Big Data y sus utilidades para el sector de la banca

Big Data y sus utilidades para el sector de la banca

2- (Mar) N£meros y tecnolog¡a Estrategias para que el sector de la banca le saque el m ximo provecho al big data-1

Conoce estas estrategias para que la banca le saque el máximo provecho al Big Data

El Big Data maneja nuestras vidas hoy en día. Las bases de datos que recopilan nuestra información, los algoritmos que los procesan y las campañas, productos y servicios que consumimos, son parte del gran sistema de Big Data.

Es impensable pensar en el sistema bancario moderno sin las grandes cantidades de números, servidores, programas y tecnología. Todas ellas trabajando sin parar para poder mantener el sistema financiero alrededor del globo.

Y no solo es un elemento imprescindible en las transacciones que debemos realizar a diario hoy en día. También son parte del pilar fundamental de todo el sistema que sostendrá el futuro. Los números y la tecnología van de la mano.

 

El valor del Big Data

Los datos tienen valores ocultos, ¿esto qué quiere decir? Que no poseen alguna utilidad hasta que se descubre su verdadero valor. A esto se le llama un valor intrínseco.

De ahí que se necesita conocer la veracidad de los datos, así como su confiabilidad. Pues depende de estos dos factores que se puedan realizar estrategias con base en dicha data.

Una vez esto se haya corroborado, el Big Data se convierte en un activo vital para cualquier empresa. No obstante, las grandes compañías tecnológicas del mundo utilizan los datos recolectados de sus usuarios para monetizarse.

Muchos de sus servicios provienen de la data recolectada. Estos se someten a un análisis continuo para el desarrollo de nuevos productos, la venta de publicidad y un mejor uso de los recursos. Además, los desarrollos tecnológicos constantes han proporcionado mejores unidades y espacio de almacenamiento. Dando como resultado un costo mucho menor en el almacenamiento y procesamiento de esta información.

Hoy en día, almacenar datos es mucho más económico y fácil que en cualquier otro momento de la historia. Atrás quedaron esos viejos y grandes archivos repletos de información subvalorada.

Es gracias a estos avances que se pueden producir informes más completos, inmediatos y baratos. Por lo que esta accesibilidad es clave para ayudar a tomar decisiones empresariales más precisas y con mayor acierto.

Para hallar el valor más intrínseco del Big Data, se requiere hacer un proceso que involucre muchas disciplinas. Para sacar su máximo potencial, es necesario contar con una serie de analistas, usuarios, ejecutivos y tomadores de decisiones.

Este grupo debe identificar los patrones y tomar las decisiones en base a preguntas bien elaboradas. De esa manera, predecir comportamientos y hacer más eficientes los procesos.

 

La importancia del Big Data en la banca

La cuarta transformación digital es uno de los desafíos que enfrentan todos los sectores en estos momentos. Sin duda alguna los usuarios y clientes son quienes demandan un paso más rápido y eficaz a tecnologías cada vez más desarrolladas, automatizadas y limpias.

Es por eso que las empresas, en especial las relacionadas con el sector financiero y tecnológico, han iniciado dicha transformación.

Los beneficios que trae el utilizar al Big Data como uno de los ejes fundamentales de la transformación, son innegables. Las empresas se pueden percatar de cómo los procesos se optimizan a la vez que se optimiza la toma de decisiones.

A estos procesos entre la Analítica de datos, la Inteligencia Artificial y el Big Data, se le conoce como sinergia (BBVA, 2018). Estas son las bases que sustentan la transformación digital de las empresas.

 

Estrategias del sector financiero para sacar el máximo provecho del Big Data

Sinergia es la palabra clave para entrelazar las distintas áreas de la banca o de cualquier empresa del sector financiero. Con ello se logrará agilizar y optimizar los procesos. A la par que se sacará el máximo provecho de cualquier data recolectada.

Veamos qué estrategias se pueden utilizar para usar el Big Data de la mejor manera.

 

 

Comportamiento de los clientes con Big Data

Es la base de toda la estrategia que se vaya a realizar. A través del análisis de distintos tipos de datos, podemos conocer de primera mano el comportamiento de los clientes. A partir de allí saldrán todas las estrategias subsiguientes.

