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Las entidades financieras apuestan por la analítica predictiva

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martes, 01 de agosto de 2017
Las entidades financieras apuestan por la analítica predictiva

Durante muchos años, la tecnología destinada a las instituciones financieras evolucionó a un ritmo mesurado. Estas organizaciones simplemente fueron trasladando progresivamente sus operaciones y servicios transaccionales desde la operativa manual hacia Internet. Si bien, a partir de la gran crisis financiera iniciada en 2008, emergió una nueva ola de entidades disruptivas que abrazaron el concepto del ‘customer-facing’, y que empezaron a ser conocidas como Fintech.

 

El ADN de la industria financiera cambió para siempre. Estas startups, que basaban su modus operandi en los datos, comenzaron a ofrecer al cliente nuevas fórmulas para invertir y realizar pagos, haciendo saltar todas las alarmas en el seno de la banca tradicional. Sin embargo, estas ágiles y atractivas startups, ahora conocidas por todos como Fintech, no cuentan con décadas de valiosos datos almacenados, como sí es el caso de las instituciones tradicionales.

 

A través de la analítica, estas organizaciones podrán afrontar su siguiente salto evolutivo. Su ventaja competitiva tomará cuerpo cuando sean capaces de extraer conclusiones de nuevas fuentes compuestas por volúmenes inmensos de datos históricos. Es cierto que las entidades Fintech pueden haber recibido en las últimas fechas toda la atención mediática y buena parte del pastel inversor, pero, gracias a la analítica, sobre todo a la analítica predictiva, la banca será capaz de atender mejor la salud financiera de sus clientes, proporcionándoles un servicio excepcional, lo que les permitirá ganar este partido.

 

Las entidades financieras están comenzando a apostar por la analítica predictiva, ya que les permite pronosticar con más fiabilidad futuros acontecimientos y resultados, desde las necesidades y comportamientos de sus clientes y posibles clientes, hasta cualquier tipo de riesgo financiero o fraudulento. Estas organizaciones capturan y almacenan ingentes cantidades de datos. Datos relativos a aplicaciones de clientes, transacciones, cuentas bancarias, información demográfica, promociones y otras herramientas de negocio que contienen una inteligencia vital que, en numerosas ocasiones, permanece encubierta. La analítica predictiva combina tecnologías automatizadas de visualización y análisis de datos que ayudan a las compañías financieras para prepararse de cara al futuro aprendiendo del pasado. Gracias a la analítica predictiva, podrán afrontar los siguientes retos:

 

Aumentar la adquisición y retención de clientes: Perfilar y segmentar mejor a los clientes posibilitará a estas compañías recabar una amplia variedad de información del cliente, como su nivel de lealtad, la tasa de cancelación, el empleo del producto o el valor total de su permanencia. El esfuerzo apropiado puede ser empleado para adquirir y retener a los clientes más valiosos con objeto de asegurarse un crecimiento continuado.

 

Alimentar el éxito en marketing: Con una mejor comprensión del mercado y de las necesidades del cliente, las instituciones financieras podrán desplegar promociones mejor segmentadas y campañas más eficientes de cross-selling y up-selling, así como predecir con mayor precisión su impacto.

 

Combatir el fraude: La capacidad para detectar o anticiparse a actividades y transacciones ilegales o sospechosas -tales como el robo de identidades o el blanqueo de dinero facilitará a estas organizaciones una reducción considerable del fraude. Desde que los estafadores revisan permanentemente sus técnicas, los bancos no tienen más remedio que emplear métodos automatizados de descubrimiento de datos y analítica predictiva.

 

Mitigar el riesgo: Estos organismos pueden reducir dramáticamente el riesgo si averiguan cómo equilibrar sus inversiones y asegurar las coberturas de precios de manera más apropiada. Adicionalmente podrán predecir su rentabilidad de forma más precisa, prevenir el riesgo con respecto a los préstamos y a los solicitantes de crédito, y comprender mejor el comportamiento de los deudores para ahorrar y capitalizar esfuerzos.

 

Fuente: Computing

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