En el mundo empresarial actual, los datos son oro. Las empresas necesitan datos de calidad para tomar decisiones, innovar y competir. Pero no basta con recopilar datos. El objetivo es dar sentido a los datos, encontrar información clave y utilizarla para aumentar el valor de la empresa. El análisis de datos es una solución clave para ello, especialmente para los sectores bancario y de servicios financieros. Las instituciones financieras y el sector bancario ganan mucho al incorporar el análisis de datos en los servicios financieros. Pueden tomar mejores decisiones, gestionar los riesgos y ofrecer servicios personalizados. ¿Cómo es eso? ¡El big data y el análisis pueden ayudar a las empresas de servicios financieros a ahorrar hasta 500 mil millones de dólares en costes operativos! Estos hallazgos destacados en el Informe Worldmetrics.Org 2024 subrayan cómo el análisis de datos puede marcar una diferencia real en sus resultados. Este blog le mostrará cómo el análisis de datos en el sector financiero hace posible todo esto. Mejore las experiencias de banca digital de sus clientes ¿Cuál es el uso del análisis de datos en los servicios financieros y la banca? El 81% de las instituciones financieras cree que el análisis de datos es un factor crítico en las decisiones comerciales. ¿Por qué? Las empresas necesitan datos (tendencias del mercado, información sobre los clientes, análisis de la competencia, por nombrar algunos). Luego, deben convertir estos datos sin procesar en información que se utilizará para impulsar decisiones, mejorar la experiencia del cliente e impulsar el crecimiento. Este hallazgo tiene una gran relevancia en el mundo de la banca y las finanzas. Al examinar los datos relevantes, pueden encontrar información útil que mejore la eficiencia y las mantenga competitivas. El sector financiero se ha visto afectado recientemente por importantes desafíos, como pandemias globales inesperadas, convergencia industrial y rápidos cambios tecnológicos. Por lo tanto, la rentabilidad de las empresas financieras depende en gran medida de la reducción de riesgos y de la vigilancia estrecha de las tendencias del mercado. El análisis de datos ayuda en esto. Permite a las instituciones transformar grandes cantidades de datos no estructurados de clientes y transacciones en información valiosa. Esta información guía a las empresas para comprender áreas cruciales que afectan a su éxito. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están dando un nuevo impulso a lo que es posible con el análisis de datos en los servicios financieros. Esto ha llevado a la automatización del procesamiento de datos, el reconocimiento de patrones y la predicción, que son de inmenso valor para los analistas financieros. La demanda de información instantánea impulsa la analítica en tiempo real, especialmente en finanzas. El análisis de datos en la fuente (por ejemplo, dispositivos IoT) reduce la latencia y optimiza la toma de decisiones en tiempo real. Existen posibilidades ilimitadas para el análisis de datos en el sector financiero. Leer más: Función del análisis de datos en Internet de las cosas (IoT) Cree soluciones Fintech personalizadas con diseños perfectos e integraciones potentes ¡Explore nuestra experiencia en Fintech ahora! Principales beneficios del análisis de datos en banca y finanzas El sector financiero es altamente competitivo, lo que dificulta la supervivencia. Los clientes buscan cada vez más servicios mejores y más convenientes. El análisis de datos en los servicios financieros permite a las empresas tomar decisiones inteligentes basadas en datos. Les ayuda a descubrir nuevos mercados, crear productos personalizados, ser más eficientes y cumplir con las regulaciones. Estos son algunos de los beneficios: 1. Gestión eficaz del riesgo En el panorama bancario moderno, el éxito de un banco está profundamente entrelazado con sus capacidades de gestión de riesgos. El análisis de datos es fundamental en este dominio. Particularmente en la mejora de la capacidad del banco para evaluar los riesgos crediticios a través de modelos de riesgo avanzados. Según un informe de McKinsey, los bancos que aprovechan eficazmente el modelado de riesgos han visto una reducción de las pérdidas crediticias de hasta un 20% anual. Estos modelos también son fundamentales para la detección y gestión del fraude. Además, los modelos basados ​​en datos proporcionan una comprensión más profunda de los riesgos operativos y de liquidez. Esto, a su vez, salvaguarda las operaciones comerciales del banco. 