Big Data en finanzas: impacto, beneficios, aplicaciones y desafíos

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El Big Data ha transformado el sector financiero potenciando decisiones, optimizando procesos y garantizando el cumplimiento normativo.

El Big Data en el sector financiero, como también se conoce al procesamiento del análisis de grandes cantidades de datos, ha significado una revolución en la manera de operar de las organizaciones.

Esto, en un contexto en el que los datos se registran a gran velocidad por todo internet, generando enormes volúmenes de información cada día.

Tan solo en 2019, se estimaba que cada 18 meses, la información digital se duplicaba en el mundo. Hoy, en un solo día, se generan más datos de los que se registraron en toda la historia humana hasta el año 2020. Estas cifras dejan inferir que el impacto del Big Data en industrias y gobiernos durante los próximos años, seguirá siendo considerable.

Resultado de su aplicación en el ámbito de las finanzas, las empresas obtienen información organizada, precisa y al momento, como base para la toma de decisiones estratégicas.

El impacto del Big Data en el sector financiero

Una función crucial es el refuerzo de la ciberseguridad en la industria, teniendo en cuenta que estas compañías almacenan datos personales y financieros de sus clientes.

Por otro lado, cuando estas tecnologías se utilizan en conjunto con el almacenamiento en la nube, las empresas previenen la pérdida de información, pudiendo acceder a ella y analizarla en segundos con un alto grado de seguridad.

Comprendiendo el Big Data en la gestión financiera

El Master Data Management tiene como pilares el estandarizar, agregar, integrar e interconectar información. A partir de ellos, la industria financiera adquiere la capacidad para desarrollar las funciones básicas de esta gestión:

Análisis: por medio de herramientas de Business Intelligence, es posible acceder o generar un conjunto extenso de datos.

Inspiración: más allá de la recolección y organización de los datos, se dice que los profesionales del sector “se inspiran” a partir de ellos, dado que su interpretación y análisis cualitativo potencian la creación de campañas de marketing, productos y servicios exitosos.

Decisión: en la última etapa del proceso, las compañías son capaces de tomar decisiones orientadas al cumplimiento de sus objetivos.

En adelante, otros aspectos fundamentales de la gestión de macrodatos son los siguientes:

  • Procesamiento optimizado de información: a la par con la IA, el sistema de Big Data ha permitido un análisis de macrodatos más rápido, eficiente y seguro, un avance significativo respecto a años anteriores, cuando los procesos se llevaban a cabo de manera lenta y difícil de gestionar.
  • Nuevas oportunidades de negocio: las soluciones de automatización a partir de esta herramienta permiten identificar las tendencias, patrones y de esta manera, generar predicciones sobre la industria, lo que a su vez entrega información valiosa para detectar oportunidades de negocio y permite analizar su viabilidad.
  • Detección y prevención de riesgos: el procesamiento de datos es útil para analizar en profundidad la información de prospectos y clientes potenciales, evitando los riesgos de fraude o impago.
  • Segmentación precisa: estas listas habilitan la conformación de una base de datos de clientes con sus características, las empresas de las que son responsables o con las que colaboran, e información de los préstamos u otros servicios financieros que hayan contratado.
  • Desarrollo de aplicaciones de servicios financieros: entre las innovaciones más importantes que pueden atribuirse al Big Data en el sector financiero, está la automatización de servicios a través de aplicaciones como productos personalizados, cuentas inteligentes, prevención de robos y otros delitos, control de mesas de ayuda, anticipación de impagos y decisiones operativas basadas en datos.

Desafíos y oportunidades para la implementación

La implementación de sistemas de Big Data en finanzas responde a distintas necesidades mediante soluciones para los departamentos de marketing, sistemas e inteligencia de negocios. De ahí que, a partir de un diagnóstico, se pueda elegir la plataforma indicada para el almacenamiento y la gestión de datos, pero, sobre todo, para la evolución hacia modelos de negocio centrados en el cliente.

Esto es posible gracias a los múltiples beneficios que entregan estos sistemas. Sin embargo, también es cierto que este desarrollo tecnológico ha traído desafíos técnicos relacionados con las fases de almacenamiento, identificación, etiquetado, interpretación en tiempo real y manejo simultáneo de plataformas como pódcast, redes sociales, videos, correos electrónicos y documentos tradicionales en los que se almacena la información

Beneficios del Big Data en el sector financiero

Dada la cantidad de transacciones financieras y bursátiles que se realizan todos los días en el mundo, los avances del Big Data aportan beneficios que, en poco tiempo, se han convertido en no negociables para la industria. Entre ellos, destacan:

  1. Análisis de datos

El concepto de Big Data va más allá de la gestión de extensas bases de datos, al permitir, por ejemplo, el análisis de los mercados de valores en tiempo real, la eliminación de procesos manuales y generación de informes, lo que se traduce en un importante ahorro de tiempo para las empresas, sus colaboradores y clientes.

  1. Detección de amenazas

Además de la prevención de fraudes e impagos, el Big Data ayuda a impedir situaciones como el blanqueo de capitales e identificar comportamientos de compra atípicos o uso inusual de tarjetas de crédito y débito.

