Cuando se habla del big data, en realidad se hace referencia a dos cosas, volumen de datos y velocidad de procesamiento, volumen en el sentido del crecimiento de los datos que se está produciendo día a día alrededor del mundo, y la velocidad se refiere al análisis de datos en tiempo real. Las técnicas de Inteligencia Artificial son las que nos permiten extraer el conocimiento oculto en esa gran cantidad de información. El sector financiero está experimentando importantes cambios producidos por la innovación tecnológica, productos y servicios digitales que están siendo adoptados crecientemente por los clientes, para cambiar sus hábitos y el uso que ofrece la banca en la actualidad, el Internet y el teléfono móvil se han convertido en el medio para interactuar con el banco, quedando en el olvido acudir a una sucursal física. El cliente necesita interactuar con su banco con la misma facilidad con la que se comunica con un amigo y todo esto es posible gracias a la tecnología existente. El modelo de negocio tradicional del sector financiero ha quedado limitado y debe ser modernizado para ofrecer al cliente productos y servicios a medida justo en el momento que lo necesite, si los bancos son capaces de adquirir la habilidad para manejar Big Data, estarán a la vanguardia, ya que disponen de muchos más datos que la mayoría de las empresas. La Banca conoce los movimientos de sus clientes, qué hace, dónde y cuándo y ademas es posible utilizar la gran cantidad de datos generados por las redes sociales y toda la actividad digital de sus clientes para generar una base de datos que permita conocer con exactitud a cada uno de sus clientes; por lo que podrá ofrecer una banca personalizada y privada, para conseguir su completa satisfacción. Un buen análisis de big data permite tomar mejores decisiones. Esto ayudará a definir a qué sectores dar prioridad, dónde abrir sucursales, cómo atraer nuevos clientes y qué productos crear para direccionar al equipo comercial y de marketing.

Ejemplo de uso de Big Data en el sector Financiero

INTERCAMBIO DE ALTA FRECUENCIA

El intercambio o trading de alta frecuencia consiste en el uso de algoritmos de computación junto con datos de diferentes fuentes para maximizar los ingresos en la compra-venta de acciones.

GESTIÓN DE RIESGOS

La gestión del riesgo es la prioridad número uno de las instituciones de servicios financieros. Entre los escenarios de gestión de riesgos donde se usa tecnología de big data se puede encontrar distintos usos en vigilancia de mercados, en un entorno de cambio continuo las instituciones financieras necesitan ayuda tecnológica al momento de definir nuevas reglas para identificar y mitigar el riesgo. Las soluciones de big data permiten obtener la información oportuna en tiempo real.

SOLVENCIA

La autorización de créditos a personas y empresas es una parte muy importante del negocio de las instituciones financieras. La decisión se realiza previo análisis de la solvencia del sujeto solicitando el préstamo.

GESTIÓN DEL FRAUDE

Las instituciones financieras están expuestas a diferentes tipos de fraude. Para detectar y prevenir el fraude se usan herramientas de análisis predictivo. Los datos de comportamientos fraudulentos presentan correlaciones al cruzarlos con diversas fuentes y gracias a estas herramientas es posible descubrir patrones y actividades sospechosas.

OFERTAS PERSONALIZADAS

Los bancos y demás empresas financieras usan el big data para enlazar los numerosos productos de su portfolio con los diferentes segmentos de clientes. Las herramientas de big data permiten a las empresas definir los segmentos y luego personalizar las ofertas para cada segmento.

ASESORAMIENTO DE INVERSIÓN

La mayoría de clientes necesitan algún tipo de asesoramiento cuando realizan inversiones. Tradicionalmente los asesores de banca de inversión o gestión de patrimonio asumían la tarea de ayudar a clientes escogidos para realizar sus inversiones, actualmente es posible utilizar herramientas de Big data para complementar dicho asesoramiento

RETENCIÓN DE CLIENTES

Es muy difícil retener un cliente cuando un competidor rebaja el tipo de interés en su hipoteca o realiza una oferta mejor con cualquier otro producto. Las tecnologías de big data permiten facilitar la retención mediante la monitorización de la actividad de los clientes y la búsqueda de indicadores que puedan mostrar una pérdida de interés en su oferta.

Big data es la clave para el futuro de los negocios para que las entidades financieras evolucionen rapidamente, pero los datos no funcionan por si solos sino se aplican metodologías correctas. Por eso es que aplicar metodologías Agiles es clave para implementar cambios con mayor rapidez, determinar qué funciona y qué no. Así los datos se transforman en un aliado que ayudará a aplicar de forma rápida el desarrollo de nuevos productos y servicios.

  • Escrito por José Carlos García Paredes

    Ingeniero en Computación

    21/02/2018       9:30 a.m.