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Cómo el Big Data está cambiando el sector financiero

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Cómo el Big Data está cambiando el sector financiero

4 de marzo de 2019

Última actualización el 24 de septiembre de 2021 por James Ewen

El sector financiero es un espacio altamente competitivo. Se enfrenta a una nueva generación de bancos y normativas disruptivas. Es un sector que necesita utilizar los macrodatos para impulsar la personalización, aumentar la fidelidad de los clientes, la seguridad y alimentar las decisiones de inversión cotidianas.

El sector de los servicios financieros siempre ha estado a la vanguardia de la innovación técnica. La disponibilidad de nuevos conjuntos de datos ha proporcionado una poderosa manera de entender el comportamiento y ofrece nuevas direcciones para que la industria financiera sea predictiva.

La aplicación delos big data en los servicios financieros va más allá de la predicción de los precios de las acciones. Los nuevos tipos de datos están revolucionando el espacio.

Vamos a desglosar algunos ejemplos de cómo se utiliza el big data en los servicios financieros.

 

Personalización

La personalización ha sido durante mucho tiempo una prioridad en el trato con los consumidores. Esto es cierto tanto en el sector financiero como en otros sectores verticales con una fuerte presencia de consumidores.

Los bancos disruptores han comenzado a establecerse en el sector financiero. Algo que estos bancos han hecho bien es la personalización.

Al conocer los hábitos de gasto y el comportamiento de los usuarios, pueden ofrecer productos y recomendaciones de gasto más personales.

Por ejemplo, en el mundo de la banca digital, si un banco dispusiera de los conjuntos de datos adecuados en torno a sus clientes, podría ofrecer servicios que realmente aportaran valor al cliente final. Si un banco entiende en qué gastan sus clientes, a dónde van y dónde trabajan puede, por ejemplo, sugerirles que una tarjeta de viaje podría ahorrarles mucho dinero cada mes.

Es en estas áreas donde los servicios financieros pueden aprender de los bancos disruptores. Con el conjunto de datos adecuado, la experiencia bancaria puede personalizarse para los clientes. Esto permitirá a los servicios financieros aumentar la fidelidad de los clientes e impulsar la venta cruzada de sus productos de forma mucho más eficaz.

 

Seguridad

Hay pocos sectores en los que la seguridad y el fraude sean una amenaza mayor que en los servicios financieros.

A medida que la tecnología ha ido avanzando, los profesionales del sector deben ser más inteligentes y adaptarse mejor a las tácticas cambiantes de quienes buscan puntos débiles en sistemas a veces anticuados.

La adición de la inteligencia de localización a la ecuación añade una capa adicional de seguridad para los clientes y permite a las instituciones financieras proporcionar instantáneamente controles basados en el lugar en el que un cliente utiliza sus productos.

La localización ofrece a los equipos de seguridad una nueva forma de identificar el fraude. geolocalización puede ayudar a educar a los sistemas de seguridad sobre el comportamiento de los clientes y puede constituir una sólida base para detectar irregularidades en el comportamiento financiero.

Los servicios financieros procesan continuamente un número increíble de transacciones. Una superposición de localización que incluya reglas operativas puede ayudar a determinar cuándo marcar los registros como fraudulentos.

Estos procesos permiten a los servicios financieros ofrecer mejores garantías a sus consumidores y clientes.

 

Inversión

El auge del big data conlleva un enorme potencial para los inversores. Muchos han implementado sistemas predictivos diseñados para comprender conjuntos de datos, digerir grandes cantidades de datos y luego informar las decisiones de inversión.

Estos conjuntos de datos han tenido éxito, pero la precisión de geolocalización rara vez se utiliza de forma óptima en este ámbito. La inteligencia de localización proporciona una comprensión más detallada de las tendencias y la ingesta de estos conjuntos de datos precisos puede ayudar a los inversores a adelantarse a la competencia.

La comprensión de cómo se mueven y comportan las poblaciones en masa está disponible en el mundo online. La localización ofrece algo ligeramente diferente. Ayuda a comprender cómo se mueven los consumidores en el mundo offline.

El uso de la localización permite un desfase mínimo entre la comprensión agregada de las tendencias de consumo y la capacidad de los inversores para prever el rendimiento de las carteras y los mercados financieros.

Esto permite a los inversores actuar con rapidez y decisión. La localización es un fantástico indicador del comportamiento de los mercados, las marcas o los individuos. Con los progresos realizados en materia de precisión por algunos en este espacio, esto resultará ser uno de los próximos pasos en el análisis predictivo para el sector financiero.

 

Seguros

Para los seguros, la ubicación lo es todo. Muchas aseguradoras pueden beneficiarse inmediatamente de la calidad de geolocalización para modelar mejor el riesgo y mejorar drásticamente sus suscripciones y precios.

En los seguros, casi todos los datos tienen relación con la ubicación.

Datos sobre la delincuencia: conocer el riesgo de delincuencia en lugares concretos, incluyendo datos históricos y soluciones predictivas, puede aportar importantes ventajas a las aseguradoras.

Catástrofes: mediante el análisis de datos, las aseguradoras pueden mitigar los riesgos de las catástrofes en función de la ubicación del cliente.

Datos sobre el comportamiento: el uso de nuevos tipos de datos sobre el comportamiento, como la localización, puede permitir a las aseguradoras comprender mejor el comportamiento de los consumidores. Esto ayuda a predecir el riesgo y a fijar los precios.

Estos conjuntos de datos están ahora disponibles en grandes cantidades. La localización precisa permite una visión más exacta y la capacidad de generar estos datos, así como de almacenarlos y procesarlos, ha cambiado las reglas del juego para el sector de los seguros.

 

Nuevos ingresos

Para las empresas financieras, los datos de los consumidores también son la clave de los nuevos ingresos. Permite a las empresas maximizar los ingresos de los canales existentes.

Por ejemplo, utilizando el marketing de datos de precisión, las empresas financieras pueden identificar productos y servicios que se ajustan mucho más a clientes específicos. Esto proporciona más valor tanto para los clientes como para los socios de la marca.

Entender el comportamiento de los clientes permite a las empresas comprender qué tipo de persona es más valiosa para su negocio.

Utilizando estos datos, es posible crear parecidos y utilizarlos para dirigir una actividad de marketing más específica a los clientes que representan un mayor potencial de ingresos.

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