Por José Luis Casal

Asesor de LUA. Senior Advisor. Experto en modelos de negocio digitales

@jlcasal

LinkedIn: /jlcasal/

La accesibilidad y el valor de los datos de los consumidores han aumentado considerablemente en los últimos años. Hoy en día, casi todas las empresas más grandes que una tienda familiar se dedican a recopilar y analizar terabytes de datos de sus clientes, con la esperanza de comprenderlos mejor y prestarles un mejor servicio al tiempo que superan a la competencia.

En el sector financiero, estos esfuerzos son especialmente intensos. Los datos tienen el poder de influir no sólo en las decisiones financieras (por ejemplo, cómo y cuándo invertir en acciones), sino en los tipos de productos financieros que están a disposición de los consumidores.

Entonces, ¿cómo ha cambiado exactamente el big data el sector financiero y qué podemos esperar en el futuro?

Big Data en las finanzas: diversidad y disponibilidad de productos

En primer lugar, los datos han aumentado la diversidad de productos financieros disponibles para los consumidores, así como la accesibilidad de esos productos.

Por ejemplo, la mayoría de los prestamistas han ofrecido históricamente una amplia gama de opciones de préstamos a los consumidores; pero hoy, con un mejor acceso a los datos de los consumidores, los prestamistas pueden hacer un análisis de riesgo más inteligente de cada cliente individual.

Los factores limitantes, como las puntuaciones de crédito o los ratios de deuda-ingresos, pueden ahora mitigarse con una mayor red de variables y, en algunos casos, los datos pueden ayudar a los prestamistas a personalizar los productos para los consumidores individuales que los necesitan.

En otras palabras, el big data ha hecho posible que un mayor número de personas tengan acceso a los productos financieros que necesitan, y los bancos se están beneficiando porque pueden ofrecer más productos a más clientes (recomendable el artículo de Alberto Iglesias sobre las fintech).

Los datos no solo sirven para tomar mejores decisiones de inversión, sino también para mantener a las personas más seguras.

big data en las finanzas

Análisis de mercado y rentabilidad

Otro avance ha sido el análisis estadístico en relación con el mercado de valores y otras inversiones. Las instituciones financieras ya utilizaban variaciones de la negociación algorítmica en los años 70, pero sólo en la última década se han generalizado los sistemas de negociación basados en la IA.

Los líderes financieros están haciendo uso de décadas de poder analítico para tomar decisiones de negociación más inteligentes, aumentando la rentabilidad, y las startups tecnológicas están utilizando algoritmos similares para permitir a los consumidores cotidianos tomar decisiones de inversión más inteligentes al mismo tiempo.

Big Data y la seguridad de la informacion: detección del fraude

Los datos no solo sirven para tomar mejores decisiones de inversión, sino también para mantener a las personas más seguras.

Los principales bancos están utilizando el poder de los macrodatos y el aprendizaje automático para mejorar su seguridad, detectando automáticamente las desviaciones en los comportamientos de compra de los consumidores para prevenir y mitigar el fraude.

Por ejemplo, si su banco detecta una serie de compras extrañas en su tarjeta de crédito, puede congelar automáticamente la cuenta y notificarle la amenaza. Ocasionalmente, esto puede ser un inconveniente para los clientes que se desvían intencionadamente de su patrón de comportamiento anterior, pero con mayor frecuencia, esta medida puede (y lo hará) prevenir el fraude.

Reducción de los procedimientos manuales

El auge de los macrodatos, y con él el del aprendizaje automático y la IA, también ha reducido el número de procesos manuales necesarios en el sector financiero. Conocido por sus exigentes requisitos normativos y sus continuas necesidades de papeleo, el sector financiero puede ahora apoyarse en algoritmos y procesos automatizados para gestionar el trabajo que antes requería una atención humana deliberada.

La desventaja es que los trabajos humanos anteriores están siendo desplazados; ciertas funciones manuales han sido totalmente asumidas por un algoritmo mucho más barato, más eficiente y menos propenso a errores.

Afortunadamente, en el sector financiero hay mucho espacio para el crecimiento; en lugar de simplemente ser despedidos, a las personas que desempeñan estas funciones se les ofrecen nuevas oportunidades y se les da formación sobre cómo utilizar (y posiblemente mejorar) estas nuevas tecnologías.

Ventajas para los clientes 

Muchas instituciones financieras también están utilizando el big data para facilitar la vida a sus clientes. Con el análisis predictivo, los bancos pueden predecir los comportamientos de los clientes y ofrecerles herramientas que se adapten mejor a ellos.

Por ejemplo, los bancos pueden acortar los retrasos en los pagos en algunas situaciones. Otros clientes pueden beneficiarse de la asistencia proactiva al cliente cuando se trata de un problema, o de plataformas de atención al cliente “más inteligentes”.

Desafíos clave

Dicho esto, el Big Data no ha sido igual de beneficioso para todas las instituciones financieras. La mayoría de las empresas siguen luchando con un puñado de retos importantes:

  • Volumen de datos. Los datos más valiosos de los clientes no son públicos ni están fácilmente disponibles; las empresas financieras tienen que hacer el trabajo de recopilar volúmenes significativos de datos de clientes por su cuenta, de una manera u otra.
  • Precisión y calidad. Grandes cantidades de datos no significan nada si esos datos no son fiables. Establecer procesos que recopilen datos precisos y fiables es un reto importante para la mayoría de las instituciones financieras.
  • Seguridad e integridad. Los bancos también son responsables de almacenar los datos de los clientes de forma segura y prácticamente a prueba de fraude. Esto es más fácil de decir que de hacer.
  • Normativa. Los bancos tienen que cumplir una serie de normas estrictas sobre la privacidad, la seguridad y la transparencia de los consumidores. Estas pueden ser increíblemente difíciles de gestionar en la era moderna de los grandes datos.

En los próximos años, es probable que el Big Data se convierta en una fuerza aún mayor en la industria financiera. Los datos de los clientes serán aún más abundantes y las capacidades analíticas se ampliarán aún más. Las posibilidades son prácticamente infinitas.

 

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