2. Aumento de la productividad En cuanto al rendimiento, los bancos pueden utilizar métricas visuales de Data Analytics para evaluar los indicadores clave de rendimiento (KPI). Esta vista granular permite a los bancos identificar áreas que necesitan atención, lo que conduce a una mejor asignación de recursos. Esto les ayuda a lograr un aumento de la productividad. 3. Mejora de la toma de decisiones Se ha demostrado que el análisis del rendimiento de las ventas y los ingresos basado en datos mejora la toma de decisiones. En cuanto a los conocimientos de los clientes, Data Analytics permite a los bancos comprender el comportamiento y las tendencias de los clientes, lo que permite servicios personalizados. Herramientas como chatbots, asistentes virtuales, motores de recomendación y predicciones del valor de vida del cliente mejoran colectivamente la experiencia del cliente. Los bancos que priorizan el análisis de clientes han informado de un aumento significativo en las puntuaciones de satisfacción del cliente. 4. Estrategia de negocios inteligente Incluso las decisiones simples pueden afectar significativamente los ingresos de un banco cuando se guían por el análisis de datos. Por ejemplo, la ubicación estratégica de los cajeros automáticos basada en información de datos puede aumentar los volúmenes de transacciones en áreas desatendidas. Optimizar el número de cajeros durante las horas pico también ha mejorado la eficiencia operativa. 5. Mantenerse al tanto del cumplimiento El análisis de datos permite respuestas más rápidas a las consultas de cumplimiento normativo, lo que reduce el tiempo requerido, lo cual es fundamental para mantener la integridad operativa y evitar sanciones. Casos de uso del análisis de datos en los servicios financieros y la banca El análisis de datos en la banca y las instituciones financieras siempre ha sido una herramienta útil. Más ahora, considerando cuánto han cambiado las cosas desde la pandemia. La demanda de que los datos se gestionen y procesen de manera más eficiente es constante. Los datos de los clientes y los puntos de contacto están cambiando rápidamente. Nuestros modelos de análisis deben adaptarse. Veamos cómo el análisis avanzado atiende mejor las necesidades en constante cambio de los clientes. Estos son algunos casos de uso: 1. Cumplimiento ¡Informes recientes revelan que se han impuesto multas por un valor de $ 28 mil millones por violaciones de sanciones y lavado de dinero desde 2008! El informe también explica por qué. La clasificación de riesgos se ve obstaculizada por información fragmentada y no verificada La revisión de los perfiles de los clientes requiere mucho tiempo y es costosa El 90% de las alertas generadas por las revisiones KYC de los bancos son falsos positivos. Menos del 10% de los informes de actividades sospechosas (SAR) son de utilidad para las autoridades. Se pueden aplicar técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para automatizar la debida diligencia y la selección de clientes. Las técnicas de minería de texto y procesamiento del lenguaje natural también pueden agilizar estos esfuerzos. Esto ayudará a los bancos a cumplir con las Directivas contra el lavado de dinero impuestas por las autoridades y ahorrar costos en mano de obra y multas. 2. Evaluación y gestión de riesgos La gestión eficaz del riesgo es crucial en las operaciones bancarias. Con el análisis de datos, los bancos pueden analizar los datos de los clientes, las tendencias del mercado y los indicadores económicos para evaluar mejor y gestionar los riesgos. Los bancos que instalan el análisis de datos en la gestión de riesgos pueden reducir drásticamente las pérdidas. Esto resalta la eficiencia y precisión que estas herramientas aportan a la toma de decisiones financieras. Esto incluye la evaluación del riesgo crediticio, la predicción de impagos de préstamos y la previsión de la volatilidad del mercado. 3. Banca hiperpersonalizada El 72% de los clientes califica la personalización como «muy importante» en el panorama financiero actual. La analítica permite la microsegmentación de la información y permite a los bancos e instituciones financieras crear ofertas hiperpersonalizadas para los clientes. 