La digitalización en el mundo de las finanzas ha permitido que tecnologías como análisis avanzado, aprendizaje automático, inteligencia artificial, big data y la nube se integren y transformen la forma en que las instituciones financieras compiten en el mercado. Las grandes empresas están adoptando estas tecnologías para ejecutar la transformación digital, satisfacer la demanda de los consumidores y reforzar las pérdidas y ganancias.
Si bien la mayoría de las empresas almacenan datos nuevos y valiosos, no están necesariamente seguros de cómo maximizar su potencial. Porque los datos no están estructurados o no se capturan dentro de la empresa.
A medida que la industria financiera avanza rápidamente hacia la optimización basada en datos, las empresas deben responder a estos cambios de manera deliberada y completa. Las soluciones tecnológicas eficientes que satisfacen las demandas analíticas avanzadas de la transformación digital permitirán a las organizaciones dedicadas a las finanzas aprovechar al máximo las capacidades de los datos no estructurados y de gran volumen, descubrir ventajas competitivas e impulsar nuevas oportunidades de mercado.
Pero primero, las organizaciones deben comprender el valor de las soluciones de tecnología de big data. Así como lo que significan tanto para sus clientes como para sus procesos comerciales.
¿Qué es Big Data en finanzas?
Big data en finanzas se refiere a los petabytes de datos estructurados y no estructurados. Mismos que se pueden usar para anticipar los comportamientos de los clientes y crear estrategias para bancos e instituciones financieras.
La industria financiera genera una gran cantidad de datos. Los datos estructurados son información administrada dentro de una organización con el fin de proporcionar información clave para la toma de decisiones. Los datos no estructurados existen en múltiples fuentes en volúmenes crecientes y ofrecen importantes oportunidades analíticas.
Cada día se mueven miles de millones de dólares en los mercados globales. Los analistas son responsables de monitorear estos datos con precisión, seguridad y velocidad para establecer predicciones, descubrir patrones y crear estrategias predictivas. El valor de estos datos depende en gran medida de cómo se recopilan, procesan, almacenan e interpretan. Debido a que los sistemas heredados no pueden admitir datos no estructurados y en silos sin una participación de TI, los analistas adoptan cada vez más soluciones de datos en la nube.
Las soluciones de big data en finanzas, basadas, no solo reducen los costos del hardware local con una vida útil limitada. Sino que también mejoran la escalabilidad y la flexibilidad e integran la seguridad en todas las aplicaciones comerciales. Lo que es más importante, obtienen un enfoque más eficiente para big data y análisis.
Con la capacidad de analizar diversos conjuntos de datos, las empresas financieras pueden tomar decisiones informadas sobre usos como un mejor servicio al cliente. También sobre prevención de fraudes, mejor orientación a los clientes, rendimiento del canal superior y evaluación de la exposición al riesgo.
Cómo los macrodatos han revolucionado las finanzas
Las instituciones financieras no son nativas del panorama digital. Por lo que han tenido que pasar por un largo proceso de conversión que ha requerido cambios de comportamiento y en tecnología. En los últimos años, el big data en finanzas ha dado lugar a importantes innovaciones tecnológicas. Que han permitido soluciones convenientes, personalizadas y seguras para la industria.
Como resultado, el análisis de big data ha logrado transformar no solo los procesos comerciales individuales, sino también todo el sector de servicios financieros. Asimismo ha brindado las siguientes ventajas competitivas:
Información del mercado de valores en tiempo real
En lugar de simplemente analizar los precios de las acciones en finanzas, los macrodatos ahora pueden tener en cuenta las tendencias políticas y sociales que afectan al mercado de valores. El aprendizaje automático monitorea las tendencias en tiempo real, lo que permite a los analistas recopilar y evaluar los datos apropiados y tomar decisiones inteligentes.
Detección y prevención de fraudes
El aprendizaje automático, impulsado por big data, es en gran medida responsable de la detección y prevención del fraude. Los riesgos de seguridad que alguna vez plantearon las tarjetas de crédito se han mitigado con análisis que interpretan los patrones de compra. Ahora, cuando se roba información segura y valiosa de la tarjeta de crédito, los bancos pueden congelar instantáneamente la tarjeta y la transacción. Para posteriormente notificar al cliente sobre las amenazas a la seguridad.
Análisis de riesgos preciso
Las grandes decisiones financieras como inversiones y préstamos ahora se basan en el aprendizaje automático imparcial. Las decisiones calculadas basadas en análisis predictivos tienen en cuenta todo. Desde la economía, la segmentación de clientes y el capital comercial para identificar riesgos potenciales como malas inversiones o pagos tardíos.
Aplicaciones de big data en finanzas
Las empresas dedicadas a las finanzas ahora tienen la capacidad de aprovechar el big data para casos de uso. Como generar nuevas fuentes de ingresos a través de ofertas basadas en datos, brindar recomendaciones personalizadas a los clientes, generar más eficiencia para impulsar ventajas competitivas y brindar seguridad reforzada y mejores servicios a los clientes. Muchas compañías financieras ya están obteniendo resultados inmediatos. Te compartimos algunas de sus aplicaciones en este sector.
Aumento de los ingresos y la satisfacción del cliente
Algunas empresas han podido aplicar soluciones de big data para desarrollar plataformas de análisis que predicen los comportamientos de pago de los clientes. Al obtener información sobre los comportamientos de sus clientes, una empresa puede reducir la demora en los pagos. Así como generar más efectivo al tiempo que mejora la satisfacción del cliente.
Aceleración de los procesos manuales
Las soluciones de integración de datos tienen la capacidad de ampliarse a medida que cambian los requisitos comerciales. El acceso a una imagen completa de todas las transacciones de finanzas de todos los días, permite a las compañías de tarjetas de crédito automatizar los procesos manuales, ahorrar horas de trabajo al personal de TI y ofrecer información sobre las transacciones diarias de los clientes.
Ruta de compra mejorada
Las herramientas heredadas ya no ofrecen las soluciones necesarias para datos grandes y dispares. A menudo, tienen una flexibilidad limitada en la cantidad de servidores que pueden implementar.
Las herramientas de datos han ayudado a las empresas a obtener datos de varios servicios web en almacenes de datos para el consumo de varios departamentos. Como finanzas, marketing, inteligencia empresarial, inteligencia de mercado e informes. Las estrategias de big data como estas mejoran la ruta de compra para los clientes, permiten métricas diarias y pronósticos de rendimiento, así como análisis de datos ad hoc.
Flujo de trabajo optimizado y procesamiento confiable del sistema
Los crecientes volúmenes de datos en finanzas están llevando a la modernización de los sistemas de aplicaciones y datos bancarios centrales a través de plataformas de integración uniformes. Junto con un flujo de trabajo optimizado y un sistema confiable de procesamiento, algunas compañías han aplicado la integración de aplicaciones para procesar 2 TB de datos al día, implementar 1000 interfaces y utilizar un solo proceso para toda la logística y la interfaz de la información.
Analizar el desempeño financiero y controlar el crecimiento
Con miles de asignaciones por año y docenas de unidades de negocio, analizar el desempeño financiero y controlar el crecimiento entre los empleados de la empresa puede resultar complejo. Los procesos de integración de datos han permitido a empresas automatizar los informes diarios, ayudar a los departamentos de TI a ganar productividad y permitir que los usuarios comerciales accedan y analicen información crítica fácilmente.
Esto es solo un poco de lo que el uso de big data puede hacer por el sector de finanzas.
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