La transformación digital y el auge de las nuevas tecnologías afecta a todos los sectores empresariales, especialmente tiene gran impacto en las empresas del sector financiero. La relación actual con los clientes de una entidad bancaria ha cambiado mucho debido a Internet y el uso de los teléfonos móviles, mediante los cuales los usuarios pueden acceder a una amplia gama de servicios bancarios de forma remota, sin necesidad de acudir a la oficina de su banco o a un cajero. En este entorno, el Big Data en Banca y otras tecnologías como la business intelligence y la inteligencia artificial son fundamentales para poder gestionar el gran volumen de datos que manejan este tipo de empresas.
Qué es el big data aplicado a la banca
El big data es una nueva tecnología que tiene como objetivo gestionar grandes volúmenes de datos que provienen de múltiples canales digitales, para extraer información valiosa para que las empresas puedan tomar mejores decisiones.
El big data en la banca consiste en manejar de manera eficiente toda la información de la que disponen relacionada con sus clientes y el mercado, permitiéndoles conocer en profundidad sus necesidades y expectativas para ofrecerles productos financieros que se adapten a las mismas.
Los nuevos canales de interacción entre un banco y sus clientes y clientes potenciales han dejado obsoleto el tradicional modelo de negocio, donde la oficina de la entidad era el centro de operaciones. Los negocios de este sector necesitan hoy en día un conocimiento total del usuario (visión de 360º) para poder personalizar su oferta y ser más flexibles y dinámicos.
Cómo utilizan las entidades financieras el big data
Son muchas las ventajas que ofrece a un banco el uso del big data y la inteligencia de negocio, permitiéndoles incluso adelantarse o prever cuáles son los productos financieros más importantes para sus clientes en cada momento.
Veamos cómo aplica el big data la banca con una serie de casos concretos.
Autorización de préstamos y créditos
Comprobar la solvencia de los clientes cuando solicitan un préstamo o créditos es una de las tareas más importantes dentro de una entidad bancaria, pues de esta decisión depende el nivel de riesgo que se corra en este tipo de operaciones.
Las soluciones big data en este aspecto han conseguido elevar el nivel de calidad y precisión a la hora de realizar este tipo de comprobaciones de solvencia. Utilizando una mayor cantidad de fuentes de datos y aplicando complejos algoritmos de inteligencia artificial, la banca está logrando una comprobación de la solvencia mucho más real y precisa, minimizando los riesgos que corre cuando concede préstamos o créditos bancarios.
High-frequency trading
Uno de los aspectos donde el big data está teniendo mayor impacto en el sector financiero es en el proceso de compra y venta de acciones. Ahora, gracias al estudio inteligente de grandes volúmenes de datos provenientes de múltiples fuentes, los bancos pueden minimizar los errores a la hora de efectuar este tipo de procesos de compra-venta, lo que se refleja en mayores rendimientos económicos y reducción de las posibles pérdidas.
El trading de alta frecuencia o HTF (high-frequency trading) utiliza complejos algoritmos para analizar numerosas fuentes de datos y conseguir maximizar las operaciones de compra-venta de acciones.
Segmentación del mercado
El big data aplicado en la banca permite a las empresas del sector realizar una mejor segmentación del mercado, dividiendo a sus clientes en grupos con necesidades y perfiles similares de manera más eficiente.
Esta segmentación precisa les permite lanzar ofertas personalizadas para cada grupo, obteniendo así mejores resultados. Gracias al big data y la IA, las campañas publicitarias de las entidades bancarias tienen un ROI (retorno de la inversión) mucho más alto, ya que disponen de una comprensión más completa de las necesidades y expectativas de los clientes.
Expandir el modelo de negocio
Cada vez es más habitual que los bancos ofrezcan otros servicios que no están relacionados con los productos financieros, como pueden ser seguros de distintos tipos, viajes, productos tecnológicos…
Esto es debido a la gestión eficiente de toda la información que manejan sobre sus clientes, que les permite detectar qué necesitan en cada momento, y así poder aprovechar nuevas oportunidades de negocio.
Por ejemplo, con los datos que manejan de las redes sociales de sus clientes pueden detectar intenciones de compra que les permite realizar ofertas personalizadas.
Optimizar recursos
A nivel interno, el big data también está teniendo un gran impacto en la banca. Tomar decisiones complejas con mayor probabilidad de éxito, como cerrar oficinas, instalar cajeros automáticos o acelerar el tiempo de respuesta de sus distintas tareas, es posible gracias a la aplicación del big data.
Reducción del fraude
Los bancos ahora cuentan con sistemas más robustos y sofisticados a la hora de detectar posibles fraudes, protegiendo los intereses de sus clientes y los suyos propios cuando detectan comportamientos o acciones que se salen de los patrones definidos.
El big data permite analizar enormes cantidades de datos para así realizar una prevención eficaz y cortar de raíz cualquier comportamiento que pueda ser potencialmente peligroso para la entidad o sus clientes.
Fidelidad de los clientes
El big data se ha convertido en una herramienta clave para que los bancos puedan reaccionar de manera inmediata a las ofertas y servicios de la competencia. De esta manera, las empresas del sector tienen más éxito a la hora de retener a sus clientes, evitando que cambien de banco si reciben una oferta con menor tipo de interés para hipotecas o créditos, por ejemplo.
En plena era digital, los datos se han convertido en el principal activo de las empresas, algo que ha sabido ver muy bien el sector bancario, apostando por nuevas tecnologías que les permiten enfocar su negocio en la gestión de la información (data driven o enfoque en los datos).
El big data en la banca está teniendo un gran impacto, permitiendo a las entidades financieras ofrecer productos y servicios adaptados a las necesidades reales de sus clientes y clientes potenciales.
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