Este blog analiza cómo las empresas pueden usar big data para la industria financiera.
Big Data para la Industria Financiera
Los bancos y las compañías de seguros solían adivinar básicamente qué personas probablemente pagarían una hipoteca a tiempo, o qué personas no incendiarían accidentalmente su casa. En estos días, confían en este nuevo ‘Big Data’ para ayudarlos a hacer mejores conjeturas.
El análisis de big data implica recopilar y analizar esta nueva ola de información. Pueden ser datos históricos almacenados en una base de datos en algún lugar, o información recopilada en este momento por un banco, un centro comercial o una compañía de seguros.
El análisis de grandes cantidades de datos puede ocurrir de muchas maneras diferentes. Los sistemas y algoritmos complejos se construyen especialmente para este propósito, y todas las instituciones financieras los utilizan.
Los grandes datos se analizan en busca de patrones que puedan usarse para predecir tendencias futuras, calcular riesgos o determinar precios.
¿Qué servicios financieros utilizan Big Data Analytics?
Los principales servicios financieros son:
- Las cooperativas de crédito
- Bancos
- compañías de tarjetas de crédito
- Las compañías de seguros
- Empresas de contabilidad
- Sociedades de financiación al consumo
- Corredurías de bolsa
En estos días, todos usan análisis de datos, y la mayoría de ellos dependen completamente de él para funcionar. Las instituciones financieras como bancos, compañías de tarjetas de crédito y cooperativas de crédito utilizan información histórica para determinar el nivel de riesgo de los prestatarios.
El sector de servicios financieros fija las tasas de interés en base a estas cifras. Las compañías de seguros utilizan todo tipo de datos estructurados y no estructurados para determinar el riesgo de casi cualquier cosa y establecer las primas en consecuencia.
Echemos un vistazo a algunos ejemplos de cómo las empresas de servicios financieros están aprovechando la tecnología de big data en este momento.
¿Cómo lo está utilizando la industria financiera?
Hay muchas formas en que las empresas financieras pueden pasar por la adopción de big data para mejorar sus productos, reducir costos y hacer felices a los clientes.
1. Mejorar la segmentación de clientes
Los bancos pueden utilizar los datos de compra de los clientes para averiguar qué productos, hipotecas o tarjetas de crédito es probable que compren diferentes tipos de personas. Utilizan esta información para segmentar a los clientes en grupos con situaciones y objetivos financieros similares, y apuntan con láser a sus ventas y publicidad.
Eso significa que los clientes obtienen más recomendaciones de productos que probablemente deseen y los bancos pasan menos tiempo tratando de vender a personas que probablemente no comprarán.
2. Desarrollo de nuevos productos
Esa idea puede llevarse aún más lejos y usarse para desarrollar nuevos productos que se venderán. La combinación de datos valiosos de los clientes con las tendencias económicas puede ayudar a predecir qué productos financieros serán populares este año o el próximo. Los bancos y las compañías de seguros pueden desarrollar y comercializar los productos adecuados en el momento adecuado.
Los consumidores obtienen más productos que se adaptan a sus necesidades y los bancos desperdician menos dinero y obtienen más ganancias.
3. Detección de actividades fraudulentas
Las amenazas cibernéticas modernas para las grandes empresas suelen ser extremadamente sofisticadas y pueden causar daños graves. Todos los sistemas de TI tienen vulnerabilidades y las brechas de seguridad a menudo pueden pasar desapercibidas durante meses. La gran escala de los sistemas de TI ahora significa que el monitoreo manual de amenazas simplemente no es factible.
El análisis de datos es la nueva herramienta que utilizan los ingenieros de seguridad para la detección de fraudes.
Por ejemplo, un banco puede monitorear los patrones de gasto de los clientes para detectar cualquier anomalía en las transacciones financieras en tiempo real. Si un gastador generalmente conservador de repente comienza a pedir préstamos y se va de compras, se encenderán grandes banderas rojas.
Esta es una poderosa herramienta para detener a los estafadores y ladrones.
Esto ayuda a reducir al mínimo los robos y los daños, lo que mantiene bajos los costos y los precios para los clientes.
4. Reducir los riesgos de inversión
Todas las empresas financieras obtienen ganancias al hacer buenas inversiones. Esto podría ser otorgar préstamos a personas que los devolverán, o vender seguros de automóviles a alguien que sea un conductor seguro. Este solía ser el trabajo de expertos que hacían una conjetura informada sobre qué inversiones probablemente valdrían la pena.
Hoy en día, las empresas financieras analizan enormes bases de datos de información para averiguar qué inversiones probablemente valdrán la pena y cuáles no. Y lo hacen con una precisión sorprendente.
Los bancos usan esto para calcular el riesgo de diferentes compradores de vivienda y establecer tasas de interés. Las compañías de seguros hacen lo mismo con las primas de seguros de hogar.
5. Análisis de sentimiento
Una forma en que los corredores de bolsa aprovechan los datos de las redes sociales es con el análisis de sentimientos, o la extracción de opiniones. Esto significa utilizar algoritmos inteligentes de procesamiento de lenguaje natural para averiguar lo que la gente realmente piensa en función de lo que dice.
Estas técnicas de análisis predictivo se utilizan para analizar millones de tweets y comentarios de Facebook para adivinar lo que está sucediendo en el mundo en este momento y reaccionar al instante.
Muchas empresas utilizan esto para crear algoritmos comerciales que pueden apostar rápidamente contra los precios de las acciones inmediatamente después de que ocurra un desastre. Si es el primero en enterarse de que un avión se ha estrellado, puede apostar rápidamente a que las acciones de Boeing caerán y obtendrá una gran ganancia.
Solo necesita ser milisegundos más rápido que su competencia para que esto funcione.
¿Qué significa esto para usted?
El dominio del análisis de big data aún se está desarrollando, y los próximos años tendrán éxitos y desastres. Puede esperar que sus servicios financieros mejoren y sean más inteligentes rápidamente, ya que las grandes empresas cuentan con mejores herramientas y su mercado financiero se enfrenta a una mayor competencia.
Lea cómo puede usar la inteligencia artificial para mejorar su aplicación fintech en nuestro blog aquí.
Sin embargo, en la carrera por ser los mejores, algunas empresas van a cometer errores. Esto tendrá un gran costo para ellos y la satisfacción de sus clientes, ¡así que asegúrese de tener cuidado con quién tiene sus datos de mercado!
Si también planea utilizar análisis de big data para modelos de negocios financieros, asegúrese de asociarse con un equipo profesional y confiable de desarrolladores de software y científicos de datos.
La ciencia de datos y el aprendizaje automático son dominios de habilidades técnicas complejas. Necesitará ingenieros de datos excepcionales para completar con éxito su análisis de datos para proyectos financieros.
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Preguntas frecuentes sobre Big Data Analytics para finanzas
Es el uso de programas informáticos para analizar e interpretar grandes conjuntos de datos estructurados y no estructurados.
Los grandes datos se utilizan ampliamente en la industria de los servicios financieros para todo, desde la identificación de fraudes y la gestión de riesgos hasta ayudar a mejorar la precisión de los bots comerciales que utilizan fuentes de datos internas y externas. Lea el artículo anterior para obtener más información.
El análisis de Big Data tiene el poder de analizar grandes conjuntos de datos que llevarían meses a una gran cantidad de humanos. Esto significa que las tendencias o patrones se pueden identificar y actuar rápidamente. Junto con esto, los programas de análisis de big data también pueden analizar grupos de datos que anteriormente eran demasiado grandes o se consideraban demasiado complejos para analizar.