{"id":9638,"date":"2022-12-07T23:35:06","date_gmt":"2022-12-07T23:35:06","guid":{"rendered":"https:\/\/noti-america.com\/site\/colombia\/?p=9638"},"modified":"2022-12-07T23:35:06","modified_gmt":"2022-12-07T23:35:06","slug":"conoce-cinco-problemas-que-el-sector-financiero-puede-resolver-con-analitica-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/noti-america.com\/site\/colombia\/2022\/12\/07\/conoce-cinco-problemas-que-el-sector-financiero-puede-resolver-con-analitica-de-datos\/","title":{"rendered":"Conoce cinco problemas que el sector financiero puede resolver con anal\u00edtica de datos"},"content":{"rendered":"

NOTIAMERICA.COM | COLOMBIA<\/p>\n

El sector financiero es uno de los sectores que mayor cantidad de datos produce en tiempo real y la gesti\u00f3n adecuada de estos datos, mejor conocidos como big data<\/em><\/strong> o macrodatos<\/em><\/strong>, <\/em>no solo permite a las entidades operar su negocio de una manera segura y con una buena parte de automatizaci\u00f3n, sino que, con la implementaci\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas es posible apalancar el negocio mediante la optimizaci\u00f3n del servicio y la personalizaci\u00f3n del mismo, pero tambi\u00e9n, se puede velar por la fiabilidad de procesos y transacciones de los clientes.<\/p>\n

Es por esto que muchas de las entidades financieras en Colombia y el mundo est\u00e1n invirtiendo en big data y de acuerdo con las proyecciones de la firma International Data Corporation (IDC), se espera que big data analytics en el mercado bancario registre una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) de 22.97% durante el per\u00edodo 2021-2026 a nivel mundial.<\/p>\n

Por otro lado, las soluciones anal\u00edticas que permite el big data tienen decenas de aplicaciones que van desde el mejoramiento de la experiencia del cliente hasta simulaciones de escenarios de riesgo para aprobaci\u00f3n de cupos de cr\u00e9dito. Bluetab es una boutique de servicios de TI, con m\u00e1s de 16 a\u00f1os de experiencia, que trabaja con grandes empresas del sector bancario y otros, en el \u00e1mbito de las soluciones de datos altamente especializadas: Estrategia de datos, gesti\u00f3n de datos, an\u00e1lisis de datos y servicios de nube de datos.<\/p>\n

Juli\u00e1n Delgadillo, director de Desarrollo de Negocio de Bluetab en Colombia nos habla de cinco problemas de alto impacto que el sector bancario puede solucionar con anal\u00edtica de datos.<\/p>\n

1.- Prevenci\u00f3n y detecci\u00f3n de fraude<\/strong><\/p>\n

Los proyectos de detecci\u00f3n y prevenci\u00f3n de fraude representan un desaf\u00edo, principalmente porque los cibercriminales siempre est\u00e1n tratando de establecer nuevas formas para realizar los diferentes fraudes. \u201cM\u00e1s all\u00e1 de los sistemas de autenticaci\u00f3n y de seguridad, la anal\u00edtica juega un papel fundamental a la hora de establecer comportamientos sospechosos de los usuarios que previenen y detectan intentos de fraude mediante el uso de t\u00e9cnicas de machine learning<\/em> aplicadas por los cient\u00edficos de datos, incluso en tiempo real y antes de que sucedan\u201d, afirma Juli\u00e1n Delgadillo.<\/p>\n

2.- Anal\u00edtica de Churn: fidelizar a los clientes<\/strong><\/p>\n

Traer un cliente nuevo es una tarea cada vez m\u00e1s dif\u00edcil debido a que el sector bancario es altamente competitivo, es por esto que, los clientes son un activo muy valioso para las entidades, lo cual implica la necesidad de fidelizarlos, tarea en la que es vital poder anticiparse a sus intenciones de cambiar su entidad bancaria.<\/p>\n

\u201cHoy en d\u00eda, con un ecosistema de tecnolog\u00edas adecuado y el uso de anal\u00edtica de datos podemos detectar esos grupos de clientes que tienden a solicitar la desactivaci\u00f3n de un producto o pagar un cr\u00e9dito por adelantado, lo cual nos deja anticiparnos a tomar acciones que permitan hacer esas retenciones. Lo curioso es que podemos hacerlo incluso antes de que el mismo cliente se d\u00e9 cuenta que quiere irse o migrar a otra entidad bancaria\u201d, precisa Delgadillo.<\/p>\n

