¿De qué hablamos cuando hablamos de Big Data en el sector financiero?

Definición. Ventajas y desafíos de su implementación. Casos de aplicación.

¿Qué es el Big Data?

La evolución de la tecnología y la digitalización de nuestra vida cotidiana suponen la generación cada día de cientos de miles de datos conocidos como Big Data o macrodatos, por su gran volumen. Es una realidad que se impone por sí misma, tanto a los individuos como al mundo empresarial, y el sector financiero es un actor privilegiado de esta realidad. Así, ignorarla es un error y aprovecharla y saberla gestionar es un valor distintivo para toda organización.

Además del volumen, el Big Data se caracteriza por la velocidad con la que circula y se transforma, así como por la variedad en sus formas de presentación. Y también se han añadido otras dos uves, veracidad y valor, porque, como explica Informa D&B en su decálogo del Essential Data Management, al final lo importante es que contemos con datos fiables y que sean los adecuados para que la información que nos aporte algo.

Cada una de estas características ofrece desafíos como su almacenamiento, la identificación (etiquetado), lectura e interpretación en real time y el manejo de múltiples plataformas de recepción y emisión, como documentos de texto tradicionales, emails, podcasts, vídeos, información de redes sociales, etc.

Los pilares del Master Data Management

Podemos decir que trabajamos con Big Data cuando reconocemos y enfrentamos de manera inteligente estos desafíos. Para ello, es importante apoyarse en los cuatro pilares que ofrece la gestión de información:

• Estandarizar
• Agregar
• Integrar
• Interconectar

Teniendo como base estos cuatro pilares podemos llevar a adelante acciones con el objetivo final de tomar las mejores decisiones para nuestro negocio.

• Análisis. Utilizar las herramientas analíticas o de Business Intelligence para acceder o disponer de un gran lago de datos (Big Data).
• Inspiración. Los mejores profesionales se inspiran gracias a la información analizada previamente. La información no sustituye a las personas.
• Decisión. Tomar las mejores decisiones para tu negocio a partir de los datos, Data Inspired Decision.

Big Data en el sector financiero

Como venimos diciendo, la gestión de esta inmensa cantidad de datos es una valiosa fuente de información para todas las empresas. Con ello pueden optimizar servicios, personalizarlos o incluso velar por la fiabilidad de procesos y transacciones. Si bien es cierto que la implementación del Big Data en las empresas presenta desafíos a resolver, los resultados valen el esfuerzo. De entre todos los campos de acción, el Big Data en el sector financiero es uno de los más importantes.

Si existe un sector en el que las cifras y otras informaciones cuantitativas tienen especial relevancia son las finanzas. Este sector, basado ya de por sí en datos, puede beneficiarse de su análisis y gestión para conseguir grandes beneficios. Además, al tratarse de información objetiva y cuantitativa, suele ser el departamento en el que se centra la atención a la hora de llevar el control de las entidades. Por esta razón, resulta esperable que la implementación del Big Data comience en el sector financiero. Es cierto que se trata de uno de los ámbitos que más provecho puede obtener del análisis de datos y optimización de procesos. Sin embargo, hay que extender el uso de los macrodatos a todos los sectores.

Las entidades y departamentos financieros han tenido a su disposición una gran cantidad de información con la que trabajar. A pesar de ello, hasta ahora no se ha aprovechado al máximo. La aparición de empresas financieras (fintech) que sacan provecho del Big Data y ofrecen nuevas funcionalidades a los clientes ha empujado al resto de compañías a apostar por este tipo de soluciones. Las financieras están aprovechando el poder de la información para ofrecer herramientas fintech a sus clientes y así satisfacer una demanda en constante crecimiento.

Beneficios del Big Data en el sector financiero

La posesión de miles de datos de sus clientes, así como información externa a su disposición, colocan a las financieras en una posición de ventaja sobre el resto de las compañías. Más allá de la oferta de servicios fintech a los clientes hay muchas otras utilidades que puede ofrecer el Big Data en finanzas.

Procesamiento de la información

Por una parte, el análisis de macrodatos permite realizar un procesamiento eficaz de la información. Son procesos que de forma tradicional podrían alargarse meses, pero gracias al Big Data y otros nuevos procesos tecnológicos, se obtienen resultados en pocas horas. Las conclusiones arrojadas por estos métodos de investigación facilitan a las entidades el tomar decisiones de forma eficiente y así mejorar resultados.

Así pues, el trabajo con Big Data permite identificar patrones y tendencias, y ofrece al sector financiero la posibilidad de localizar nuevas oportunidades de negocio. También el análisis y el desarrollo de métodos predictivos pueden proporcionar pautas para automatizar procesos y simplificar procedimientos. De este modo, las compañías son capaces de optimizar recursos, a la par que encuentran nuevas oportunidades y siguen desarrollando y mejorando los productos para sus clientes.

Segmentación de los clientes

De cara a la relación con los clientes, el Big Data permite realizar una segmentación más precisa y completa. Esto es, tanto con los datos internos de la empresa como aquellos que se generan de forma externa (web, redes sociales, etc.) se pueden obtener clasificaciones y detalles de los clientes mucho más completas que con los métodos de análisis de mercado tradicionales. Con la información recogida, las empresas pueden mejorar la fidelización de sus clientes. Al mismo tiempo, tener una información más pormenorizada permite a las empresas llevar adelante una estrategia de marketing personalizado, de acuerdo con las características de cada cliente.

