El uso del big data financiero está revolucionando el sector a nivel global, pues esta tecnología permite extraer y analizar evidencias empíricas para mejorar la toma de decisiones a distintos niveles, sobre todo, a la hora de evaluar los riesgos de las inversiones.
El big data en banca permite diseñar estrategias empresariales enfocadas en mejorar la interacción con sus clientes y clientes potenciales, permitiéndoles diseñar productos financieros personalizados y que realmente se adaptan a sus necesidades y capacidades.
¿Qué es big data financiero?
Cuando se habla del big data financiero se hace referencia al análisis de grandes volúmenes de datos en el sector bancario, con el objetivo de mejorar su toma de decisiones al extraer conocimiento útil de toda esa información (tendencias, comportamiento de clientes, niveles de riesgo, etc.).
En este sector, se producen a diario millones de transacciones, además de generar muchísimos datos a través de múltiples canales de información. La recopilación y análisis de todos estos datos aplicando técnicas de big data e inteligencia artificial permiten a las empresas del sector financiero ahorrar costes y diseñar productos bancarios más atractivos para los clientes.
El científico de datos en el sector financiero
Un data scientist o científico de datos en el sector financiero es un profesional con un perfil matemático, estadístico y de programación, que se encarga de recopilar, extraer y procesar información bancaria relevante, realizando un análisis pormenorizado que permite a los profesionales del sector tomar decisiones más rápidas y precisas.
Este rol del científico de datos ha tomado una gran relevancia hoy en día, ayudando principalmente a optimizar la experiencia del cliente y a mejorar la eficiencia operativa y los niveles de seguridad.
La creación de modelos predictivos con un alto grado de precisión permite a los científicos de datos, realizar funciones tan importantes dentro del sector financiero como:
- Optimizar la experiencia de los clientes utilizando para ello modelos de datos que permiten diseñar productos y servicios personalizados.
- Prevenir posibles fraudes al identificar actividades sospechosas (movimientos atípicos en cuentas bancarias de los clientes, fraudes con tarjeta de crédito).
- Mejorar la toma de decisiones al aportar evaluaciones y análisis basados en una gran cantidad de información.
- Potenciar procesos y operaciones internas al aplicar tecnologías como el machine learning y la minería de datos.
- Garantizar una buena gestión del riesgo en las inversiones financieras.
- Asegurar el cumplimiento normativo en las operaciones bancarias (para que se adapten a la legislación de cada país o región).
Motivos que tiene la banca para utilizar big data
Cada vez son más las empresas del sector financiero que apuestan por la tecnología del big data para mejorar sus servicios a los clientes, elevar el nivel de seguridad y ajustar sus costes.
Entre las principales razones por las que la banca aplica el big data tenemos:
Mejorar los servicios y productos financieros
La banca, al igual que ocurre con muchas empresas de distintos sectores (Netflix, Amazon, Google…), aplican el big data junto a la IA para ofrecer productos y servicios personalizados a las necesidades reales de cada cliente.
Por ejemplo, analizando el perfil de riesgos, los hábitos de consumo y su capacidad de pago para ofrecerle una solución apropiada e interesante.
Ampliar el número de clientes
Gracias al análisis masivo de grandes volúmenes de datos, los bancos pueden identificar segmentos de población con dificultades para acceder a servicios financieros, por ejemplo, aquellos que no tienen un buen historial de crédito.
Con esta información, las empresas del sector pueden construir opciones interesantes para que este segmento pueda acceder a productos especialmente enfocados en sus posibilidades financieras y necesidades.
Mejorar la eficiencia operativa del negocio
Con el big data se puede realizar un análisis en tiempo real de todas las operaciones que se realizan, lo que ayuda a mejorar la eficiencia operativa del negocio, es decir, optimizar los procesos para garantizar que las operaciones se realicen de forma más rápida, precisa y segura (lo que tiene un gran impacto positivo en la experiencia del cliente).
Extraer valor de información compleja
Mucha de la información con la que trabajan las empresas del sector bancario no está estructurada, lo que implica un elevado nivel de dificultad para poder clasificarla, filtrarla y analizarla.
El big data es la solución ideal para trabajar con todo tipo de datos, como estructurados, no estructurados e híbridos. Gracias a esta tecnología se tiene acceso a las herramientas ideales para procesar y obtener insights de cualquier información, por muy compleja que sea.
Cumplir con las normativas vigentes
El sector bancario es uno de los que mayor presión legislativa soporta, donde la protección de datos personales y la transparencia son conceptos esenciales para garantizar la protección de los clientes.
El big data utiliza tecnologías avanzadas de big data y otras tecnologías de datos con el objetivo de mejorar la gobernanza e integridad de sus operaciones, logrando así cumplir con las normativas vigentes.
Otras razones
Otros motivos por los que el big data es crucial hoy en día en la banca son:
- Adaptar el modelo de negocio a un mercado dinámico que cambia constantemente (continuos cambios de los tipos de interés, perfiles de los clientes, aparición de nuevas entidades competidoras de otros países o regiones…).
- Apertura de nuevos mercados internacionales, permitiendo una entrada en los mismos con mayores probabilidades de éxito.
- Garantizar la innovación y agilidad necesaria para adaptarse a nuevos cambios y tendencias como la aparición de criptomonedas, otros modelos de financiación o intermediarios financieros.
Te hemos mostrado cómo el big data financiero es fundamental para que los bancos y entidades financieras puedan crecer y atraer a un mayor número de clientes, gracias a la toma de mejores posiciones que les permiten ofrecer productos más seguros y personalizados.
En The Information Lab te ayudamos a implementar una filosofía data driven en tu empresa, para que puedas así sacar el máximo partido de toda la información que manejas.