Herramientas del Big Data financiero

  1. Aumento de ingresos y reducción de costos

Con la oferta de productos y servicios personalizados, la optimización de transacciones y planes innovadores de marketing, las empresas consiguen fidelizar a sus clientes, aumentar los ingresos y reducir costos, comenzando por una inversión menor en hardware local, que ofrece una vida útil ilimitada.

  1. Gestión eficaz de la estrategia omnicanal

La omnicanalidad es la alineación de los canales de comunicación existentes entre una empresa y sus clientes.

Este concepto está estrechamente relacionado con la capacidad de las compañías para concretar ventas y fidelizar a sus clientes.

Cada una de las interacciones a través de estos canales es fundamental para entender lo que los usuarios necesitan.

La función del Big Data aquí, es integrar estas vías, de manera que se eviten pérdidas o duplicados de información, concentrando esta última en un mismo lugar y manteniendo los datos actualizados en tiempo real.

  1. Mejor segmentación de la cartera de clientes

Hasta hace poco, la estrategia comercial se resumía en la clasificación de clientes por volumen de compras, ventas y el tipo de productos que adquieren los usuarios.

Hoy en día, el Big Data ha permitido administrar perfiles más complejos, que obedecen a más criterios que si el cliente compra o no nuestros productos. En este sentido, las posibilidades van más allá de la oferta personalizada, la mejora en la experiencia del usuario y la fidelización. Ahora también es posible detectar el riesgo de abandono de los clientes y si la inversión para retenerlos compensa los beneficios.

Potenciando la toma de decisiones financieras

El éxito de las organizaciones está sujeto, en buena medida, a su capacidad para entregar mejores productos y servicios que la competencia a los consumidores. Con este propósito, una gestión efectiva de la información hace toda la diferencia, al simplificar la toma de decisiones relativas a la inversión, administración de activos, captación de fondos o repartición de dividendos.

Optimización de procesos operativos con datos masivos

Cuando decimos que el Big Data es ya un imprescindible en el mundo financiero, nos referimos a una consecuencia de la optimización de procesos y el conocimiento preciso de los mercados digitales.

Identificación de patrones y tendencias en tiempo real

La creación de modelos predictivos a partir del Big Data deriva de la capacidad que ahora tienen las compañías para identificar patrones y tendencias del mercado o de un cliente en específico, en tiempo real, lo que también se traduce en la posibilidad de ofrecer una mejor experiencia de usuario y anticipar situaciones críticas.

Aplicaciones del Big Data financiero

El sector financiero y el de seguros lideran el campo en el análisis de macrodatos, no solo por la ingente cantidad de información que almacenan, sino por las necesidades de ciberseguridad vinculadas a estas bases de datos.

Es por eso que las aplicaciones basadas en esta tecnología figuran de manera importante en el panorama futuro de la analítica de datos.

Ejemplos de ellas son el departamento Santander Analytics, de Banco Santander, que se dedica a la evaluación de riesgos y prevención de fraude en la organización, iniciativa que ha significado un ahorro estimado de 2,500 euros.

Otra aplicación destacada es la herramienta Hadoop, dedicada a la gestión del mercado de commodities de la multinacional financiera Morgan Stanley. Al día de hoy, su eficacia probada la ha convertido en un elemento indispensable para la operación de la compañía.

En cuanto a la prevención del riesgo de impago, existen soluciones como Lendup o ZestFinance, que determinan la solvencia de los solicitantes de crédito, integrando novedosas fuentes de datos como los negocios que tengan con otras compañías, sus últimos acuerdos comerciales, las fechas de lanzamiento de sus nuevos productos y actividad en redes sociales.

Análisis de riesgos

Aunque las aplicaciones del Big Data en el sector financiero son muchas, la detección y prevención de riesgos ocupa el lugar número uno entre sus prioridades. Los tipos de riesgo que actualmente se gestionan por medio del procesamiento de datos, incluyen la incertidumbre en los mercados financieros, la pérdida y migración de clientes donde la competencia, la susceptibilidad a incurrir en responsabilidades legales, riesgos de liquidez, de tipos de interés, operacionales, e incluso, riesgos asociados al impacto de desastres naturales.

Predicción de movimientos en los mercados

Un caso paradigmático en cuanto a la predicción de movimientos en los mercados es el trading de commodities, donde se emplean sensores para obtener información de los movimientos del mercado en tiempo real, permitiendo a las empresas apostar por inversiones más rentables y seguras.

Garantizando el cumplimiento normativo

Si bien el cumplimiento de las normativas es un factor complejo y cambiante, evitar multas por la violación de estas regulaciones, es un beneficio del Big Data al que pueden acceder las empresas a través de soluciones que dan seguimiento a estos cambios y notifican sobre los ajustes pertinentes.

