El sector bancario siempre se ha alimentado de los datos de sus clientes. Desde que los sistemas bancarios utilizaban plataformas en papel, hasta la revolución digital en la que los bancos almacenaban su información en formularios de excel. Pero en los últimos años, la irrupción del Big Data en el mundo empresarial, ha afectado también a la banca y sus procedimientos.
En este artículo vamos a revisar de forma minuciosa qué es el Big Data, cómo ha influenciado al sector cambiario y cómo se utiliza en la actualidad. Veámoslo a profundidad.
Tabla de contenido
Big Data: ¿Qué Es?
Usualmente se utiliza el término Big Data para referirse a un gran volumen de datos, sean estructurados o no. Sin embargo, el concepto es más amplio.
Los datos en sí mismos plantean una serie de retos al momento de adquirirlos, esto debido a su tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad).
Por lo que Big Data no son solo los datos en sí, sino la utilidad que le dan las organizaciones que deben desarrollar sistemas para captarlos, luego almacenarlos y finalmente analizarlos en aras de optimizar la toma de decisiones.
Big Data y sus 3 V´s: Volumen, Variedad y Velocidad
El volumen está ligado con el tamaño.
Existen desde bases de datos sencillas, fácilmente manejables, hasta las bases de datos de empresas como Google o Facebook, quienes manejan la información de miles de millones de personas.
La variedad se relaciona con la complejidad misma de cada dato. Por ejemplo, si estuviéramos hablando de una base de datos de clientes, es usual que cada renglón tenga varios ítems (variables) ligadas a ese cliente.
Dichos datos, que podrían ser su dirección, su edad y si el cliente posee o no una tarjeta de crédito, representan una variedad que debe ser entendida y procesada.
¿Por qué? Pues digamos que en el proceso de análisis de datos queremos saber cuántos clientes tenemos en el centro de la ciudad, mientras que también queremos saber cuántos clientes con tarjeta de crédito han comprado nuestro producto.
Si los datos han sido procesados debidamente, ambas informaciones estarán a nuestro alcance, pudiendo así tomar una decisión acertada.
No todos los datos surgen a la misma velocidad. Algunos datos los obtendremos cuando nuestros clientes hagan clic en un link en nuestra página web o ingresen a nuestra sucursal.
Algunos datos los obtendremos cuando nuestros clientes hagan clic en un link en nuestra página web o ingresen a nuestra sucursal.
Mientras que otros llegarán a nosotros cuando llenen un formulario o realicen una encuesta de satisfacción posterior a su visita.
El valor que Aportan los Datos al Sector Bancario
Sabiendo todo esto es fácil entender por qué la banca ha sido uno de los sectores más transformados por el Big Data.
Los bancos requieren de todo tipo de datos, comenzando por las anotaciones contables que les permiten mover el dinero, pasando por los datos personales de sus clientes, la información que los gobiernos les exigen tener sobre sus transacciones y, finalmente, los propios datos de funcionamiento interno, que van desde su estructura administrativa hasta cada una de sus sucursales.
El Big Data ha sido la mejor manera que ha encontrado el sector bancario para compilar y procesar todos esos datos vitales.
A través de una integración de herramientas móviles, automatización de sucursales e inteligencia artificial, los bancos han ido modernizando sus servicios.
Veamos un poco de qué manera.
Analítica de Datos, Machine Learning (o Deep Learning) y Big Data
La modernización de los servicios bancarios no puede entenderse si primero no se comprende que el verdadero cambio no ha estado en los datos en sí sino en su análisis.
Con el surgimiento de las herramientas digitales, los bancos fueron procesando mayores cantidades de datos que las que originalmente obtenían.
Esto, gracias a la utilización de instrumentos de Machine Learning, también llamados Deep Learning o comúnmente Inteligencia Artificial.
Estos términos, por cierto, no deben usarse de forma indistinta. El Machine Learning es la implementación de algoritmos para analizar datos (Parsing), aprender de ellos y luego ser capaces de hacer una predicción o sugerencia sobre algo.
