Big data en la banca

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Caso práctico de análisis de big data en el sector bancario

Según TopPOSsystem, más del 90% de las empresas creen que el Big Data tendrá un impacto para revolucionar su negocio antes del final de esta década. Estos casos de uso de Big Data en los servicios bancarios y financieros le darán una idea de cómo el Big Data puede tener un impacto en el sector bancario y financiero.

Como se puede ver en la figura anterior, se ha producido un crecimiento repentino en la generación de datos. Además, la mayor parte de los datos generados no están estructurados, por lo que se necesitan tecnologías de aprendizaje automático como R y Python o incluso hay que escribir UDFs para estructurarlos y procesarlos posteriormente utilizando ecosistemas Hadoop.

Todos los sectores tienen montones de datos y lo único que necesitan las empresas es analizar esos datos para obtener algún resultado fructífero. Especialmente cuando hablamos del sector bancario y financiero, hay un gran alcance para el big data, y han comenzado a tomar los beneficios de la misma.

En esta entrada del blog, voy a compartir algunos casos de uso de Big Data en la banca y los servicios financieros. Si estos sectores pueden utilizar Big Data y tecnologías relacionadas en estos nichos, entonces pueden esperar algún buen resultado y una mejor valoración de los clientes.

¿Cómo se utiliza el big data en la banca?

El análisis de Big Data también ayuda a los bancos a hacer frente a los procesos que requieren la verificación del cumplimiento, la auditoría y la elaboración de informes. Esto simplifica las operaciones y reduce los gastos generales. Hoy en día, las personas dejan comentarios sobre el trabajo de una entidad financiera por teléfono o en la página web y dan su opinión en las redes sociales.

¿Qué es el big data en las finanzas?

El término «big data» en finanzas se refiere a los petabytes de datos estructurados y no estructurados que pueden utilizarse para anticipar los comportamientos de los clientes y crear estrategias para los bancos y las instituciones financieras. … Los datos estructurados son la información que se gestiona dentro de una organización con el fin de proporcionar información clave para la toma de decisiones.

¿Cómo utilizan los bancos los datos?

Los bancos manipulan los datos para poder ofrecerle productos personalizados cuando realmente los necesite. Extraen estos datos en gran medida de su actividad en línea y de los registros de sus tarjetas de crédito, por lo que, salvo permanecer desconectado, no hay mucho que pueda hacer para evitarlo.

Los retos del big data en la banca

Últimamente, oímos hablar cada vez más de Big Data. En el mundo digital actual, esta tecnología se está utilizando activamente también en el sector financiero. Veamos con más detalle las tareas que aborda el Big Data en la banca y las formas que garantiza

Hace unos cincuenta años, un cliente típico de un banco -llamémosle Spencer- entraba en una sucursal de su ciudad, donde le recibía un cajero. El cajero conocía a su cliente porque había prestado servicios a Spencer durante muchos años. Sabía dónde trabajaba Spencer y qué

Hoy en día, Spencer puede trabajar para una empresa internacional que tiene oficinas en varios países. Es muy posible que se quede en Londres durante dos años, luego en Berlín durante un año, después en Dubai durante otros dos años y su siguiente parada sea Singapur.

Si el antiguo esquema hubiera estado en vigor hasta ahora, habría resultado absolutamente inadecuado para la realidad actual. Ningún empleado del banco tendría información precisa sobre los asuntos financieros de Spencer ni sabría cómo satisfacer sus necesidades financieras actuales.

¿Qué es un ejemplo de big data?

¿Cuáles son los ejemplos de big data? Los big data proceden de innumerables fuentes: algunos ejemplos son los sistemas de procesamiento de transacciones, las bases de datos de clientes, los documentos, los correos electrónicos, los historiales médicos, los registros de clics de Internet, las aplicaciones móviles y las redes sociales.

¿Por qué los datos son importantes para los bancos?

