El big data en la banca: amigo o enemigo

El big data en la banca ya es una realidad desde que la innovación tecnológica se ha vuelto imparable. El sector financiero cada vez ofrece más ventajas a sus usuarios, como puede ser realizar transacciones bancarias a través de una aplicación móvil sin tener que acudir físicamente a la sucursal habitual. 

Este tipo de servicios digitales, en ocasiones ofrecidos por las denominadas fintech, están plantando cara a los bancos tradicionales con su modalidad online. Estas entidades bancarias que siguen con su concepto de negocio clásico, están sufriendo el impacto. De hecho, un estudio de 2016 de la gran consultora PWC, “Cómo el Fintech le da forma a los Servicios Financieros”, ya aseguraba en aquel entonces que las entidades financieras tecnológicas terminarían absorbiendo hasta el 33% del negocio de los bancos tradicionales para el año 2021.

Pero, ¿por qué estas novedosas compañías financieras le están ganando el terreno a los bancos de toda la vida? Esto se debe a que el sector Fintech cada vez ofrece más personalización a sus clientes gracias a la recogida masiva de datos y a su posterior extracción de conocimiento a través de la Inteligencia Artificial en banca.

Sigue leyendo para conocer todos los beneficios del big data en la banca y por qué están revolucionando este sector.

La detección de fraudes

La seguridad en cualquier compañía es imprescindible, pero más todavía en la banca. El sector bancario gestiona sobre todo dos tipos de datos en relación a sus clientes, sus datos personales y el dinero administrado en el banco. Por ello, prevenir el fraude bancario se convierte en algo primordial.

Las compañías Fintech pueden contar en algunos casos con un sistema de ciberseguridad mucho más elaborado que una empresa de banca tradicional. Este proceso funciona a través del Deep Learning, es decir, la sinergia entre el Big data y la Inteligencia Artificial en banca, que trabajan a través de un patrón de comportamiento sobre los pagos del cliente. Cualquier incidencia que se escape del patrón será considerada parcialmente fraudulenta y posiblemente, será valorada antes de que ocurra.

La IA siempre ha sido una herramienta de éxito ante acciones fraudulentas, desde las infracciones con tarjetas de crédito hasta el lavado de dinero. Las compañías de banca tradicionales que no pueden recopilar estos datos a través del big data en la banca no pueden contar con una fuerte estructura de detección de fraudes. Un mecanismo de seguridad más estable lleva a los usuarios a pensar que su dinero no está tan a salvo con una compañía tradicional.

Gestión de riesgos o big data Scoring

Las compañías bancarias que intentan identificar el riesgo realizan una evaluación de las cuentas en base a una técnica llamada Scoring. Este sistema permite predecir la posibilidad de impago de un préstamo analizando de forma automática la solvencia del cliente. Este método de evaluación en las compañías de banca tradicional se basa en una cantidad limitada de datos pero las entidades Fintech y la banca digital pueden ayudar a que se genere un alto volumen almacenado.

Por su parte, el Big Data en la banca realiza predicciones precisas y detalladas que son vitales para la gestión del riesgo. Cuentan con un volumen tan grande de datos que está apareciendo el Big Data Scoring entre las tendencias más actuales. El objetivo de este nuevo concepto es clasificar a los clientes de acuerdo a sus posibilidades de impago a través de datos internos del banco, pero también externos, como puede ser el análisis de las redes sociales.

Nuevas oportunidades de negocio para clientes y no clientes

El Big Data en la banca abre un mundo nuevo lleno de oportunidades para las compañías financieras. Y es que, tan solo con la recopilación de datos extraídos de los clientes en sus redes sociales, es posible conocer si van a adquirir un nuevo coche o si van a realizar un viaje. De esta forma, el banco puede anticiparse a sus deseos y hacerle una oferta de crédito personalizado.

Por otra parte, esta innovación en banca no solo puede ayudar a interactuar con los clientes del banco, sino también a crear nuevas oportunidades de negocio. Esta técnica constaría de identificar las necesidades del mercado e intentar cubrirlas, sin tan siquiera pasar por el objetivo de crearles una cuenta en el banco o fidelizarlos. Por ejemplo, si a través de datos externos se encuentra la necesidad de un microcrédito para la reforma de una vivienda.

Grupo Next: Innovación en banca

En Grupo Next somos conscientes de la importancia de la innovación en banca. Por eso mismo, ayudamos en el proceso, mediante productos de análisis de datos para el posterior desarrollo y evaluación de la información. 

En el caso de las entidades financieras, implementamos la tecnología que necesitan para recoger datos de sus clientes y posteriormente desarrollamos modelos de colaboración y SDK (Software Development Kit). De esta forma, convertimos el trámite convencional en un modelo de monetización de datos, por lo tanto, es posible que el banco detecte fraudes con antelación, encuentre nuevas oportunidades de negocio, gestione de manera más efectiva el riesgo o incluso ofrezca ofertas personalizadas tanto a los usuarios como a cualquier persona del mercado.

En definitiva, el big Data en la banca ha llegado para quedarse. Los bancos están ya integrando herramientas de Inteligencia Artificial en su constante guerra de supervivencia para ofrecer una mayor ventaja a los clientes y contar con una información privilegiada para la empresa. De esta forma, el futuro de la banca se centra, en todos los casos, en una gestión inteligente de sus negocios y las entidades financieras tradicionales tendrán que adaptarse.