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La transformación digital y su uso para la gestión del riesgo y prevención del fraude

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jueves, 03 de mayo de 2018
La transformación digital y su uso para la gestión del riesgo y prevención del fraude

Los clientes están demandando una transformación digital en todos los sectores sin distinción y las empresas se han percatado de los beneficios que repercute en su cuenta de resultados, gracias a la optimización de los procesos internos y una óptima toma de decisiones. La sinergia entre la Analítica de datos, la Inteligencia Artificial y el Big Data sustentan las bases de esta transformación digital.


La Analítica de datos en sus tres vertientes, descriptiva, predictiva y prescriptiva, permite detectar patrones y comportamientos de los clientes para predecir situaciones y que las empresas puedan anticiparse a la toma de decisiones y junto con la capacidad de recomendar productos y servicios personalizados al cliente, permiten una mejor experiencia del mismo.


La Inteligencia Artificial en toda su magnitud y más concretamente con el Machine Learning, permite que el software que manejan las empresas puedan aprender los patrones y comportamientos detectados en los clientes, tomando decisiones por sí mismos, pero para ello requiere de la orientación humana. En la actualidad, Deep Learning, una disciplina dentro del Machine Learning, está trabajando para conseguir que el aprendizaje del software sea totalmente autónomo, sin intervención humana y así conseguir el gran reto de simular cómo aprende el cerebro humano.


El auge actual se debe al Big Data, que está permitiendo gestionar volúmenes ingentes de información y su procesamiento de forma ágil; cuanto mayor sea el volumen de información, más acertados serán los patrones y comportamientos detectados, de ahí la importancia de disponer de cantidades ingentes de datos y capacidad para procesarla rápidamente e incluso en tiempo real.


La sinergia entre estas tres tecnologías, Analítica de datos, Machine Learning (o Deep Learning) y Big Data, permiten a las empresas innovar en todas sus estructuras y ofrecer al cliente un servicio totalmente personalizado y a medida. Los datos son el petróleo del siglo XXI y estas tecnologías los explotan cuidadosamente para ofrecer servicios a medida y una nueva perspectiva que ya demanda el cliente. El sector financiero se ha percatado de la cantidad de datos que generan cada uno de sus clientes diariamente y se está reformando totalmente para extraer el máximo conocimiento oculto en esos volúmenes de información, que, hasta el momento, no aportaban valor; el objetivo es tener al cliente y sus datos como epicentro del negocio. A continuación, se listan un conjunto de casos de uso para la gestión de riesgos y prevención del fraude en el sector financiero:


Son dos de los aspectos más importantes de los bancos en la actualidad y por ello, han sido los primeros proyectos que se han acometido con estas tecnologías.


Gestión del riesgo

 

La aplicación de esta tecnología relacionada con la gestión del riesgo es relevante en el sector de la banca debido a los riesgos que las entidades financieras asumen en su gestión diaria. Veamos algunos ejemplos en los que puede ayudar esta tecnología.

 

- Riesgo de crédito. Este es el riesgo que asume un banco cuando concede un préstamo o una tarjeta de crédito a sus clientes. Las entidades financieras obtendrán un conocimiento integral de sus clientes, lo que les permitirá mejorar sus modelos de rating y scoring. Esto, además de minimizar el riesgo de crédito, facilitará su seguimiento y la gestión de la morosidad, detectando esta de una forma muy temprana.

 

- Riesgo operacional. Nos permite reunir toda la información relacionada con la actividad de la entidad financiera y todos sus procesos. Será una herramienta esencial para poder predecir y analizar todas las pérdidas producidas en la ejecución de estos procesos, y así, ayudar a minimizarlas lo máximo posible.

 

- Riesgo de mercado. Las soluciones propias de Big Data permiten a los bancos conocer en tiempo real la situación de los mercados e incluso predecir lo que va a suceder en estos mercados en un corto y medio plazo.

 

- Riesgo de liquidez: Los bancos pueden optimizar la medición y supervisión del riesgo de liquidez, implementando mejoras a la hora de evaluar la entrada y salida de fondos y facilitar la predicción de situaciones futuras que supongan una necesidad inmediata de fondos.

 

Si utilizamos una solución que nos permita optimizar el riesgo en entidad financiera, nos proporciona un grado mucho más elevado de confianza de los reguladores (como el Banco de España), así como un incremento inmediato de los beneficios en las cuentas de resultados.

 

Gestión de fraude

 

El sector financiero es tradicionalmente propenso a sufrir un conjunto de fraudes e irregularidades en relación a los riesgos que asume y que ya hemos comentado anteriormente. Gracias al uso de esta tecnología las entidades financieras podrán adoptar medidas para la detección de actividades fraudulentas tanto internas como externas y en tiempo real, lo que les permitirá reducir las pérdidas asociadas a estos fraudes. Podemos distinguir entre dos grupos:

 

Detección de fraude en los medios de pago: Los estafadores utilizan cada vez técnicas más refinadas y es preciso que los bancos no escatimen en recursos para poder mitigar convenientemente este tipo de fraudes. Mediante soluciones de Big Data , las entidades podrán detectar posibles patrones de comportamiento fraudulento a través del análisis histórico de datos en determinadas operaciones llevadas a cabo a través de cajeros, comercios, banca online…

 

Prevención de blanqueo de capitales y financiación del terrorismo: Si estas redes criminales quieren usar los fondos generados por las actividades delictivas de una forma en la que no levanten ninguna sospecha, deberán distanciar el dinero de su origen a través de un proceso de blanqueo. De esta forma, las entidades financieras podrán monitorizar en tiempo real  todas las operaciones sospechosas  y además podrán recurrir a fuentes externas y obtener así una información integral del individuo que está llevando a cabo dichos movimientos.

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