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8 beneficios que ofrece el big data al sector financiero




La llegad de la Covid-19 a nuestras vida ha traído consigo importantes cambios. Uno de los más importantes ha sido la aceleración de la transformación digital dentro del sector financiero, tal y como podemos leer en Revista Cloud. El tener que evitar los contactos y protegernos del virus, hizo que las personas apostasen por las compras online, además un uso más habitual de la banca online. Aquí es importante destacar la respuesta que tuvo el sector financiero, ya que se aumentó el uso de tecnología como el Big Data o la Inteligencia Artificial, herramientas que les permite analizar gran cantidad de información con la que detectar fraudes o medir riesgos crediticios.

La tecnología, afirma Antonio García Rouco, director general de GDS Modellica “no solo cambiará el comportamiento del cliente, sino que permitirá nuevas técnicas de gestión de riesgos con análisis avanzados. La proliferación de nuevas tecnologías proporciona un alto nivel de ejecución y almacenamiento de datos con costes inferiores y de forma más rápida. Esto permite un mejor soporte a las decisiones de riesgos e integración de procesos”. Según GDS Modellica, entre los beneficios que aporta el Big Data al sector financiero destacan: el procesamiento y optimización del análisis datos de manera automatizada; una más precisa evaluación y prevención de riesgos, identifica patrones y tendencias, análisis de la competencia, detecta oportunidades de negocio, simplifica procedimientos, mayor operatividad, mejora la experiencia del cliente, facilita la toma de decisiones, segmentación clientes por perfiles de terminados para ofrecer productos personalizados adaptados a sus necesidades.

Usos del Big Data dentro del sector financiero

1.- Prever fraudes y proteger de forma proactiva, el análisis de grandes cantidades de datos y transacciones en tiempo real detecta fraudes ya conocidos, identifica riesgos o anomalías en conductas de usuario para tomar medidas inminentes.

2.- Evaluar automáticamente la solvencia de los clientes, los algoritmos permiten realizar un análisis de la situación económica de solicitante para saber quienes son sus clientes, determinar el riesgo y determinar si pueden hacer frente al préstamo.

3.- Minimizar los riesgos de las decisiones financieras, poder analizar y procesar los datos, en tiempo real, permite conocer el contexto real de los mercados, la situación propia, cuáles son los riesgos y actuar en consecuencia.

4.- Mejorar de los mecanismos y políticas de seguridad en las transacciones, combatir fraudes en tiempo real optimiza procesos y ayuda a prevenir posibles fraudes. Un análisis que activa ipso facto mecanismos y políticas de seguridad en las transacciones.

5.- Adaptarse a la normativa financiera para prevenir fraudes, el hecho de cumplir la PSD2 refuerza la seguridad en los pagos electrónicos, y evita posibles de escenarios de fraude.

6.- Reducción costos, al aumentar las eficiencias operativas se reduce el fraude y, por tanto, se incrementa la eficiencia y satisfacción del cliente.

7.- Mejorar la relación y experiencia del cliente/usuario, la capacidad de aprendizaje automático favorece realizar predicciones más precisas de riesgos y fraudes, identificando y priorizando aquellas posibles transacciones fraudulentas. Se traduce en una mayor lealtad y aumenta la capacidad de retención de clientes.

8.- Personalizar las experiencias, el análisis de los datos de los clientes aporta una información que permite conocer mejor a los clientes, segmentarlos por perfiles y ofrecerles productos adaptados a sus necesidades.


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