Dataficación en Banca y Finanzas – PromptCloud

La banca y las finanzas son sectores extremadamente complejos de manejar. Cientos de regulaciones, factores de riesgo de la gestión financiera y una enorme demografía de clientes. Estos factores hacen que sea realmente difícil para los bancos y las compañías financieras brindar servicios satisfactorios.

Por lo tanto, sería obvio decir que los servicios bancarios y financieros contienen una gran cantidad de datos. Sin embargo, la inteligencia de una empresa radica en utilizar esos datos para mejorar los procesos. Cada interacción con el cliente, transacción y otros procesos crean datos electrónicos para registrar, almacenar y utilizar. Las empresas inteligentes incorporan tecnologías avanzadas y sacan el máximo partido a sus datos.

Aplicaciones de datos en banca y finanzas

En el escenario actual, a los servicios financieros y bancarios no les gusta esperar para realizar análisis de datos y obtener resultados. La mayor parte de la evaluación se lleva a cabo en tiempo real, lo que hace que la toma de decisiones sea más rápida y precisa para estos servicios.

Hay una variedad de procesos en los que se utilizan datos para lograr precisión:

1. Segmentación de clientes

Los bancos y las financieras se dirigen a un grupo muy amplio de clientes. Sin embargo, cada cliente merece un enfoque diferente debido a su comportamiento. La segmentación de clientes se trata de apuntar a los clientes de acuerdo con su comportamiento.

Con el auge de los datos, los bancos han entendido que el marketing centrado en el producto no es efectivo. Las compañías financieras también han jugado un papel valioso en la categorización de los clientes.

Al analizar grandes cantidades de datos, las empresas encuentran información valiosa relacionada con la demografía de las transacciones, el condicionamiento personal y otros factores. Entonces, se vuelve extremadamente fácil para los servicios crear grupos de clientes según su comportamiento.

2. Evaluación de riesgos

La evaluación de riesgos está presente en todos los sectores. Sin embargo, las empresas financieras y bancarias deben obtener una imagen clara del riesgo potencial para evitar peligros financieros ocultos.

La información es poder cuando se trata de la gestión de riesgos. Mientras mas sabes es mejor. El avance en el análisis de datos ha otorgado poderes extremos a los bancos. Las tecnologías de datos permiten que los servicios recopilen historial de préstamos, detalles de tarjetas de crédito y otra información.

Al combinar datos de múltiples bases de datos, los servicios hacen que la evaluación de riesgos sea precisa y efectiva con los datos. Múltiples conjuntos de datos se prueban y rastrean de manera continua para mantener a las compañías financieras en el camino correcto.

3. Personalización en marketing

La personalización en marketing se hace posible con una hipersegmentación de clientes. Las empresas intentan categorizar a los clientes en segmentos más específicos.

En su mayoría, los servicios financieros y bancarios se dirigen a las personas de acuerdo con su naturaleza compradora. Los datos también son útiles en este proceso. Encontrar los hábitos de navegación de los clientes ayuda a los servicios a comprender lo que están buscando. Los datos recopilados luego se convierten en estrategias y se analizan para cumplir con los objetivos de la empresa.

Hay muchas formas diferentes de datos que ayudan a personalizar los servicios. Las empresas recopilan datos a través de los perfiles de las redes sociales para conocer los gustos y disgustos de los consumidores y sus sentimientos. Tecnologías como el aprendizaje automático y la PNL facilitan el análisis de sentimientos de los datos recopilados.

4. Análisis predictivo de fraude

Detectar un fraude es probablemente el trabajo más difícil que tienen que realizar las empresas financieras y bancarias. Tener millones de clientes con todo tipo de servicios hace que la detección de fraudes sea realmente agitada.

Pero no cuando se emplea el análisis predictivo con el aprendizaje automático.

La integración del aprendizaje automático con los datos permite que los servicios rastreen cada actividad en tiempo real. Las máquinas analizan las actividades diarias de un banco y realizan un seguimiento de las actividades. Cualquier actividad fraudulenta se detecta inmediatamente. De hecho, los bancos pueden tomar acciones automáticamente, como incluir una tarjeta en la lista negra, bloquear una cuenta o cualquier otra acción válida.

5. Lograr el cumplimiento

Las auditorías periódicas son necesarias para los servicios financieros y bancarios a fin de garantizar el cumplimiento. La auditoría de la información, las actividades, las finanzas y otros factores requieren datos y tecnologías de evaluación.

Manteniendo un alto nivel de cumplimiento, los bancos y las empresas financieras utilizan el análisis de datos para auditar los niveles de seguridad y privacidad en su empresa. Los problemas regulatorios potenciales se vuelven visibles con un análisis de datos completo. Por lo tanto, los servicios obtienen la oportunidad de abordar esos problemas regulatorios antes de que ocurra una crisis.

Las compañías financieras y los bancos están aprovechando los datos para mejorar las funciones comerciales internas y externas. La incorporación de datos se ha convertido en una necesidad en términos de clientes, cumplimiento y negocios también.

