El Big Data en el mundo de las finanzas

Las nuevas tecnologías han revolucionado tanto el día a día de los ciudadanos como la forma de trabajar en las empresas, y el sector de las finanzas no se ha quedado fuera de este movimiento. De hecho, el Big Data ha demostrado ser un gran aliado para las entidades bancarias.

¿Qué es el Big Data?

Con este nombre hacemos referencia a aquella tecnología que es capaz de almacenar, analizar y sintetizar una gran cantidad de información en muy poco tiempo. Algo que sería muy difícil de hacer con herramientas digitales menos sofisticadas y que resultaría imposible de lograr si tuviera que hacerlo una persona.

El Big Data se caracteriza por:

  • Volumen: puede trabajar con grandes cantidades de datos.
  • Velocidad: procesa la información de forma muy rápida.
  • Variedad: es capaz de presentar la información tratada de formas muy dispares.

Auge del Big Data en el sector finanzas

Poder tratar de forma rápida y precisa miles de datos es algo realmente importante para las empresas, porque les permite acceder en poco tiempo a la información que necesitan para tomar decisiones estratégicas.
Por las particularidades del trabajo que se desarrolla en el mismo, el sector de las finanzas ha sido uno de los más beneficiados por la llegada del Big Data. Porque aquí el poder contar con cifras exactas y otras informaciones cuantitativas es todavía más importante que en otros campos.
Sin embargo, no son las entidades bancarias tradicionales las que más partido le están sacando a esta tecnología. Quienes de verdad han sabido aprovecharla han sido las conocidas como fintech, empresas del sector de las finanzas que ya han nacido totalmente digitalizadas.

Aplicación del Big Data en las finanzas

Veamos ahora qué campos de aplicación concretos puede tener esta tecnología para las entidades bancarias tradicionales y las de nueva generación.

Mejorar la evaluación de riesgos

Cuando la entidad busca invertir dinero para aumentar su rendimiento, o cuando tiene que evaluar si le concede o no un préstamo a un cliente, lo que tiene que hacer es llevar a cabo una evaluación de riesgos. Para saber cuál es la probabilidad de acabar perdiendo dinero y tomar en base a estos datos su decisión.

Pues bien, gracias al Big Data y su capacidad de análisis, los responsables de la evaluación de riesgos pueden hacer su trabajo mucho más rápido y de forma más eficiente, lo que agiliza el proceso de toma de decisiones.
Para los clientes esto se manifiesta en que ya no tienen que esperar tanto para saber si el banco les prestará o no el dinero que necesitan.

Prevención del fraude

La normativa europea de prevención del fraude es cada vez más exigente con las entidades bancarias, que deben permanecer atentas a cualquier posible indicio de que alguien está haciendo algo ilegal con su dinero.
Con el apoyo de esta tecnología de la que estamos hablando, esta labor de prevención se vuelve más eficiente, más rápida y más sencilla de llevar a cabo. La herramienta es capaz de detectar por sí sola conductas anómalas a través del análisis del histórico de transacciones, de los patrones de compra, la geolocalización, etc.

Fidelización de clientes

La fuga de clientes es un problema grave en las entidades bancarias, pero también el Big Data puede ayudar a evitarla. Analizando los patrones de comportamiento de los usuarios (qué tipo de transacciones realizan, cuánto tiempo hace que no entran en la web, el número de recibos domiciliados, etc.), la herramienta es capaz de ver si un cliente está perdiendo el interés por su banco. En consecuencia, la entidad puede tomar medidas para evitar que se acabe marchando a otra.

Estos son solo algunos ejemplos, pero el Big Data tiene muchas aplicaciones útiles dentro del sector de las finanzas: ayuda a asesorar en inversiones, a personalizar los servicios ofrecidos a los clientes, etc. A buen seguro, su importancia en este sector seguirá creciendo en los próximos años, porque ya ha demostrado que a día de hoy es imprescindible.

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