Analítica de Datos aplicada al sector financiero

El rol de la analítica en las empresas, gracias al auge del Internet y a las nuevas tecnologías, ha tomado mayor relevancia en distintos sectores durante los últimos años. Asimismo, el análisis de los datos recolectados que hace unos cuantos años tomaba mucho tiempo para poder concretar acciones, ahora con la analítica avanzada se puede lograr en tiempo real.

 Nuestra unidad de consultoría brinda los servicios de analítica avanzada frecuentemente iniciado con programar al modelo predictivo según ciertos algoritmos o variables que sean relevantes para el análisis y de esta manera, el sistema al recibir información y data en tiempo real será capaz de generar una proyección inmediata que servirá de base para poder tomar decisiones al respecto.

Por otro lado, el avance de la tecnología no solo ha permitido la inmediatez del análisis de los datos debido al machine learning y mayor rapidez en la toma de decisiones, sino que ahora se cuenta con mayores opciones de almacenamiento para la data recolectada. Además, en los últimos años, el crecimiento de los servicios de nubes que te brindan repositorios extensos, la interconectividad y demás elementos del Big Data permiten que procesos como las 4V’s (velocidad, variedad de data, volatilidad y visibilidad) sean más eficientes.

Una aplicación de esta tecnología en el sector financiero es el modelo de riesgos al momento en el que un cliente desea acceder a un crédito y al analizar el nivel de endeudamiento y otras variables se puede lograr identificar un prospecto de cliente que resultará moroso en el tiempo con lo que la institución financiera en base a esta información puede tomar una decisión mucho más inmediata sobre la posibilidad de brindarle un crédito.

Otro aporte de la analítica avanzada al sector financiero se aplica en el modelo predictivo para detectar fraude en el que a través de analizar y aprender patrones de comportamientos repetitivos en los clientes, al momento de que ocurra un movimiento que no sea consecuente con el patrón ya definido se pueda bloquear la transacción realizada hasta verificarlo con el cliente.

De igual modo, también permite contar con una segmentación más precisa para clientes o mercados a través de obtener y detectar los patrones de comportamiento de los usuarios. Con ello se puede realizar acciones como promociones y campañas de fidelización gracias al análisis de estos datos, además, anticiparse ante un posible abandono. Aún más, al obtener información y data más precisa se puede también elaborar productos con un mayor nivel de personalización para clientes actuales y también localizar a aquellos clientes potenciales para las compañías de esta industria.

Debido a esto, hoy en día nuevas instituciones financieras como las cajas de ahorro y crédito también están incorporando estas tecnologías, que además de los beneficios ya mencionados, permite la creación de nuevas oportunidades de negocio, al realizar un correcto análisis de los datos de los usuarios, estas entidades pueden sacar provecho de las características que los distinguen de los grandes bancos además de tener una mejor gestión de riesgos.

Por ello, la analítica aplicada se ha convertido en un aspecto vital para cualquier institución financiera y la forma en como esta se realice no solo permitirá tomar decisiones oportunas, sino que podrá servir de base para generar soluciones que atiendan a sus clientes.