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Big Data transforma el modelo de negocio del sector financiero

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Numerosos sectores de la industria han logrado mejorar la experiencia de los clientes y aumentar resultados positivos en la fidelización de los mismos gracias a la incorporación de tecnologías de la información.

La atención personalizada del consumidor y el conocimiento de sus preferencias, hoy son posibles gracias a la utilización de herramientas de Big Data. Las instituciones financieras se encuentran entre las industrias que más han sabido aprovechar este valioso recurso, facilitando la mitigación de riesgos y la reducción de costos operativos.

La posibilidad de acumular volúmenes masivos de información desde múltiples canales y al análisis de esos datos para conocer a los clientes y sus hábitos de comportamiento, combinada con técnicas avanzadas de Machine Learning, de Data Mining o de Graphos, permiten a las entidades financieras evolucionar en su capacidad de entender a los usuarios y abordar exitosamente a clientes actuales y potenciales. Entre las mejoras que otorga el uso de Big Data en el área de finanzas, se destacan las siguientes:

  • big dataAnálisis de las interacciones multicanal; por ejemplo, Web y Call Center permiten entender cómo mejorar el sitio de internet a fin de manejar más negocios y aumentar la satisfacción del cliente o entender los patrones de comportamiento relacionado a ciertos eventos definidos como relevantes.
  • Las firmas o empresas de servicios financieros utilizan la tecnología para combatir fraudes internos y externos.
  • Diferenciación de la competencia a través del uso estratégico de la información para anticipar y atender mejor las necesidades de los clientes. Se logra mayor acercamiento al cliente y los productos que contrata.
  • La realización de los cálculos de costos e ingresos basados ​​en millones de transacciones reales y aumento de la rentabilidad del cliente.
  • Mejora de la exactitud y velocidad de los modelos de riesgo, optimizando los niveles de solvencia y la rentabilidad de los bancos.
  • Desarrollo de nuevos segmentos de clientes basados en comportamientos y análisis de geolocalizacion de los mismos.
  • Análisis de Clusters y de Afinidad de productos, con la posibilidad de crear redes sociales entre los propios clientes.

 

Ahora los bancos están más atentos a reconocer y responder rápidamente a los acontecimientos de la vida de los individuos. Por ejemplo, si un cliente realiza un depósito significativo, el banco puede responderle al día siguiente con una oferta específica para un depósito más rentable o, si el cliente toma un gran adelanto de su tarjeta de crédito, la entidad financiera puede ofrecerle una vía más económica para obtener dinero en efectivo la próxima vez.

En conclusión, a través de la implementación de herramientas de análisis de datos provenientes de múltiples fuentes que históricamente han sido desaprovechadas, como Internet, dispositivos móviles y medios sociales, los bancos pueden revolucionar su manera de relacionarse con los usuarios, transitando de un modelo de negocio centrado en el producto a uno enfocado en el cliente.

Por Alexis Zlocowski, Director de la práctica de Big Data para C&LA de Teradata

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