Cómo BMO utiliza la IA para sacar más provecho de los negocios de sus clientes

• Información clave: BMO está explorando un nuevo caso de uso para la IA: utilizarla para ayudar a los vendedores a tener conversaciones mejor informadas con clientes empresariales del mercado medio.
• Cita de experto: «Nos gusta ser el asesor confiable de ese cliente, y esto nos permite desempeñar ese papel de una manera más consistente», dijo Rose Grande, directora de productos y programas de tarjetas corporativas de América del Norte en BMO, con sede en Montreal.
• Mirada hacia adelante: BMO lanzará una prueba piloto en Canadá en un par de meses que debería evolucionar hacia su implementación a finales de 2026.

BMO buscaba ampliar sus relaciones comerciales con el mercado medio, un esfuerzo que requiere una comprensión detallada del negocio de un cliente.

Procesamiento de contenido

Esa visión no siempre es fácil de conseguir, según Rose Grande, directora de productos y programas de tarjetas corporativas de América del Norte en BMO, con sede en Montreal.

«Podemos realizar trabajos de inteligencia de clientes nosotros mismos de forma muy personalizada y única, pero cuando llegó el momento de poder escalarlo, no pudimos hacerlo», dijo Grande a American Banker.

Ella y su equipo decidieron probar una tecnología de Codat que podría extraer la información de pagos y cuentas por pagar de los clientes del banco a través de interfaces de programación de aplicaciones y luego utilizar el aprendizaje automático para generar recomendaciones para los vendedores de BMO.

La colaboración de BMO con Codat llega en un momento en el que la mayoría de los bancos estadounidenses están considerando casos de uso de IA y llevando a producción pilotos de IA. En Encuesta AI Talent Shift de American Banker Este año, el 66% de los banqueros dijeron que la IA es una prioridad estratégica para la empresa.

«Los bancos seguramente quieren utilizar la IA no simplemente para automatizar tareas internas, sino para comprender mejor el comportamiento de los clientes, identificar cualquier necesidad no satisfecha y hacer que los gerentes de relaciones bancarias sean más efectivos», dijo a American Banker Bradley Leimer, fundador y director de Leimer One Advisors. «La banca comercial es un lugar natural para esto porque gran parte del valor se encuentra dentro del flujo de efectivo, los pagos, el capital de trabajo y las relaciones de los proveedores de los clientes. Gran parte de esos datos se han fragmentado en sistemas de planificación de recursos empresariales, plataformas de contabilidad, archivos PDF, hojas de cálculo y notas de reuniones de clientes bancarios en CRM. Lo he visto por mí mismo en algunos de los casos de uso en los que trabajé en Sumitomo Mitsui Banking Corporation: es un desastre con el que lidiar, pero las recompensas son significativas».

Qué hace la tecnología de Codat

Codat ayuda a BMO a obtener y analizar datos de clientes que le resultaría difícil obtener por sí solo.

«Conseguir que los clientes compartan datos es un problema innato que vemos en toda la banca», dijo a American Banker Joey Rault, director de ingresos de Codat. «Los banqueros, los gerentes de tesorería, los consultores de tesorería, los consultores de pagos y los especialistas en ventas siempre piden datos a sus clientes para brindarles un mejor servicio».

Codat recupera detalles sobre las cuentas por pagar de los clientes, como a qué proveedores les pagan y cómo les pagan: «todos esos tipos de información que nos ayudan a asesorar a nuestros clientes sobre las mejores prácticas de pago», dijo Grande.

Codat automatiza la ingesta de datos a través de conexiones API directas que ha desarrollado para extraer información de más de 20 programas de software de contabilidad y planificación de recursos empresariales, incluidos QuickBooks, Oracle, NetSuite, Sage, Microsoft Dynamics, Workday y Xero. Usar API para recopilar datos de clientes funciona mucho mejor que hacer que los clientes envíen archivos CSV o PDF, afirmó Rault. Para recopilar datos de software de contabilidad y ERP para los cuales no ha creado una API, Codat utiliza una «herramienta de carga inteligente» que los clientes de los bancos pueden usar para cargar archivos sin procesar desde esos sistemas.

El proveedor utiliza el aprendizaje automático para categorizar los archivos de transacciones y generar recomendaciones personalizadas que se comparten con los equipos de tesorería y ventas de pagos de BMO. Los vendedores utilizan los datos y las recomendaciones para tener mejores conversaciones con los clientes.

«Nos gusta ser el asesor confiable de ese cliente y esto nos permite desempeñar ese papel de una manera más consistente», dijo Grande.

Codat puede llenar ciertos espacios en blanco, afirmó Rault. Por ejemplo, algunos ERP no capturan el método de pago, por ejemplo, cheque, ACH o tarjeta. El software de Codat mira las facturas para intentar encontrar esa información, y cuando adivina o infiere, lo dice.