Herramientas y tecnologías del Big Data financiero

A lo largo de su historia, el sector financiero se ha caracterizado por mantenerse en constante innovación tecnológica. Sin embargo, actualmente el papel del Big Data es decisivo para hacer frente a las nuevas normativas y a la competitividad respecto al sector fintech.
Estos fenómenos han propiciado el desarrollo de herramientas y tecnologías de Big Data capaces de potenciar a las instituciones tradicionales y de mayor trayectoria. Entre estas herramientas clave, podemos mencionar las siguientes:

Inversiones

Los sistemas predictivos orientan a los inversores en relación con el momento oportuno y los mejores activos para invertir. Una innovación importante en este ámbito es la inteligencia de localización, que permite una comprensión detallada de las tendencias del mercado, particularmente en relación con la actividad de los mercados offline. Lo anterior permite a los inversionistas cotejar la información que se genera en ambos entornos, actuando con rapidez y exactitud.

Seguros

El de seguros es otro de los sectores que se benefician de las herramientas de geolocalización asociadas al Big Data. Gracias a esta posibilidad, las compañías aseguradoras pueden comprender mejor el comportamiento de los usuarios, anticiparse a riesgos geográficos y catástrofes naturales, lo que simplifica la fijación de precios.

Nuevos ingresos

Las herramientas de marketing de datos de precisión proveen a las compañías del sector financiero información valiosa sobre el tipo de productos y servicios afines al perfil de cada uno de sus clientes. De igual manera, el análisis de macrodatos ayuda al sector financiero a identificar qué perfiles aportan más valor al negocio.

Personalización

La oferta de productos y servicios personalizados es esencial para fidelizar a los consumidores, tanto en el sector financiero como en sus verticales. Los beneficios que se desprenden de conocer datos como los hábitos de consumo, los ingresos de los usuarios y sus fuentes, han sido el factor clave para el posicionamiento de los bancos disruptores.

Desafíos éticos y tecnológicos del Big Data en finanzas

Los desafíos que encontraremos en la gestión masiva de datos abarcan tanto los códigos de ética y las regulaciones vigentes, como aspectos técnicos que continúan perfeccionándose. A continuación, enlistamos los principales:

Interpretación certera de los datos:

Se trata de un desafío de carácter técnico que apunta, por una parte, a la competencia analítica y la necesidad de perfiles especializados en el análisis de la información y por otra, plantea el problema ético de detectar y corregir sesgos en los conjuntos de datos, que pudieran conducir a la toma de decisiones injustas.

Infraestructura técnica:

Escalabilidad (capacidad para gestionar el crecimiento en el volumen de datos) y ciberseguridad son los retos más importantes a nivel de tecnología.

Protegiendo la privacidad de los datos financieros con el big data

Calidad de la información:

En este aspecto, importan la exactitud de los datos y la sincronización de los mismos, teniendo en cuenta que datos de un mismo cliente o usuario pueden proceder de fuentes distintas y encontrarse en formatos diversos, por lo que la consistencia y precisión de los mismos es decisiva.

Cumplimiento de las regulaciones:

El cumplimiento de la ley es prioritario para las empresas, pero, por otra parte, a nivel de las legislaciones, el desafío radica en la actualización de las leyes para adaptarse al avance tecnológico y las prácticas actuales vinculadas al uso del Big Data. Por último, uno de los mayores desafíos es el de una coordinación global que permita abordar los problemas relacionados con la gestión de macrodatos de acuerdo con las normativas de cada país en un contexto internacional.

Protegiendo la privacidad de los datos financieros

Garantizar la confidencialidad de los datos de clientes y proveedores es fundamental, como también lo es mantener la operación de las financieras en conformidad con las regulaciones vigentes al respecto. El Big Data hace posible alcanzar estos objetivos de privacidad protegiendo los intereses de las compañías y de los usuarios de servicios financieros.

Salvaguardando la ciberseguridad en el mundo de los datos masivos

La confiabilidad y reputación de las empresas en el sector está más unida que nunca a la protección de datos personales. Por ende, las amenazas de ciberseguridad no solo comprometen la integridad de los clientes a un nivel masivo, sino ponen en riesgo la supervivencia de las compañías. Esta es la razón por la que, sin ser nativas del mundo digital, dichas empresas han tenido que redoblar sus esfuerzos en la adopción de tecnologías orientadas a la gestión de macrodatos.

Innovaciones emergentes y su integración al sector financiero

Las innovaciones emergentes que están transformando al sector financiero a través de los datos se relacionan con objetivos como la mejora de procesos internos, la seguridad de la información, detección de nuevas oportunidades de negocio y oferta de productos y servicios que entreguen valor adicional a los clientes. Esto, a través de la integración de volúmenes de datos propios y del exterior.

Perspectivas futuras del Big Data financiero

Sobre el Big Data financiero se ha dicho que es el futuro del dinero, pero este es solo el comienzo de una revolución tecnológica de la que se espera una mayor personalización de los productos y servicios, la toma de decisiones informadas y el surgimiento de más modelos de negocio centrados en el cliente.

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    Johnny Turquie
    Johnny Turquie
    Soy ingeniero Industrial y de Sistemas por el Tecnologico de Monterrey. Además, tengo un Diplomado en Data Monetization Strategies de MIT. Mis más de 10 años de trayectoria en analítica de datos me han llenado de experiencia y pericia que compartiré para tus proyectos.