Los datos en la banca proporcionan una ventaja intrínseca a los bancos frente a sus competidores más pequeños. Deben saber cómo pueden mejorar la experiencia del cliente explotando los datos que poseen. Implica aprender a interpretar los datos que permiten a los bancos comunicar y enviar mensajes a los clientes en el momento adecuado.

¿Por qué utilizamos los big data& sus aplicaciones?

El Big Data se ha utilizado en el sector para proporcionar información a los clientes para obtener productos más transparentes y sencillos, analizando y prediciendo el comportamiento de los clientes a través de los datos derivados de las redes sociales, los dispositivos con GPS y las grabaciones de CCTV. El Big Data también permite mejorar la retención de clientes por parte de las compañías de seguros.

Uso de los big data

El sector mundial de los servicios financieros genera cada día cantidades ingentes de datos estructurados y no estructurados al procesar cientos de miles de millones de transacciones financieras, así como a través de interacciones como el correo electrónico, las comunicaciones de audio y vídeo, los registros de llamadas, los weblogs y las menciones en las redes sociales.

Con las tecnologías digitales, sociales y móviles convirtiéndose en una plataforma estándar para el acceso a la información y el comercio, la cantidad de datos que los bancos están produciendo y consumiendo es nada menos que asombrosa. La gestión de todos estos datos plantea retos empresariales y de TI, pero también crea oportunidades para que los bancos hagan crecer su negocio, combatan el fraude y mejoren la eficiencia operativa.

Mediante la aplicación de soluciones analíticas basadas en la nube, la IA, el aprendizaje automático y la tecnología de procesamiento del lenguaje natural, los bancos pueden aprovechar sus datos para obtener niveles de conocimiento antes imposibles en todos los aspectos de su negocio. Podrán comprender lo que ocurrió en el pasado, por qué ocurrió y qué es probable que ocurra después. Y finalmente, este análisis les permitirá responder a la siguiente pregunta lógica: «¿Qué quiere usted (y sus clientes) que ocurra?»

¿Cuáles son las 5 Vs del big data?

Los big data son una colección de datos procedentes de muchas fuentes diferentes y suelen describirse con cinco características: volumen, valor, variedad, velocidad y veracidad.

¿Cuáles son las fuentes de big data?

El grueso de los big data generados procede de tres fuentes principales: datos sociales, datos de máquinas y datos transaccionales.

¿Qué es el big data y la analítica?

¿Qué es la analítica de big data? La analítica de big data es el uso de técnicas analíticas avanzadas contra conjuntos de datos muy grandes y diversos que incluyen datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, de diferentes fuentes y en diferentes tamaños, desde terabytes hasta zettabytes.

Ejemplos de big data

Hay pruebas de que el aprendizaje automático (ML) puede mejorar la selección de prestatarios de riesgo, pero la literatura empírica ofrece respuestas diversas en cuanto al impacto del ML en los mercados de crédito. Proporcionamos un modelo en el que los bancos tradicionales compiten con los bancos fintech (innovadores) que seleccionan a los prestatarios utilizando tecnología ML y mostramos que el impacto de la adopción de la tecnología ML en los mercados de crédito depende de las características del mercado (por ejemplo, la combinación de prestatarios, el coste de la innovación, la intensidad de la competencia, la precisión de la tecnología innovadora, etc.). Ofrecemos una serie de escenarios. Por ejemplo, mostramos que si la implementación de la tecnología de LD es relativamente cara y los prestatarios de menor riesgo son una proporción significativa de todos los prestatarios de riesgo, entonces todos los prestatarios de riesgo estarán peor tras la introducción del LD, incluso cuando los prestatarios de menor riesgo puedan separarse perfectamente de los demás. En el otro extremo, mostramos que si los costes de implementación del LD son bajos y hay pocos prestatarios de menor riesgo, entonces los prestatarios de menor riesgo salen ganando con la introducción del LD, a expensas de los prestatarios de mayor riesgo y seguros. Se exploran las implicaciones para la política, incluida la posible tensión entre las políticas micro y macroprudenciales.

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