Empresas bancarias y financieras que utilizan datos de formas únicas

Una industria completamente basada en el dinero, los bancos y las compañías financieras tienen que confiar en los datos. No se trata solo de saber más. La industria ahorra cientos de horas con análisis de datos y aprendizaje automático.

Aquí hay algunas empresas que usan datos de una manera única para mejorar los procesos.

1. Citibank

Este proveedor de servicios financieros tiene una base de clientes de más de 200 millones en más de 160 países.

Al aplicar un enfoque integral basado en datos, Citibank recopila datos y los segmenta en un nivel granular. Luego, el aprendizaje automático se utiliza para comprender el uso potencial de los datos en la adquisición y retención de clientes. El seguimiento de datos se utiliza para encontrar registros de transacciones, lo que minimiza los problemas de transacciones incorrectas. Un modelo predictivo es creado por algoritmos que permiten a las autoridades modificar los procesos antes de que ocurra un error.

2. Kreditech

El puntaje crediticio de una persona ayuda a evaluar su perfil de riesgo. Los servicios financieros utilizan puntajes de crédito para decidir la elegibilidad de un solicitante de préstamo. Sin embargo, hay miles de buscadores que no tienen puntaje de crédito.

Usando datos y aprendizaje automático, Kreditech está resolviendo ese problema. Recopilan datos de una variedad de puntos y realizan un análisis basado en algoritmos para encontrar la elegibilidad de una persona. Los algoritmos no tardan más de unos minutos en establecer una puntuación de crédito.

3. Zest Finanzas

Un prestamista tiene que decidir qué prestatario es perfecto para prestar dinero. Las compañías financieras evalúan cientos de factores para comprender a los prestatarios. Sin embargo, la falta de información adecuada y de evaluación de la toma de tiempo presenta el riesgo de perder clientes.

Para resolver este problema, ZestFinance ha encontrado una solución confiable con datos. La integración del aprendizaje automático en el análisis de datos de prestatarios permite a esta empresa recopilar y analizar datos de miles de puntos. De esta forma, los prestamistas obtienen información de calidad sin perder oportunidades.

4. PeerIQ

Los riesgos ocultos impiden que los inversores tomen decisiones rentables. La mayoría de los inversores limitan sus inversiones debido a la falta de evaluación de riesgos. Sin embargo, una inversión parece un riesgo solo hasta que no tiene idea de lo que está haciendo. Una vez que tenga visibles todos los resultados potenciales, invertir será mucho más cómodo.

PeerIQ está haciendo que esto suceda para los inversores. Recopilan datos y realizan un análisis predictivo para proporcionar información útil para las decisiones de inversión. Obtener información útil permite a los inversores obtener una imagen clara de sus inversiones por adelantado. Por lo tanto, pueden invertir su dinero en los productos correctos.

5. Talá

Otra empresa que está utilizando datos en el análisis crediticio es Tala. Sin embargo, emplean un enfoque único para la evaluación del crédito. Tala utiliza datos móviles de cientos de miles de usuarios y crea información útil relacionada con su crédito.

Como casi todas las personas usan teléfonos móviles, Tala puede recopilar una amplia gama de datos y analizarlos para encontrar a los prestatarios perfectos. Los datos clasifican a las personas en dos categorías principales, pero hay cientos de factores que actúan sobre los datos. Finalmente, la empresa obtiene una lista de personas que cumplen los criterios para convertirse en prestatario.

6. AppZen

Al pensar en auditar, las compañías financieras se preocupan por perder cientos de horas. Se requiere una gran cantidad de mano de obra para la auditoría manual, incluso cuando los datos están disponibles. Pero AppZen ha resuelto este problema. Este servicio financiero ha traído la automatización en la auditoría con aprendizaje automático. Una gran cantidad de datos permite que los algoritmos de aprendizaje automático auditen automáticamente las funciones comerciales en tiempo real.

Invertir en la auditoría de datos de aprendizaje automático ha permitido a esta empresa reducir los costos en gran medida. AppZen ahorra casi el 50 % de sus costos generales con la auditoría de datos automatizada.

7. Flujocast

Los proveedores siempre buscan opciones de financiación fiables que sean asequibles. Flowcast lo está haciendo posible con su API. Una gran recopilación de datos y conocimientos organizados permiten a los proveedores encontrar las soluciones de financiación más adecuadas. Por lo tanto, una tarea difícil comienza a parecer extremadamente simple con Flowcast.

Los datos y el aprendizaje automático son dos pilares que sostienen el futuro de los servicios bancarios y financieros. Muchas empresas han entendido esto y han comenzado a avanzar, y otras planean hacerlo. Esto significa que las inversiones en procesos basados ​​en datos van a aumentar en el sector financiero. Las empresas contratarán a profesionales que sean técnicamente capaces de gestionar y utilizar datos. Con todo, el futuro del sector bancario depara una variedad de procesos basados ​​en datos, que revolucionarán aún más la industria.

Con suerte, este cambio hacia la datificación seguirá creciendo y mejorando la experiencia del cliente, el cumplimiento, la detección de fraudes y otros aspectos de este sector.