Cómo Big Data le abre el camino a Fintech

Big Data y Fintech podría ser una combinación perfecta para que los bancos brindan un servicio mejor y más eficiente a los clientes. A diferencia de la creencia pública, los datos también pueden ayudar a los bancos a mejorar su funcionamiento.

La industria de servicios financieros ha sido revolucionada por los avances tecnológicos y la forma en que las instituciones financieras y las empresas fintech trabajan en conjunto ha sido fundamentalmente cambiada por los avances tecnológicos. Se pueden identificar numerosas ventajas cuando se habla de Big Data. Cuando la gente piensa en tecnología y banca, primero piensa en transacciones en línea, aplicaciones bancarias y, obviamente, en banca por Internet. Pero las formas en que la tecnología cambió esta industria van más allá de esto, comienzan a usarse a gran escala en todos los procesos internos de una institución financiera e incluso bancos, a través de servicios de terceros a pequeña escala y el sistema bancario mundial a gran escala.

El cambio proviene de los datos generados por los dispositivos móviles de las personas, desde teléfonos inteligentes a computadoras portátiles en cualquier lugar y en cualquier momento, todos relacionados con nuestros hábitos y preferencias. Esta información puede ser utilizada fácilmente por el sector Fintech para ofrecer mejores servicios y productos para que el cliente disfrute de una mejor experiencia, e incluso, también sirve para disminuir los riesgos a los que están expuestas las instituciones bancarias e instituciones financieras alternativas.

¿Qué es Big Data?

Básicamente Big Data consiste en todos los datos recopilados por nuestros dispositivos electrónicos, tanto estructurados como no estructurados, que pueden procesarse con ciertos algoritmos y métodos de análisis para administrar y extraer información valiosa sobre el usuario. Estos datos pueden utilizarse posteriormente en diversos ámbitos, según las partes involucradas. En el sector de Fintech, Big Data puede usarse para anticipar el comportamiento del cliente, y también para crear estrategias y políticas de protección para bancos e instituciones financieras alternativas de todo el mundo. Cada día, en todo el mundo, se generan aproximadamente 2.5 quintillones de bytes de datos, con proyecciones a aumentar cada año. En pocas palabras, todos estos datos se pueden utilizar de múltiples maneras altamente valiosas, con la ayuda de las herramientas y algoritmos adecuados.

Varios tipos de clientes

Las empresas de Fintech son bien conocidas por estar centradas en el cliente, y la segmentación de clientes es una de sus áreas de interés. La industria financiera se centra en dividir a sus clientes en base a una serie de categorías para al final organizarlos y tener una imagen de los clientes que maneja esa empresa. Estas categorías pueden ser la edad, el género, el comportamiento en línea, el estado económico y las coordenadas geográficas, así como también otras características de importancia. En este sentido, las empresas de tecnología financiera pueden analizar fácilmente los hábitos de gasto según la edad, el género y la clase social. También pueden adaptar fácilmente sus servicios y productos bancarios alternativos para satisfacer la demanda y las necesidades de cada tipo de clientes y se pueden identificar los clientes más valiosos, es decir, los que gastan más dinero. Esto generará una experiencia satisfactoria para el usuario del servicio, ya que las personas generalmente buscan ofertas y productos financieros altamente personalizados.

Big Data y el fraude

Otra ventaja de usar Big Data en la industria financiera es la posibilidad de detección de fraudes. Es evidente, con el aumento de la banca en línea y las transacciones por Internet, las empresas del sector y sus clientes son más susceptibles a ser víctimas de fraude. Big Data ayuda a los bancos y otras instituciones financieras a comprender mejor los hábitos de gasto de cada cliente, pero también sus patrones habituales en línea. En este caso, cuando la empresa detecta una actividad inusual, se puede contactar fácilmente con el titular de la cuenta y preguntar o informar sobre una transacción que parezca sospechosa.

Big Data y el manejo de riesgos

A medida que los servicios y la actividad financiera se realicen de manera automatizada, se evidencia el incremento de intentos de hackeos y fraudes por parte de delincuentes, es por esto la importancia de la gestión de riesgos en todas las industrias. Big Data viene con la inmensa ventaja de identificar el riesgo potencial en términos de malas inversiones o malos pagadores. Si bien Big Data no puede prevenir completamente tales riesgos, puede identificarlos en etapas tempranas y evitar un mayor desarrollo en caminos riesgosos. Big data puede ayudar a las empresas de la industria financiera a diseñar programas y estrategias que evalúen los riesgos potenciales y los minimicen.

Servicios personalizados para los clientes

En la industria bancaria y financiera, ofrecer servicios personalizados es una de las mejores herramientas para captar la atención del público. Las empresas de Fintech, afirman que cada vez más clientes tienen que buscar servicios y personalizados, claro, de esta manera el cliente se sentirá más satisfecho con la empresa. La presión para crear servicios personalizados en la industria también es impulsada por el creciente número de compañías que utilizan estas estrategias, trayendo como consecuencia, mayor competencia en la industria.

Las instituciones bancarias alternativas comenzaron a utilizar estas herramientas para mejorar sus servicios y ofrecer paquetes más personalizados, e incluso brindar mejor información, más completa y mejor estructurada, que contribuye a crear una experiencia más personalizada y fácil para el cliente.

Las empresas de fintech pueden identificar comportamientos del cliente para realizar recomendaciones a las instituciones financieras. A diferencia de las instituciones bancarias tradicionales, las compañías fintech se enfocan más en crear servicios financieros personalizados para cumplir con las exigencias del cliente, y aquí es donde comienza a actuar Big Data.

Mejores capacidades de cumplimiento

Las instituciones financieras están obligadas a seguir reglas específicas. Esto requiere auditorías frecuentes y controles de cumplimiento para satisfacer con las demandas específicas en términos de seguridad, privacidad, datos y finanzas. Big Data contribuye a brindar a estas compañías información valiosa en términos de las necesidades y expectativas de los consumidores con respecto a ellas. Al usar datos basados ​​en la nube, estas compañías ahora pueden usar paquetes de análisis e integrarlos en sus sistemas, lo que les permite tener una perspectiva más práctica en este sentido. Además, aquellas empresas de la industria financiera que ofrecen opciones de financiamiento personalizadas ahora pueden analizar y detectar dónde es más probable que ocurra una crisis financiera y adaptar sus estrategias e implementar medidas preventivas.

La industria de tecnología financiera está evolucionando a un ritmo acelerado y, a partir de los servicios de banca por Internet, las empresas del sector han aumentado sus capacidades y los servicios financieros ofrecidos. El aprendizaje automático (Machine learning) y la inteligencia artificial están contribuyendo en abrir nuevos caminos para todas las industrias y el sector financiero no se queda atrás.

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