Los bancos realizan cientos de transacciones a diarias: otorgar un crédito, abrir cuentas, realizar transacciones...de esas operaciones saben quién las hizo -edad, género, profesión, ubicación, nivel educativo- y cómo las hizo. Esas dos preguntas: quién y cómo se usan para nutrir su big data y tomar mejores decisiones de negocio.
La big data -o datos masivos- hace referencia al almacenamiento de grandes cantidades de datos, por los que se pasa un programa de reconocimiento de patrones repetitivos para determinar qué está ocurriendo.Por ejemplo, la mayoría de solicitantes de un crédito de vivienda tiene entre 35 y 40 años; las personas que bordean los 20 años cierran sus cuentas o las peticiones por tarjetas de crédito crecen en profesionales de 27 años.
Esa data permite tomar mejores decisiones y segmentar productos específicos para las diferentes audiencias. Es decir, permite desarrollar productos específicos para audiencias determinadas y captar más usuarios. Big data, es entonces, la herramienta para que los bancos innoven tan rápido como las starups.
De hecho, en una entrevista el CEO de Cobiscorp, Bill Moss, indicó que la clave para que los bancos se dinamicen como las startups, que hoy representan su principal competencia, es entender bien a los clientes. Y para entenderlos hay que saber que los esquemas de gestión rígidos son parte del pasado; hoy, en cambio, se buscan esquemas más horizontales e innovadores. Obvio, los bancos están regulados y cumplen parámetros que un startup no, pero la agilidad es clave para mejorar productos.
La big data permite mejorar modelos predictivos. Este acceso a la información está revolucionando la gestión de riesgo bancario, que minimiza la pérdida de los bancos porque predice quién es mejor pagador. También ayuda en el cumplimiento de Basilea III que es un conjunto de propuestas de regulación bancaria, publicada el 16 de diciembre de 2010 (después de la crisis hipotecaria del 2008) y que busca la estabilidad financiera. Los datos masivos también son un aliado de la gestión de activos para mejorar el desenvolvimiento del sector financiero.
Un buen análisis de big data no solo permite tomar mejores decisiones, también permite mejorar el índice de predictividad de sus modelos. Esto ayudará a definir a qué canales ponerles más fuerza, dónde abrir sucursales, cómo atraer nuevos clientes y qué productos crear para direccionar esfuerzos del equipo comercial y marketing.
Big data es la clave para que las entidades financieras evolucionen rápido y no entren en esa estadística de que4 de cada 10 empresas saldrán del mercado por la disrupción digital. Pero la data por si sola no funciona sino se aplican metodologías flexibles y ágiles. Por eso es que aplicar Agilees clave para implementar cambios con mayor rapidez y hacer prueba / error para determinar qué funciona y qué no. Así la data se transforma en aliada que se puede aplicar de forma rápida y desarrollar nuevos productos, servicios o implementar tendnecias.
Periodista que ha escrito para El Comercio, Gestión, Soho, entre otras publicaciones. Apasionada por social media y desarrollo de estrategias digitales. Encuéntrame en:
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