Beneficios del Big Data en el sector financiero

Uno de los sectores que puede verse más beneficiado con la implementación del Big Data es el financiero, donde las cifras e información cuantitativa permiten la optimización de servicios, personalización de productos y fiabilidad.

El valor de una empresa se mide por los datos que maneja pero solo cuando esta es capaz más que de almacenarlos de interpretarlos, es ahí donde entra el Big Data permitiendo analizar grandes cantidades de una forma ágil y en tiempo real.

En la era digital todo deja un rastro de información, sin embargo, uno de los gigantes que más ha desaprovechado esta mina de oro son los bancos.

Con la aparición de las empresas FinTech se mostró que el correcto análisis del Big Data permite brindar nuevas funcionalidades a los clientes de una forma más cercana, personalizada y empática.  

Las entidades financieras poseen una de las datas más valiosas con una ventaja competitiva sobre el resto de compañías, al ser poseedores de miles de datos de sus clientes.

Se puede inferir que el sector financiero debe reforzar su estrategia para extraer al máximo el conocimiento oculto en estos volúmenes de información.

“La aplicación del Big Data permite un éxito financiero al permitir fundamentar sus decisiones en los hallazgos encontrados al aplicar la analítica a los datos masivos”, nos explicó el ingeniero John Boza Araya quien trabaja en la Gerencia de Transformación Tecnológica del ICE.

Procesamiento de datos

El Big Data reduce el tiempo que se debe invertir en el análisis y procesamiento de macrodatos transformando meses en horas, facilitando la toma de decisiones en una forma más eficiente.

“Mediante la analítica se pueden descubrir segmentos de clientes, predicción de ingresos, de costos,  desarrollar algoritmos de predicción sobre lavado de dinero o de fraude”, nos indicó Boza.

Asimismo, el desarrollo de métodos predictivos puede proporcionar pautas para automatizar procesos, simplificar procedimientos, optimizar recursos y mejorar los productos para sus clientes.

De igual forma se puede hacer uso de los robo-advisor que funcionan como asesores financieros y gestores onlines permitiendo ahorrar costos a la entidad financiera.

Segmentación

El Big Data Analytic  ofrece la posibilidad de realizar una segmentación más precisa y completa, lo que facilitará mejorar la fidelización de sus clientes, convirtiéndose en una empresa más competitiva en esta llamada transformación digital.

Es imprescindible la incorporación de innovación tecnológica que ponga al cliente como el centro de todo creando un perfil detallado de cada usuario, de sus hábitos de consumo, intereses y necesidades.

“A partir de ahí la estrategia de algunas FinTechs viró más hacia las alianzas con bancos tradicionales, proveyéndoles funcionalidades digitales pero usando su Data”, nos comentó el Director de Transformación Digital y Estrategia Empresarial Bac & Asociados, Fernán Gallegos

Por consiguiente, “Big Analytics” le permitirá al banco ofrecer productos y servicios que se adapten de forma real a las necesidades de los usuarios mejorando su imagen como entidad y logrando una mayor satisfacción de los clientes al ofrecer lo que realmente necesitan.

Productos personalizados

Haciendo uso de un modelo predictivo para lograr a través del Big Data Analytic ofrecer productos personalizados de forma anticipada.

El Big Data le permite a la entidad financiera comprender mejor el comportamiento de sus clientes, sus gustos, intereses y necesidades, lo que se traducirá en la posibilidad de ofrecer soluciones a la medida de sus necesidades financieras.

Cuando hacemos uso del Big Data podemos hasta calcular variables de comportamiento, información sobre la zona donde sus clientes realizan sus compras.

Evaluación de riesgos

El Big Data ofrece mayor precisión en la evaluación de riesgos al gestionar datos sensibles, previniendo el fraude con una detección rápida y temprana por medio de modelos predictivos.

Asimismo, a través del procesamiento de miles de datos de fuentes diversas se pueden identificar actividades y comportamientos potencialmente sospechosos antes de que se produzca un fraude.

De esta manera, con un análisis intensivo de los datos se facilita la detección de comportamientos delictivos o potencialmente fraudulentos.

Entre los beneficios de la analítica avanzada está la automatización  de decisiones, detectar patrones fuera de lo común  y reducir el tiempo necesario para la toma de decisiones comerciales

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