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El potencial del Big Data en la gestión del riesgo

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martes, 20 de marzo de 2018
El potencial del Big Data en la gestión del riesgo

Big Data es un término común bajo el que se agrupan toda clase de técnicas de tratamiento de grandes volúmenes de datos, fuera de los análisis y herramientas clásicas. Este concepto engloba muchas ideas y aproximaciones, pero todas con un objetivo común: extraer información de valor de los datos, de forma que pueda ser de ayuda para las decisiones y procesos de negocio.

 

Por lo general se caracteriza por las cuatro "V": volumen, variedad, veracidad y velocidad de los datos. Representan importantes desafíos tecnológicos, en cuanto a la seguridad, almacenamiento y análisis. Pero las compañías que logran de una forma eficiente sobreponerse a ello, generarán conocimientos valiosos que podrán ayudarlas a impulsar el crecimiento al tiempo que mejoran la gestión de los riesgos.

 

El sector financiero es uno de los muchos beneficiados por el Big Data, especialmente en la gestión del riesgo, con modelos predictivos más potentes, disminución del tiempo de reacción y mayor efectividad. Pero, ¿qué aporta concretamente el Big Data a la gestión del riesgo en los sectores financieros?

 

En primer lugar, permite establecer modelos de predicción del riesgo más potentes. Si le sumamos la posibilidad de acceder a los datos y analizarlos en tiempo casi real, el tiempo de respuesta es mucho más rápido, lo que permite evitar el problema antes de que surja o reducir los daños al máximo si se ha producido ya.

 

El Big Data también permite una cobertura del riesgo más extensa, ya que proporciona una visión global, dibuja un escenario mucho más amplio ante cualquier incidente. Otro valor añadido del Big Data es el ahorro de costes que supone en la gestión del riesgo: procesos más automatizados, mayor precisión de los sistemas predictivos, menor riesgo de fracaso…

 

En la gestión del riesgo financiero podemos encontrar diferentes áreas, a las que el Big Data aporta un valor ligeramente diferente en cada caso.

 

Gestión del fraude

 

La gestión del fraude se ha hecho tradicionalmente rastreando de forma manual las operaciones. Pero los estafadores utilizan tecnologías cada vez más diversas y complejas. El Big Data, al extraer datos de cualquier fuente imaginable, ofrece una aproximación integral a los datos, lo que permite detectar el fraude de forma temprana y reduce el posible daño a mínimos.

 

Gestión del crédito

 

El Big Data proporciona una mejor capacidad predictiva, ya que las nuevas fuentes de datos —social media, bases de datos de marketing…—, permiten predecir mucho mejor comportamientos del usuario, y anticipar problemas de devolución del crédito o detectar fraudes con precocidad.

 

Blanqueo de capitales

 

Identifica incidentes con rapidez y dibuja un escenario mucho más amplio, lo que permite una reacción en tiempo casi real.

 

Mercado y crédito comercial

 

Permite mejores simulaciones y predicciones sobre empresas y mercados, como por ejemplo tipos de interés, intereses, cambio, liquidez, precios de la materia prima…

 

Riesgo operacional

 

El potencial del Big Data radica en la posibilidad de integrar amplias plataformas en una sola solución, lo que proporciona más control y conocimiento sobre las interacciones con los clientes, y por lo tanto mejorar la seguridad y la confidencialidad.

 

Gestión del riesgo integrado

 

En resumen, la capacidad de proporcionar una visión global de los diferentes factores y áreas de riesgo financiero.

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