Big data financiero: qué es y beneficios para las empresas
Compraventa de acciones, transferencias, préstamos… Son numerosas las operaciones bancarias y bursátiles que se realizan cada día. Esto genera una gran cantidad de información que, tratada adecuadamente, puede ser beneficiosa para las empresas financieras y también para sus clientes. Hablamos del big data financiero.
En este post te compartimos todo lo que necesitas saber sobre la gestión de estas grandes cantidades de información y por qué, si trabajas en una empresa del sector, te interesa saberlo.
Qué es el big data financiero
El big data financiero son las grandes cantidades de datos que las empresas e instituciones financieras pueden usar para su negocio: analizar tendencias de futuro, conocer mejor a los clientes, ahorrar costes…
Big data en el sector financiero
Cada día se realizan millones de transacciones financieras y bancarias. Eso genera un volumen de datos que, mezclado con otras fuentes de información, sirve para tomar nuevas decisiones de inversión y de ahorro, pero también para ofrecer mejores productos y servicios a los clientes.
Beneficios
Entre los beneficios del big data para el sector financiero se encuentran:
Análisis financiero
Analizar de manera más rápida grandes cantidades de información (como, por ejemplo, los mercados de valores en tiempo real) reduce o elimina procesos manuales: generación de informes, análisis de datos… A la vez, ahorra tiempo a los trabajadores y dinero a la empresa.
Predicción de impagos, fraudes y otros riesgos
Con modelos de predicción entrenados con machine learning y big data, más inteligencia artificial, se puede ganar en seguridad y trabajar para impedir algunas de estas situaciones. Igualmente, al detectar estas posibilidades y si los empleados lo creen necesario (blanqueo de capitales, por ejemplo), pueden contactar con las fuerzas de seguridad para prevenir o detener comportamientos. Entre las conductas sospechosas que podrían analizarse con estas tecnologías, están patrones de compra, usos extraños de tarjetas de crédito y débito…
Por otra parte, el análisis de ciertos datos de los clientes puede servir para concluir el riesgo de conceder un préstamo o un seguro y tomar una decisión con base en ello.
Clientes encantados
Al analizar grandes cantidades de datos y tomar decisiones basadas en estos se crean nuevos productos o planes de marketing que se traducen en clientes más satisfechos que encuentran lo que necesitan o descubren nuevas ventajas que les hacen más fieles a la compañía.
Nuevas o mayores posibilidades de ingresos y ahorran costes
Por tanto, al analizar el big data y tener clientes más fidelizados, la empresa obtiene mayores beneficios. Al mismo tiempo, ahorra costes gracias a la mecanización de tareas.
El ahorro de costes, además de darse en la mecanización, también se da en la modernización de sistemas o en la optimización de otras tareas: los datos se pueden usar para saber qué mejorar en ciertos ámbitos.
Cómo usar el big data en finanzas
A la hora de usar el big data en finanzas, lo primero es definir la estrategia de datos y a qué departamentos afectará: sistemas, inteligencia de negocio, marketing… Con esta información, se escoge la plataforma de datos idónea para el proyecto; hay que atender si solo servirá para almacenar datos o si también queremos capacidades de tratamiento y análisis.
Cómo trabajamos en Plain Concepts con el big data
En Plain Concepts hemos colaborado con el sector financiero para desarrollar proyectos de big data. También, hemos creado herramientas que les ayudan en algunos de sus procesos.
Uno de nuestros últimos proyectos es Hélix 2, una plataforma de big data e inteligencia artificial que ayuda a las empresas a buscar financiación. Para entrenar la herramienta, había que identificar factores de riesgo de crédito comercial y bancario. Con este fin se tomaron datos de 3.600 pymes españolas, legislaciones sobre insolvencia de los países de la UE y de Reino Unido o artículos científicos. Todo ello cristalizó en un modelo predictivo de riesgo de incumplimiento de pago.
Otro proyecto fue la creación de la app Valora View de BBVA, que contribuía a la búsqueda de pisos para alquiler o compra. Mediante la unión de big data, Xamarin y realidad aumentada, la aplicación devuelve al usuario información sobre el valor futuro de una casa, posibles ofertas basadas en datos históricos y calculadoras de hipotecas, entre otros servicios.
Estos son tan solo dos ejemplos de lo que se puede hacer con big data financiero. Si quieres ahorrar dinero en tu empresa, mejorar el rendimiento de los diferentes departamentos o tener clientes más satisfechos, investiga todo lo que te ofrecemos desde Plain Concepts.
