CÓMO EL BIG DATA CAMBIA EL MODELO DE NEGOCIO DE LAS INSTITUCIONES FINANCIERAS
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| Alexis Zlocowski |
A través de la incorporación de
tecnologías de la información, numerosos sectores de la industria mejoran la
experiencia de los clientes y logran resultados positivos en la fidelización de
los mismos. La atención personalizada del consumidor y el conocimiento de sus
preferencias hoy son posibles gracias a la utilización de herramientas de big
data. Las instituciones financieras se encuentran entre las industrias que más
han sabido aprovechar este valioso recurso, facilitando la mitigación de
riesgos y la reducción de costos operativos.
La posibilidad de acumular volúmenes
masivos de información desde multiples canales y al análisis de esos datos para
conocer a los clientes y sus hábitos de comportamiento combinada con técnicas
avanzadas de Machine Learning de Data Mining o de Graphos le permiten a las entidades financieras evolucionar en su
capacidad de entender a los usuarios y abordar exitosamente tanto a actuales,
como a potenciales clientes. Entre las mejoras que viabiliza el uso de big data
en el área de finanzas, se destacan las siguientes:
- Análisis de las
interacciones multicanal (Omni Channel) por ejemplo web y Call Center de
los clientes que permiten entender cómo mejorar el sitio web a fin de
manejar más negocios y aumentar la satisfacción del cliente o entender los
patrones de comportamiento relacionado a ciertos eventos definidos como
relevantes.
- Las firmas o empresas
de servicios financieros utilizan la tecnología para combatir fraudes
internos y externos.
- Diferenciación de la
competencia a través del uso estratégico de la información para anticipar
y atender mejor las necesidades de los clientes. Se logra mayor
acercamiento al cliente, y los productos que contrata.
- La realización de los
cálculos de costos e ingresos basados en millones de transacciones
reales y aumento de la
rentabilidad del cliente.
- Mejora de la exactitud
y velocidad de los modelos de riesgo, optimizando niveles de
solvencia y la rentabilidad de los bancos.
- Desarrollo de nuevos
segmentos de clientes basados en comportamientos. Análisis de
Geolocalizacion de los mismos.
- Analisis de Clusters y
de Afinidad de productos pudiendo crear Redes Sociales entre los propios
clientes.
A modo de ejemplo los bancos están más
atentos a reconocer y responder rápidamente a los acontecimientos de la vida de
los individuos. Por ejemplo, si un cliente realiza un depósito significativo,
el banco puede responderle al siguiente día con una oferta específica para un
depósito más rentable o, si el cliente toma un gran adelanto de su tarjeta de
crédito, la entidad financiera puede ofrecerle una vía más económica para
obtener dinero en efectivo la próxima vez.
En conclusión, a través de la
implementación de herramientas de análisis de datos provenientes de múltiples
fuentes que históricamente no han sido descartados como Internet,
dispositivos móviles y medios sociales, los bancos pueden revolucionar su
manera de relacionarse con los usuarios, virando de un modelo de negocio
centrado en el producto a uno enfocado en el cliente.
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