Cada vez es más común el uso de la ciencia de datos dentro de las industrias, que van desde prever los hábitos de consumo de las personas, hasta determinar los próximos pasos o tendencias que tendrá el mercado. La banca es una de las industrias que sigue esta tendencia, convirtiéndose para ellos en una necesidad para mantenerse al día e ir delante de la competencia.
Para la banca las grandes tecnologías de datos han llegado a ayudarles a enfocar sus recursos de manera eficiente, tomar decisiones más inteligentes y mejorar sus ratios. Darse cuenta de cómo gestionar estos datos y cómo utilizarlos es el mayor desafío que tiene la banca.
Detección de Fraude
Lo que conocemos hoy en día como el machine learning es de vital importancia para la banca en la detección y prevención de los fraudes relacionados con tarjetas de crédito, contabilidad, seguros, banca en línea y mucho más. La detección proactiva en la banca es de suma importancia porque es lo que brindando mayor seguridad a clientes y empleados. Cuanto antes se detecte el fraude. Más rápido podrá restringir la actividad de la cuenta para minimizar las pérdidas.
Un ejemplo de detección eficaz del fraude es cuando se producen algunas transacciones inusualmente elevadas y el sistema de prevención del fraude del banco se configura para ponerlas en suspenso hasta que el titular de la cuenta confirme la operación. En el caso de las cuentas nuevas, los algoritmos de detección de fraudes pueden investigar compras inusualmente elevadas de artículos populares, o múltiples cuentas abiertas en un corto período con datos similares. Así lo indica José Luis Casal en su artículo.
Gestión de los datos del cliente
Actualmente la mayoría de los países tienen sus propias regulaciones para el manejo de datos privados de los usuarios. Los bancos están obligados a recopilar, analizar y almacenar todos estos datos, por lo que cuentan con cantidades masivas de datos, pero en lugar de ver esto como un ejercicio de recopilación y custodia de datos, las herramientas de ciencia de datos y el machine learning, pueden transformas estas bases en una posibilidad gigante de aprender más sobre sus clientes con el fin de implementar nuevos negocios.
Con el auge de la banca digital la gestión de datos se ha vuelto popular y ampliamente utilizada, creadno gigantes bases de datos de los clientes por lo que se debe de tener un especial cuidado en encontrar los datos verdaderamente relevantes que ayuden a lograr los objetivos, sino sería una perdida de tiempo la inversión en el análisis de estos datos. Al tener la información relevante del comportamiento, interacciones y preferencias de los clientes, los especialistas en manejo de datos, con la ayuda de máquinas aprendizaje automático pueden encontrar nuevas oportunidades para el negocio.
Modelos de riesgo en banca de inversión
La elaboración de modelos de riesgo es una gran prioridad para los bancos de inversión, ya que ayuda a regular las actividades financieras y desempeña el papel más importante a la hora de fijar el precio de los instrumentos financieros. La banca de inversiones evalúa las fusiones y adquisiciones, lleva a cabo reestructuraciones o reorganizaciones corporativas y para fines de inversión.
Marketing Perzonalizado
Como lo comentábamos al principio, muchas industrias están adoptando la ciencia de los datos para sus actividades y para sacar mejores beneficios, un área que se ve sumamente influenciado por estos análisis de datos es el de marketing, ya que se logra ofrecer a los clientes productos más acertados para cada mercado.
Valor de vida de un cliente
El valor de vida de un cliente (CLV) permite a una empresa saber lo que un cliente generará de negocio mientras dure la relación comercial. La importancia de este índice ha aumentado en los últimos años, ya que ayuda a crear y mantener relaciones beneficiosas con clientes seleccionados, generando así una mayor rentabilidad y crecimiento del negocio.
Análisis en tiempo real y predictivo
No se puede subestimar la creciente importancia de la analítica en la banca. Los algoritmos de Machine Learning y las técnicas de Data Science pueden mejorar significativamente la estrategia analítica del banco, ya que cada caso de uso en la banca está estrechamente relacionado con el análisis. A medida que la disponibilidad y la variedad de la información aumentan rápidamente, la analítica se vuelve más sofisticada y precisa.
Segmentación de clientes
La segmentación de clientes significa seleccionar los grupos de clientes en función de su comportamiento (para la segmentación conductual) o de características específicas (por ejemplo, región, edad, ingresos…). Hay un montón de técnicas en el arsenal de los científicos de datos como el clustering, los árboles de decisión, la regresión logística, etc. y, como resultado, ayudan a calcular el CLV de cada segmento de clientes y a descubrir segmentos de alto y bajo valor.
Motores de recomendación
Data Science y Machine Learning pueden crear algoritmos simples, que analizan y filtran la actividad del usuario para sugerirle los elementos más relevantes y precisos. Tales motores de recomendación muestran los elementos que podrían interesar al usuario, incluso antes de que lo busque él mismo. Para construir un motor de recomendación, los especialistas en datos analizan y procesan mucha información, identifican los perfiles de los clientes y capturan datos que muestran sus interacciones para evitar la repetición de las ofertas.
Atención al cliente
Un servicio de atención al cliente excepcional es la clave para mantener una relación rentable y duradera con los clientes. Como parte del servicio al cliente, el soporte al cliente es un concepto importante pero amplio en el sector financiero. En esencia, todos los bancos son negocios basados en el servicio, por lo que la mayoría de sus actividades implican elementos de relacionados con éstos. Incluye responder a las preguntas y quejas de los clientes de manera exhaustiva y oportuna e interactuar con ellos.
