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Big Data, el análisis de datos en el sector financiero

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Big Data, el análisis de datos en el sector financiero

En la era del Big Data, en la que vivimos rodeados de datos, las entidades financieras están mejorando la experiencia del usuario aportando valor y anticipándose a las necesidades de sus clientes.

Más allá del Excel para tratar los amplios volúmenes de información, con el Big Data se utilizan herramientas complejas de análisis, aplicando técnicas estadísticas cada vez más sofisticadas, como el machine learning y la inteligencia artificial (IA).

¿Esto significa que las personas van a ser sustituibles por una máquina que realice análisis de nuestros datos, lo que ahora llaman robo advisor? Claramente, no. El Big Data no va a sustituir a las personas.

Las máquinas pueden analizar y dar respuestas de sí/no a preguntas concretas en un momento concreto, pero nuestra realidad no es así. Nuestra realidad es cambiante, flexible, humana. Las máquinas no tienen empatía, no te entienden, ni conocen ni calibran las consecuencias que pueden tener las decisiones sobre el socio.

Aunque es una gran idea utilizar la técnica para ser lo más eficientes posibles y tomar las mejores decisiones, en ningún caso se trata de sustituir sino de ayudar, complementar y aportar un valor extra. Con el Big Data, analizando los datos podemos detectar patrones y comportamientos de clientes para predecir situaciones y necesidades. De este modo podemos anticiparnos y crear ese valor extra al recomendar productos y servicios personalizados para mejorar la experiencia del cliente.

¿Dónde encontramos ese “valor extra” a fin de incrementar la satisfacción de nuestros socios? Veamos algunos de estos aspectos.

  • Respeto a la privacidad del socio como eje central: el socio tiene que saber que sus datos están controlados y protegidos en todo momento. Hemos de transmitirlo en todas nuestras acciones.
  • Protección frente al mal uso de los datos: los procesos automáticos de auditing de datos y ciberseguridad ayudan, de manera preventiva, a detectar en tiempo real operaciones irregulares y/o fraudulentas, pudiendo evitar que ocurran.
  • Mejora de la usabilidad: el uso intensivo de datos mejora la eficiencia comercial, incrementa la actividad y aumenta el grado de satisfacción del socio con respecto a nuestros servicios.
  • Gestión eficaz del riesgo de inversión tanto para el socio como para la Entidad: conocer de manera casi inmediata datos para una mejor gestión de las carteras. Nos ayudan a decidir qué valores escoger y en qué momento para obtener la mayor rentabilidad controlando a la vez el riesgo.
  • Soluciones personalizadas: la gestión de datos nos ayudará a crear grupos de comportamiento a fin de poder mejorar el proceso de satisfacción de las necesidades de los socios de manera cada vez más personalizado. El análisis nos ayuda a entender mejor a nuestros socios y a darles un servicio más ajustado a sus necesidades y expectativas. Nos permite proveerlos de soluciones globales que tengan en cuenta la información de ahorro o inversión, así como la aseguradora o de financiación.
  • Marketing ad hoc: conoceremos cada vez más a los socios a través de ese análisis pormenorizado de datos, conseguiremos llegar más a ellos y dotaremos a nuestros productos y servicios de más atractivo para que tengan un mayor valor añadido. Además, permite avanzarnos a las futuras necesidades y desarrollar nuevos productos, así como identificar y llevar a cabo mejoras en los mismos. Por otro lado, aseguramos que nuestras comunicaciones sean cada vez más oportunas y eficaces adelantándonos a las necesidades de socios y socias y enviando solo aquellas que realmente les aporten valor, hecho que mejorará su experiencia de usuario.
  • Mejora de procesos: el análisis de los datos permite optimizar y mejorar los procesos internos, con lo que conseguimos una mayor eficiencia y reducción de los costes operativos.

 

Autores: Mario Guardia y Marta Regina Cano

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