4. Modelado crediticio Han surgido nuevos métodos de acceso a los datos más allá de los puntos tradicionales como los ingresos y el historial crediticio. Incluyen facturas de servicios públicos, redes sociales y hábitos de gasto en sitios de proveedores externos. Estos datos brindan una idea más precisa de la salud financiera de un cliente. También ayuda a los bancos a administrar carteras de estructuras corporativas y pymes. La analítica de datos los ayuda a detectar advertencias tempranas, evaluar el riesgo, calcular el precio del crédito y más. La IA y los datos no estructurados desempeñan un papel clave aquí, ofreciendo una imagen más detallada que puede hacer que las evaluaciones de riesgo crediticio sean más precisas. Más del 60 por ciento de los encuestados dijeron que han aumentado su uso de técnicas avanzadas de análisis de datos en la gestión de la cartera crediticia. Fintech para pequeñas empresas: ¡empoderando a los líderes para hacer más! ¡Lea más! 5. Detección y prevención de fraudes El fraude de identidad causó $56 mil millones en pérdidas a las organizaciones de servicios financieros de EE. UU. en 2020. Las encuestas también revelan que la relación entre fraude de seguros y reclamos casi se duplicó durante la pandemia, mientras que antes era del 10%. Las herramientas de análisis de datos pueden ayudar a predecir y prevenir el fraude. Lo hacen revisando incidentes pasados ​​y encontrando patrones inusuales en los datos de transacciones, promoviendo una experiencia bancaria más segura. 6. Análisis predictivo El análisis de datos puede ser una herramienta poderosa para ingresar a nuevos mercados, lanzar productos o ajustar servicios. El análisis predictivo ayuda a los bancos a anticipar tendencias futuras y tomar decisiones estratégicas. Esto puede ayudar a los bancos a mantenerse competitivos. Utiliza datos históricos y tendencias actuales del mercado para hacer esto. Por ejemplo, Bank of America utiliza análisis predictivos para identificar a los clientes que probablemente incumplan con los préstamos. HSBC también utiliza análisis predictivos para optimizar los algoritmos de detección de fraude. 7. Predicción de abandono y retención de clientes A medida que crece la competencia en la banca y las finanzas, mantener a los clientes es tan importante como ganar nuevos. El análisis de datos puede ayudar a los bancos. Analizar su comportamiento e historial de transacciones puede identificar a los clientes en riesgo de irse. Con esta información, los bancos pueden actuar para retener a estos clientes. Pueden ofrecer soluciones personalizadas para mantenerlos comprometidos. Asistentes virtuales impulsados ​​por IA: nuestro mundo ahora mantiene la tecnología a la vanguardia del progreso. Los bancos se están adaptando rápidamente a estas tendencias cambiantes en los servicios de datos. Los clientes buscan formas más rápidas de atenderse a sí mismos. Los bancos ahora buscan en la IA una solución duradera. Han encontrado esa solución en los asistentes virtuales impulsados ​​por IA. Estos asistentes virtuales pueden hacerlo todo. Pueden responder preguntas sobre productos y procesar reclamos de seguros en minutos. Estas herramientas se están volviendo esenciales para brindar un servicio al cliente rápido, preciso y personalizado. Análisis de datos con Fingent Fingent puede ayudarlo a darle sentido a sus datos. Nos especializamos en crear productos que pueden predecir tendencias, analizar datos y presentarlos claramente. Esto ayudará a su empresa a detectar patrones importantes y planificar el futuro. Nuestros expertos se destacan en la integración de herramientas de IA y ML para brindarle una herramienta financiera que lo mantendrá al tanto de la competencia. Descubra cómo podemos ayudarlo a enriquecer sus datos para un mejor rendimiento ¡Explore nuestro servicio ahora! Ya sea que utilice datos en tiempo real para mejorar el rendimiento o predecir cambios en el mercado, nuestras soluciones de datos pueden ayudarlo. Su empresa puede convertir los datos sin procesar en información útil que conduzca al éxito. Trabaje con Fingent y aproveche una solución que le permitirá a su empresa tomar mejores decisiones, mejorar su forma de trabajar y hacer crecer su negocio. ¡Contáctenos ahora!