Big Data para la protección de la banca

Los bancos digitales ya son una realidad y cada año son más los adeptos a este nuevo modelo de banca. Con el crecimiento de la banca digital, también crecen los esfuerzos de las entidades por proteger el dinero e información de sus usuarios, es por eso que aparecen nuevos métodos de protección de los usuarios uno de ellos y el que más fuerza está teniendo en el mercado es el Big Data.

Hoy en día la tecnología digital es la favorita de los usuarios, la facilidad que pueden tener gracias a la hiperconectividad de los clientes hace que este sea el mejor medio para poder de tener información de valor en sus manos. En el caso del sector bancario, gracias al crecimiento de la banca online y al éxito de la banca móvil, los bancos son capaces de obtener cantidades cada vez mayores de información sobre sus clientes, en tiempo real. Gracias al uso de las tarjetas de crédito, los bancos son capaces de saber dónde están sus clientes, sus gustos, sus preferencias, el salario que cobran, dónde viven, dónde pasan sus vacaciones, etc. Fuente Repositorio Comillas

En el pasado proteger a los clientes se solucionaba con un circuito cerrado de cámaras y contratar a una compañía de seguridad, hoy esto está cambiando, para proteger al cliente se debe de hacer ahora de manera digital, con sistemas que alejen a los cibercriminales de las cuentas de los usuarios. Esto no es tarea fácil y los mecanismos de protección digital han estado evolucionando constantemente al igual que lo ha hecho la banca y los métodos de robo de los criminales digitales.

Las empresas de protección de banca digital han tenido un gran reto en poder encontrar como hacer menos vulnerable al usuario cuando están usando sus plataformas online y un gran aliado que vino a darles una ayuda inimaginable para la protección de clientes fue el Big Data.

Con el manejo del Big Data se han podido crear tecnologías que antes de esto no sería posible como el machine learning, el análisis de los datos permite a los programas de machine learning ya sea predecir futuros actuares o bien conocer como se mueven los clientes y los cibercriminales para poder detener la actuación de estos.

En la banca es muy importante ya que nos ayuda a detectar posibles casos de fraude, donde se extraen datos del comportamiento habitual de los consumidores para sacer patrones que se salen de este comportamiento.

Segmentación, al analizar la interacción de cada cliente con el banco, es posible identificar su nivel de afinidad y relacionamiento, posiblemente algunos tengan en mente cambiar de institución financiera, lo que implica que en el último periodo han dejado de utilizar servicios financieros.

El machine learning es solamente una parte de estas utilidades del Big Data en la banca, otra de las funcionalidades, bastantemente explotada por la banca es el análisis relacional de nombres. Tener una base de datos con nombres de usuarios PEPS y analizarlo con nuestras propias bases de datos para determinar cuales son los de mayor riego es otra de las ventajas que ofrece el big data a la banca.

Geolocalización es una más de las variables de esta lista ya que al tener una base de datos amplia del movimiento de los usuarios de la banca nos alerta cuando se realizan transferencias en otros lugares atípicos para cierto usuario, poniendo en alerta y bloqueando estas transacciones fraudulentas.

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