Evaluación de riesgos y prevención del fraude

Otra de las ventajas que ofrece el Big Data para el sector financiero es una mejor y más precisa evaluación de riesgos. Son muchos y distintos los riesgos que se dan en las finanzas, y el Big Data puede ayudar a evaluarlos, gestionarlos y mitigarlos.

Del mismo modo, la naturaleza de las entidades y departamentos financieros implica la gestión de datos sensibles, lo que supone un gran riesgo para la entidad y para los clientes. El uso de herramientas de análisis permite prevenir el fraude con una detección rápida y temprana. A través de modelos predictivos y procesamiento de miles de datos de fuentes diversas se pueden identificar actividades y comportamientos potencialmente sospechosos antes de que se produzca un fraude.

Aplicaciones del Big Data en finanzas

Los beneficios del Big Data para las finanzas son innegables. El procesamiento eficaz de la información, la segmentación precisa de los clientes y la evaluación y prevención de riesgos y fraude son las principales ventajas que ofrece el uso de las nuevas tecnologías para el análisis de macrodatos. A continuación, se detallan una serie de acciones concretas en las que el Big Data permite obtener estos beneficios.

Procesamiento de la información

Gracias al procesamiento eficaz de la información, el sector financiero puede ofrecer a sus clientes un servicio inteligente que se adapta a su perfil. Se trata de mejoras en la gestión de datos, de análisis de patrones de uso de aplicaciones y herramientas y de la implementación de cambios en base a toda esta información procesada. Por tanto, los bancos, por ejemplo, van a ser capaces de proporcionar a sus clientes cuentas inteligentes con herramientas de fintech o con utilidades que se adaptan a sus necesidades personales.

Otro de los servicios que pueden ofrecer las entidades financieras gracias al procesamiento de la información es el de los robo-advisor. Estos robots ejercen como asesores financieros y gestores online de carteras de inversiones. A través de procesos automatizados prestan un servicio de asesoramiento barato y sencillo de recomendaciones de inversión en fondos de gestión pasiva.

Pero los beneficios del procesamiento de datos no son sólo de cara a los clientes. A nivel interno, el sector financiero puede utilizar el Big Data para tomar decisiones operativas, como pueden ser la reestructuración de sedes en relación con la distribución y necesidades de los clientes. Del mismo modo, el análisis de procesos permite optimizar tiempos de respuesta, así como estudiar las opiniones de los clientes y generar mejoras en el servicio prestado.

Segmentación de los clientes

La aplicación del Big Data en finanzas para realizar una segmentación más precisa y concreta permite a las empresas un mayor nivel de personalización del producto.

Por tanto, dependiendo del perfil de cada persona se le ofrecerá una serie de servicios enfocados a sus intereses y necesidades. Asimismo, la detección de patrones en el comportamiento de un usuario puede permitir a la empresa anticiparse a un posible abandono. Entre otras opciones, el análisis les aporta información para buscar las opciones que le permitan fidelizar al usuario, y con ello anticiparse a ese abandono.

No se trata solo de trabajar para mantener a los clientes satisfechos, sino que se deben buscar nuevos nichos de mercado. Por ello, la analítica del perfil de usuarios también facilita localizar potenciales nuevos clientes.

Evaluación de riesgos y prevención del fraude

De entre las implementaciones más interesantes a nivel interno del Big Data para financieros, la evaluación de riesgo y prevención del fraude es de gran importancia por el valor que puede aportar.

Una de las aplicaciones de la evaluación de riesgo es el análisis de potenciales clientes, lo que permite obtener las posibilidades de impago y tomar decisiones con esa información. También permite establecer patrones para identificar el riesgo de pérdida de clientes, o patrones de evolución de los tipos de interés. Otra aplicación, de cara al servicio a los clientes, es cómo la evaluación de riesgos da ventaja a las financieras a la hora de analizar los mercados, con datos complejos y en tiempo real, para gestionar sus carteras de inversión.

En modo preventivo, el Big Data en el sector financiero permite identificar con antelación movimientos y patrones de comportamiento sospechosos. De esta manera, con un análisis intensivo de los datos se facilita la detección de comportamientos delictivos o potencialmente fraudulentos. Así mismo, la localización de estas prácticas ayuda a prevenir problemas como el blanqueo de capitales o el uso ilícito de tarjetas de crédito.

Una apuesta por la mejora

El aprovechamiento de los datos es fundamental para todas las empresas, y el Big Data en el sector financiero es uno de los nichos en el que más rendimiento ofrece la analítica. La gran cantidad de información propia y todos los datos externos que puede obtener hacen de este sector un eje fundamental para implementar las nuevas tecnologías de análisis. Mejorar procesos internos, aportar valor al cliente, garantizar procesos seguros u obtener nuevas oportunidades de negocio son motivos más que suficientes para que las áreas financieras apuesten por el Big Data como herramienta de mejora y transformación.