera publicitaria. Y lo que es más importante, desmitificó la «caja negra» de la toma de decisiones de la IA para los socios del negocio, proporcionando la credibilidad necesaria para tomar decisiones óptimas sobre los clientes en nombre del negocio.
Al demostrar transparencia con la IA, Wells Fargo presentó un modelo replicable que consiguió la adopción de la empresa y permitió la expansión de esta tecnología a nuevos canales en toda la organización.
Toma de decisiones en tiempo real y coordinación omnicanal
Profundice las conexiones en cada momento aplicando la IA al engagement del cliente.
Profundice las conexiones en cada momento aplicando la IA al engagement del cliente.
En Wells Fargo, nos comprometemos a conocer a nuestros clientes para poder atender sus necesidades de la forma más relevante y oportuna posible. Nuestro motor de engagement del cliente y la herramienta Explainability nos permiten dirigirnos a los clientes en tiempo real, con los mensajes más atractivos a gran escala, a más de 40 millones de visitantes digitales y en sucursales cada mes».