El Deep Learning, en cambio, es cuando ya las computadoras cuentan con un ejemplo sobre un problema y, junto ello, cuentan también con una lista enorme de reglas para solventar ese problema.
La Inteligencia Artificial, por su parte, es el nombre que engloba todas estas prácticas en las que una máquina “aprende” a resolver problemas como lo haría un humano, pero sin sus sesgos cognitivos o margen de error.
El sector bancario utiliza el Machine Learning para hacer parseo de todos sus datos. Así, va generando predicciones de riesgo crediticio o rankings sobre sus mejores clientes.
También, se utilizan para sus sistemas de seguridad, ya que las computadoras pueden predecir cada vez con mayor exactitud cuándo sufrirán un ataque de malware, así como distinguir cuando sus sistemas han sido accedidos por un bot y cuando ha sido un cliente real el que ha entrado a su cuenta.
Por otro lado, el Deep Learning es utilizado para la creación de respuestas automatizadas o para dirigir a quienes llaman a sus call centers (el clásico mensaje grabado que escuchamos al llamar a un call center y que nos da una serie de opciones que podemos cliquear en nuestro teclado para ser atendidos de forma correcta), ente otros usos.
12 Formas Diferentes que Tiene la Banca de Aprovechar el Big Data
- Cuenta Inteligente: Son cuentas que permiten a los clientes recibir predicciones sobre gastos futuros y recomendaciones crediticias.
- Productos financieros personalizados: El Machine Learning permite identificar los productos financieros que más se ajustan al perfil de los clientes, ofreciéndoselos.
- Nuevas oportunidades de negocio sobre clientes de la entidad: Como comentábamos, los bancos pueden obtener predicciones con base al comportamiento pasado de sus clientes, accediendo así a nuevas oportunidades de negocios con ellos.
- Nuevas oportunidades de negocio para personas no clientes: Dependiendo del país (algunas naciones cuentan con sistemas que centralizan algunos datos bancarios), estas predicciones que nombramos en el punto anterior, pueden alcanzar también a quienes no son clientes de la entidad bancaria.
- Gestión de riesgos y prevención del fraude: El Big Data permite reducir los riesgos y las posibilidades de fraude.
- Recomendador interno de dónde ubicar físicamente una oficina (sucursal): Con los datos de los clientes, los sistemas de Inteligencia Artificial pueden recomendar la mejor ubicación para una próxima sucursal.
- Recomendador interno de dónde ubicar físicamente un cajero automático: Lo mismo pasa con los cajeros bancarios y los terminales de autoservicio.
- Indicador de cuánto dinero cargar en el cajero automático los fin de semana y días festivos: Cada cajero tendrá niveles de uso diferente. El Big Data podrá, analizando esos datos de uso, dar recomendaciones al banco sobre la cantidad de dinero que debe tener dicho cajero.
- Operaciones más frecuentes en cajeros: Igualmente, podrá predecir y dar recomendaciones sobre las operaciones más frecuentes.
- Predecir cuándo un cliente abandonará la entidad: En la línea de las predicciones crediticias, el Big Data ayuda a predecir cuando un cliente se irá.
- Analizar cuál es la vía más adecuada para comunicarse con el cliente: Basándose en los comportamientos del cliente, el Big Data podrá decir cuál es la vía preferida por los clientes para que te comuniques con ellos.
- Optimización de procesos y recursos de la entidad: Analizar los datos sobre los procesos internos le permite a la banca identificar sus propios patrones de funcionamiento para ir optimizando el uso de sus recursos.
Han sido muchos los cambios que el Big Data ha traído al sector bancario. Vamos a ver los principales.
Conclusión
El Big Data ha implicado una transformación en todo el mundo. La banca es el sector que mejor ha implementado estos cambios, en parte por ser un área de la economía que depende de forma muy pronunciada de los datos y su análisis.
Otras áreas del mundo empresarial deberían tomar nota de las lecciones que nos deja el sector bancario respecto a cómo integran la tecnología en un sector antiguo y tradicional.
Las lecciones que pueden extraerse de estos cambios son extrapolables a otros sectores, que también demandan una adaptación a los nuevos tiempos.
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