«Usamos esa información para decir, oye, BMO, aquí están las lagunas», dijo Rault. «Esto es lo que creemos que es el método de pago. Ahí es donde creemos que va la IA: mostrar dónde están las brechas y ser claro sobre lo que inferimos y cómo llegamos allí. Eso ayuda al equipo de BMO a tener una conversación más consultiva con el cliente: Oye, creemos que estás pagando a algunos de estos proveedores mediante cheque. ¿Es así como te relacionas con ellos hoy?»

Alrededor del 15% al ​​25% de los pagos comerciales todavía se realizan mediante cheque, dijo Rault.

«Obviamente hay muchos problemas con los controles», afirmó. «Uno de los principales problemas es la velocidad de pago y los controles sobre el capital de trabajo, que es un gran foco de atención para las empresas del mercado medio. Una tarjeta te da un control mucho más fuerte sobre el momento del pago».

También hay mucho fraude con cheques, señaló Rault, que podría empeorar a medida que los estafadores utilicen imágenes de inteligencia artificial para crear cheques falsos.

«Esa es una gran oportunidad para que las empresas y los bancos encuentren pagos con cheques y los trasladen a un pago más moderno, ya sea algo aún más anticuado, como ACH, o más moderno como una tarjeta o incluso algunas de las vías de pago más modernas».

A medida que BMO busca aumentar su participación en la cartera de sus clientes, es importante desempeñar un papel de asesoramiento, dijo Grande.

«Entonces, al poder obtener esta información que ha sido enriquecida y aumentada por la inteligencia artificial, volver a nuestros clientes y decirles: están gastando X dólares en su programa de tarjetas corporativas, vemos que podrían gastar mucho más, y eso resultaría en beneficios incrementales para ustedes, ya sea reembolsos en efectivo o puntos de recompensa, para ayudarlos realmente a maximizar eso», dijo.

La información de Codat también ayuda a los vendedores a conversar con los clientes sobre su flujo de dinero.

«Ahí es realmente donde nuestros consultores de pagos del Tesoro agregan valor a nuestros clientes, al decir que si transfiere este pago en efectivo o en cheque, podrá ahorrar o aprovechar su capital de trabajo y obtener beneficios a través de pagos retrasados ​​y ese tipo de cosas», dijo Grande. «Lo que queremos poder hacer a una escala más amplia y de una manera muy personalizada y repetible es ofrecer a nuestros consultores del Tesoro la capacidad de brindarles a sus clientes información sobre cómo realizan los pagos hoy y cómo cambiar eso podría mejorar su flujo de efectivo».

Por ejemplo, un cliente puede pagar a sus proveedores el total dentro de los 10 o 30 días siguientes a la recepción de una factura.

«Eso significa que necesitan tener el flujo de caja para poder hacerlo», dijo Grande. «Si pusieran ese pago en una tarjeta que les permitiera flotar ese pago para que el proveedor recibiera el pago inmediatamente, pero el propio cliente tendría que llegar hasta el final de su ciclo de facturación para realizar ese pago, eso les permitiría distribuir su flujo de dólares para poder gestionar otros pagos comerciales más estratégicos que necesitan realizar».

Devoluciones anticipadas

BMO ha implementado la tecnología de Codat en los EE. UU. y está lanzando un piloto en Canadá en un par de meses que debería evolucionar hacia un lanzamiento para fines de 2026.

«Así que estamos totalmente dentro», dijo Grande. «Hemos tenido clientes que lo han usado y conectado, y ya hemos comenzado a ver algunas historias de éxito de clientes».

Desde que BMO comenzó a utilizar el software de Codat, varios clientes han trasladado una parte de sus pagos del cheque a la tarjeta.

«Así que hemos aumentado su gasto con BMO en aproximadamente un 45%, lo cual es bueno para nosotros, pero también es bueno para el cliente, porque el cliente recibirá los beneficios que ofrece el programa BMO, pero tampoco ha tenido que extenderse significativamente desde una perspectiva de flujo de efectivo, ha podido ahorrar en eso», dijo Grande.

Leimer espera que más bancos adopten este enfoque.

«La oportunidad más amplia no son sólo las recomendaciones generadas por IA, sino la inteligencia impulsada por las relaciones que utiliza datos autorizados para comprender dónde puede tener fricciones el cliente, ya sea atrapado en el capital de trabajo, el riesgo de pago, la exposición al fraude o una mayor ineficiencia operativa», dijo. «Esto puede mejorar las relaciones con los clientes y generar más ingresos bancarios al hacer que las conversaciones con los clientes sean más relevantes y contextuales. En lugar de campañas B2B genéricas o controles bancarios periódicos, el banco puede acercarse al cliente con algo específico que ve en sus flujos de pago y sugerir formas en las que pueden ayudar. Y aprovechar las API para obtener esta información ayuda a proporcionar ese control oportuno que, cuando se combina con indicaciones de IA, realmente puede hacer que una relación bancaria se destaque».