3.- Riesgo al momento de otorgar cr\u00e9ditos<\/strong><\/p>\n

Uno de los factores m\u00e1s importantes que una entidad financiera posee para ganar participaci\u00f3n de mercado es la velocidad con la que cuente en los procesos de aprobaci\u00f3n de productos financieros, sin embargo, establecer el riesgo que se corre de no recuperar el capital entregado a un cliente, es una tarea compleja en un contexto de condiciones cambiantes, debido a la inflaci\u00f3n y otros factores que atraviesa el pa\u00eds.<\/p>\n

En este sentido, la anal\u00edtica de datos permite establecer ese riesgo r\u00e1pidamente, con el uso de una combinaci\u00f3n de diferentes tecnolog\u00edas, m\u00e9todos y mediante el desarrollo de algoritmos capaces de simular m\u00faltiples escenarios y proyecciones en cuesti\u00f3n de segundos, que a su vez permiten la toma de decisiones r\u00e1pidas y ganar competitividad en el mercado.<\/p>\n

4.- Aprovisionamiento eficiente de efectivo en los cajeros autom\u00e1ticos<\/strong><\/p>\n

En este concepto, existen cuatro retos derivados de la provisi\u00f3n de efectivo en los cajeros autom\u00e1ticos que se pueden convertir en beneficios para el negocio:<\/p>\n

    \n
  1. Brindar una experiencia de usuario adecuada<\/li>\n
  2. Mantener una cantidad almacenada reducida<\/li>\n
  3. Reducir los costos de adquisici\u00f3n del efectivo<\/li>\n
  4. Reducir los costos de transporte del efectivo<\/li>\n<\/ol>\n

    Solamente definiendo la cantidad adecuada de efectivo que debe tener cierto cajero autom\u00e1tico, es posible controlar estos cuatro puntos. En otras palabras, se debe lograr el balance entre escasez y exceso. Entonces, \u00bfC\u00f3mo garantizar un aprovisionamiento eficiente? \u00bfC\u00f3mo saber el monto, cantidad y denominaci\u00f3n de moneda y\/o billetes que es necesario para aprovisionar cada uno de los ATM\u2019S?<\/p>\n

    La anal\u00edtica de datos, especialmente los algoritmos de Machine Learning son los mejores aliados. En este caso, se busca la optimizaci\u00f3n del proceso de aprovisionamiento actual, para evitar que haya escasez, o en el caso contrario, exceso de dinero en cada uno de los cajeros. Con ayuda de herramientas tecnol\u00f3gicas y teniendo en cuenta las variables necesarias para la predicci\u00f3n, se realiza el entrenamiento de modelos predictivos usando como base diferentes algoritmos, con el fin de utilizar el que genere mayor precisi\u00f3n y los mejores resultados.<\/p>\n

    5.- NBA \/ Cros Sell -Up sell<\/strong><\/p>\n

    \u00bfC\u00f3mo hacer crecer la colocaci\u00f3n de productos en clientes actuales?, \u00bfc\u00f3mo hacer un menor esfuerzo comercial y llevar a cabo una estrategia m\u00e1s eficiente?, \u00bfc\u00f3mo aprovechar cualquier interacci\u00f3n para aumentar el portafolio de productos de un cliente?<\/p>\n

    \u201cUna vez m\u00e1s la respuesta es la anal\u00edtica de datos. En Bluetab hemos ayudado a clientes a cumplir con este objetivo de negocio utilizando t\u00e9cnicas algor\u00edtmicas para agrupar clientes en clusters de diferentes perfiles con m\u00e9todos de segmentaci\u00f3n y microsegmentaci\u00f3n, y aunque este proceso se viene realizando desde hace a\u00f1os, ahora gracias al big data se puede realizar con mayor n\u00famero de fuentes de datos, m\u00e1s variedad, m\u00e1s certeza y casi en tiempo real. Sin embargo, esto es solo el primer paso, ya que, a partir de este proceso, se pueden dise\u00f1ar campa\u00f1as de venta cruzada, ampliaci\u00f3n de productos, generaci\u00f3n de ofertas en tiempo real en interacciones con los clientes, e incluso monetizaci\u00f3n de datos y mucho m\u00e1s\u201d a\u00f1ade Juli\u00e1n Delgadillo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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