De hecho, el analizar el comportamiento de los usuarios es una estrategia en sí. Pues es el tronco del árbol que se ramificará para generar la mayor utilidad del Big Data. Al conocer cómo se comporta un cliente, podrás entender qué hábitos maneja, tiempos, montos, usos y preferencias. Con ello, las demás estrategias se construirán enfocadas en generar más con menor gasto de recursos.

 

Optimización de procesos y gastos

El recopilar todos los datos de procesos que se realicen en la entidad te permitirá descubrir comportamientos hasta ahora desconocidos. También obtendrás información sobre los recursos utilizados, que con su análisis te ayudará a generar un mayor beneficio con un menor gasto.


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Oportunidades de negocios

No importa si los negocios son con clientes nuevos, clientes potenciales o clientes antiguos.

El Big Data te permite no solo recopilar información propia, sino que además puedes hacerlo con los datos externos. Esto quiere decir, que los datos públicos que los clientes acceden a entregar como sus redes sociales o búsquedas en internet, pueden dar un panorama más amplio.

En ese caso, si en la recolección e intercambio de información se observa que un cliente ha buscado casas por internet, inmediatamente el banco recibe la información. Así, podrá generar un paquete u oferta de un crédito de vivienda. Es importante entender que esto se puede hacer con cualquier tipo de cliente. Incluso, si nunca ha tenido una producto con la entidad financiera.

Y no solo se le puede ofrecer a través de una comunicación directa. En otros casos, la publicidad puede ser enfocada hacia estas personas, por lo que no usaremos el recurso de búsqueda. Al contrario, el cliente vendrá hacia nosotros.

Si incluyes el análisis de datos externos, estos pueden devenir en oportunidades de negocio antes no contempladas. Al detectar necesidades financieras de los grupos de personas que no son clientes, nace la posibilidad de ofrecer soluciones personalizadas.

Esto generaría la atracción de un público que se sienta identificado con la compañía y la marca. Todo, al crear un producto que supla los requerimientos específicos y que antes no hubiese obtenido.

 

Productos personalizados e inteligentes

Del punto anterior deriva la creación de productos personalizados e inteligentes. Ya que cada cliente cuenta con una actividad económica diferenciada, se podrán encontrar los patrones en común.

Con ello se perfilarán los productos que se necesitan de manera más personal. Además, se harán cuentas inteligentes basadas en los movimientos y transacciones realizadas. Se categorizarán con mayor eficacia en grupos muy delimitados para generar fidelización.

 

Gestión de riesgos

Fue el primer uso que las entidades bancarias le dieron a la analítica de datos, y al Big Data. Así mismo, fue el uso del machine learning, el que se usó para la gestión de riesgos. Uno de esos usos fue la prevención del fraude.

Estos recursos permiten saber los comportamientos tanto del cliente interno como externo. Además de analizar información en tiempo récord. Por eso, pueden detectar cualquier falla o comportamiento extraño y reportarlo.

Al minimizar los riesgos y tomar decisiones basadas en una información completa, la gestión del riesgo tiene una mayor probabilidad de ser efectiva. Como vimos, el análisis de datos puede tener un aprovechamiento extenso y muy productivo para la banca.

Por tal razón, el uso del Big Data va desde generar nuevos negocios, hasta saber en qué lugares se utilizan más cajeros.

También, a qué hora se hacen más compras en línea, por ejemplo. Toda esta información se utiliza con el fin único de ofrecer un mejor servicio, además de generar mayores recursos y bussines intelligence para la entidad. Así que anímate a implementar esta herramienta para tu negocio.

 

Referencias bibliográficas:

BBVA (2018). Analítica de datos, Inteligencia Artificial y Big Data en la banca. Disponible en:
https://www.bbvaopenmind.com/economia/finanzas/analitica-de-datos-inteligencia-artificial-y-big-data-en-la-banca/

El País (2016). Del ‘big data’ a la empresa inteligente. Disponible en: https://cincodias.elpais.com/cincodias/2016/09/16/sentidos/1474052245_874157.html

Padilla, M. (SF). El Big data: importancia del análisis de datos y formación. Marketing insider. Disponible en: https://www.marketinginsiderreview.com/big-data-formacion/

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