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La combinación de big data y análisis predictivo: una oportunidad para la innovación en finanzas

No hay duda de que esta unión ha revolucionado la industria financiera, dejando más espacio para la innovación y el crecimiento. La enorme cantidad de datos que se generan con las transacciones diarias se puede estudiar utilizando análisis predictivos para identificar patrones y tendencias, lo que permite a las instituciones tomar decisiones informadas.

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Los bancos y compañías de seguros están adoptando estas nuevas tecnologías y los resultados son impresionantes. Según un informe de Research and Markets, se prevé que el mercado global de big data, estimado en más de 150 mil millones de dólares el año pasado, alcance un valor de 350 mil millones en 2030. La consultora McKinsey también hizo público otro dato interesante para el sector seguros: gracias al uso de big data se han reducido las reclamaciones fraudulentas hasta en un 80%.

Al analizar los datos, las entidades pueden identificar necesidades y preferencias y adaptar su oferta.

Óscar Barba

Cofundador y CTO de Coinscrap Finance

¿Qué son las Big Data y cómo se aplica al mundo de las finanzas?

Este término se refiere a los petabytes de datos estructurados y no estructurados que se pueden utilizar para anticipar los comportamientos de los usuarios de banca e instituciones financieras y que sirven para crear estrategias más eficientes. Uno de los principales beneficios del big data y el análisis predictivo es la capacidad de personalizar las experiencias de los clientes. Al analizar sus datos, las entidades pueden identificar necesidades y preferencias y adaptar su oferta en consecuencia.


Esto provoca un aumento importante en la satisfacción del cliente y las tasas de retención. Según un reciente informe de Accenture, los bancos que utilizan análisis de big data para personalizar las experiencias de los clientes logran disparar sus ingresos en poco tiempo. También insisten en que, para convertirse en líder del mercado o seguir siéndolo, cada banco tiene que embarcarse en un viaje de renovación constante.

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Mejorar la UX y la customer journey es mucho más fácil si echamos mano de la tecnología

Otro de los retos que afronta el sector es que los canales digitales se siguen percibiendo como funcionales, pero emocionalmente vacíos y dirigidos a las masas. En pocas palabras, son impersonales. Los usuarios echan de menos que alguien muestre interés real en mejorar su situación financiera. Los bancos necesitan dar consejos que dejen huella para poder vender productos que supongan una mayor implicación por parte del cliente.

Los bancos deben inspirarse en otras industrias para repensar esta relación. La consultora menciona a Shiseido, una empresa líder en cuidado de la piel que utiliza la información del usuario para ofrecer contenido optimizado. Los datos de su historial, como la evaluación del tipo de piel –realizada en línea o en una tienda–, se agregan a una base de datos que alimenta un motor de inteligencia artificial capaz de generar información personalizada.


Esta información permite a la empresa enviar packs de cuidado personal a cada cliente con productos seleccionados, no sólo para adaptarse al tono de piel de la persona, sino también a la ocasión en la que será utilizado. Este nuevo enfoque puede ayudar a los bancos a obtener, organizar y enriquecer los datos de los clientes de manera radicalmente diferente.

Exprime la UX de tu entidad bancaria ofreciendo mejores productos, fidelizando clientes y, por qué no? Haciendo las "cosas" más bonitas.

Análisis predictivo gracias a la “memoria digital” del usuario, ¿cómo utilizarlo?

Si ya peinas canas seguro que recuerdas al típico trabajador de banca que recordaba automáticamente tu perfil de cliente cuando entrabas por la puerta. Pues bien, ahora podemos multiplicar ese conocimiento de manera exponencial gracias al análisis predictivo. Básicamente, necesitamos crear un repositorio digital que contenga el historial de cada individuo y… ¡Que empiece la magia!

Todo comienza con una recopilación de datos: Demográficos, transaccionales, crediticios, etc. de fuentes internas y externas. Después pasamos a limpiar y categorizar esos datos para eliminar errores, duplicados e información incompleta. Llega el momento de seleccionar las variables y características relevantes que se utilizarán en el modelo predictivo.

Una vez completados estos pasos, se desarrollan los algoritmos de análisis predictivo: regresión lineal, árboles de decisión, redes neuronales, etc. Para su evaluación empleamos técnicas como la validación cruzada o la matriz de confusión. Si su precisión y rendimiento superan los estándares de calidad, es el momento de implementarlos. Ya solo queda monitorizar periódicamente los resultados para mantener su precisión y relevancia.

Las necesidades actuales y futuras de los clientes en el foco de tu estrategia digital

Para que los bancos aumenten su relevancia y eficacia, tienen que pasar de simplemente conocer información demográfica y financiera básica de sus clientes a comprender la vida diaria, aspiraciones e intenciones detrás de cada contratación de productos financieros. Es la única manera de lograr un vínculo duradero y anticipar necesidades futuras.

El análisis predictivo permite que los clientes tengan una experiencia más simple e intuitiva. Facilitar la conexión con asesores humanos o chatbots avanzados es una prioridad para muchos bancos. Se ha demostrado que los clientes aún valoran –y necesitan– la interacción en las sucursales, por eso es necesario realizar un cambio de formato.

Sería interesante transformarlas en centros de asesoramiento, quioscos de autoservicio o puntos de información personalizada. Y lo que es más importante, las sucursales deben aprovechar las ventajas de la tecnología para ofrecer a todos los clientes el trato personal y el tipo de conversaciones que históricamente han proporcionado las oficinas de barrio.

Es fundamental que estas nuevas experiencias no se diseñen de forma aislada, sino como parte de una experiencia mucho más amplia y general por parte de las entidades financieras.

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Sobre el autor

Óscar Barba es cofundador y CTO de Coinscrap Finance. Es un experto Scrum Manager con más de 6 años de experiencia en la recolección y análisis semántico de datos en el sector financiero, clasificación de transacciones bancarias, deep learning aplicado a los sistemas de análisis del sentimiento bursátil y a la medición de la huella de carbono asociada a datos transaccionales. 

Con amplia experiencia en el sector bancario y asegurador, Óscar está finalizando su Doctorado en Tecnologías de la Información Es Ingeniero y Máster en Ingeniería Informática por la Universidad de Vigo, Máster en Comercio Electrónico por la Universidad de Salamanca, Certificado Scrum Manager y Project Management por el CNTG, Certificado en Arquitectura SOA y Servicios Web por la Universidad de Salamanca y más.

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